4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型

4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型 Meta公司拒绝对上述消息置评。周五盘中，低开的Meta股价跌幅收窄，盘初曾跌3.6%，午盘跌不足2%，仍将在周四大幅回落超4%后连跌两日，或将刷新6月28日以来收盘低位。去年7月Meta发布的Llama 2有三个版本，最大版本70B的参数规模为700亿。今年4月，Meta发布Llama 3Meta，称它为“迄今为止能力最强的开源LLM”。当时推出的Llama 3有8B和70B两个版本。Meta CEO扎克伯格当时称，大版本的Llama 3将有超过4000亿参数。Meta并未透露会不会将4000亿参数规模的Llama 3开源，当时它还在接受训练。对比前代，Llama 3有了质的飞跃。Llama 2使用2万亿个 token进行训练，而训练Llama 3大版本的token超过15 万亿。Meta称，由于预训练和训练后的改进，其预训练和指令调优的模型是目前8B和70B两个参数规模的最佳模型。在训练后程序得到改进后，模型的错误拒绝率（FRR）大幅下降，一致性提高，模型响应的多样性增加。 在推理、代码生成和指令跟踪等功能方面，Llama 3相比Llama 2有极大改进，使Llama 3更易于操控。4月Meta展示，8B和70B版本的Llama 3指令调优模型在大规模多任务语言理解数据集（MMLU）、研究生水平专家推理（GPQA）、数学评测集（GSM8K）、编程多语言测试（HumanEval）等方面的测评得分都高于Mistral、谷歌的Gemma和Gemini和Anthropic的Claude 3。8B和70B版本的预训练Llama 3多种性能测评优于Mistral、Gemma、Gemini和Mixtral。当时社交媒体的网友评论称，根据基准测试，当前的Llama 3模型不完全是 GPT-4 级别的，但仍在训练中的较大尺寸的模型将达到 GPT-4 级别。英伟达高级科学家Jim Fan认为，Llama 3的推出已经脱离了技术层面的进步，更是开源模型与顶尖闭源模型可分庭抗礼的象征。从Jim Fan分享的基准测试可以看出，Llama 3 400B 的实力几乎媲美 Claude“超大杯”以及新版 GPT-4 Turbo，将成为“分水岭”，相信它将释放巨大的研究潜力，推动整个生态系统的发展，开源社区或将能用上GPT-4级别的模型。此后有消息称，研究人员尚未开始对Llama 3进行微调，还未决定Llama 3是否将是多模态模型；正式版的Llama 3将会在今年7月正式推出。不同于OpenAI等开发商，Meta致力于开源LLM，不过，这个赛道也越来越拥挤。谷歌、特斯拉CEO马斯克旗下的xAI和Mistral 等竞争对手也发布了免费的AI模型。Llama 3问世后，同在4月亮相的4800亿参数模型Arctic击败Llama 3、Mixtra，刷新了全球最大开源模型的纪录。Arctic基于全新的Dense-MoE架构设计，由一个10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP组成，并在3.5万亿个token上进行了训练。相比Llama 3 8B和Llama 2 70B，Arctic所用的训练计算资源不到它们的一半，评估指标却取得了相当的分数。 ... PC版： 手机版：

Llama2发布了，这版本可以商用了，国内的大模型有救了，我详细整理了一些信息：

Llama2发布了，这版本可以商用了，国内的大模型有救了，我详细整理了一些信息： - Llama2 的性能和参数 - 如何使用和限制条件 - Llama2 的模型架构 - Llama2 的训练方法论 下面是详细的信息 Llama2 的性能和参数 - Llama2有三个大小的版本分别是7B 13B和70B - Llama 2 的训练数据比 Llama 1 多 40%，上下文长度是 Llama 1 的两倍。 - 预训练的Token为2 万亿，上下文长度为4096 - 据Meta所说，Llama 2 在许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型，包括推理、编码、熟练程度和知识测试。 如何使用和限制条件 - 与第一次泄漏的版本不同，这次Meta开放了商业使用的权限。 - 现在可以直接在这个页面申请下载模型： - 日活大于7亿的产品需要单独申请商用权限 - 不得使用 Llama 材料或 Llama 材料的任何输出或结果来改进任何其他大型语言模型。 Llama2 的模型架构 - Llama 2-Chat 的基础是 Llama 2 系列预训练语言模型。Llama 2 使用标准的Transformer架构。 - Llama 2-Chat 通过监督微调和强化学习人类反馈进行了优化。先进行监督微调,然后应用包括拒绝采样和PPO在内的强化学习算法进行迭代改进。 - 采用了一些优化,比如预规范化、SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入(RoPE)。 - Llama 2-Chat有70亿、34亿、13亿和7亿参数的版本。训练使用公开可获得的数据,没有使用任何Meta用户数据。 Llama2 的训练方法论 1. 预训练 • 使用公开可获得的在线数据进行预训练,总计2万亿个标记。 • 对数据进行了清洗,移除了一些包含大量个人信息的网站。 • 采用标准的Transformer架构,以及一些优化如RoPE等。 2. 监督微调 • 使用高质量的人工标注数据(约3万示例)进行监督微调。 • 优化回答标记,而不是提示标记。 3. 基于人类反馈的强化学习 • 收集人类偏好数据: letting人类比较并选择更好的回复。 • 训练奖励模型,给回复打分。 • 使用拒绝抽样和PPO算法进行迭代调优。

Meta 公司将发布 LLaMA 的商业版本

Meta 公司将发布 LLaMA 的商业版本 LLaMA 是 Meta 开源的大型语言模型（LLM），于今年 2 月公开发布，并提供给研究人员和学者使用，它有 70 亿、130 亿、330 亿和 650 亿等不同参数规模。开源的 LLaMA 中并没有包括其所使用的权重数据，但很快这些权重数据被“意外”泄露，并迅速引爆了一系列基于它的开源创新。尽管开源人工智能模型已经存在，但 Meta 的 LLaMA 商业化仍是重要的一步，因为它比市场上现有的许多开源 LLM 都要大，而且它来自全球最大的科技公司之一。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

掌握Llama 2：Meta推出提示工程交互式指南 || #指南

掌握Llama 2：Meta推出提示工程交互式指南 || #指南 一个交互式指南，涵盖了提示工程和最佳实践，专为与大型语言模型(LLM)工作的开发者、研究人员和爱好者设计。 指南提供了关于如何有效地与Llama 2模型交互的详细信息，包括如何格式化聊天提示、何时使用哪种Llama变体、何时使用ChatGPT而不是Llama、系统提示的工作方式以及一些技巧和窍门。还包括如何使用PEFT进行微调、如何在本地机器上进行微调以及如何部署Llama 2等资源。 Llama 2是Meta发布的一系列最新的开放访问大型语言模型，包括7B、13B和70B参数规模的模型，这些模型在预训练和微调方面都有显著改进。

Meta宣布推出Llama 2(羊驼2) 提供7B~70B模型 开源免费可商用

Meta宣布推出Llama 2(羊驼2) 提供7B~70B模型 开源免费可商用 今天 Meta 发布 Llama 2 也就是羊驼 2 模型，提供 7B、13B 和 70B 参数版本，该模型开源、免费、可商用，这也是为什么最近一段时间有大量新模型出现，对开源社区来说，只要有高质量模型被开源出来，那接下来就是社区成员登场，微调、优化、定制、整合，然后就可以生成更多模型了。 羊驼 2 预训练模型接受了 2 万亿个 tokens 的训练，上下文长度是 Llama 1 的两倍，是的其上下文长度从 2048 提升到了 4096，其微调模型接受了超过 100 万个人类标注的训练。 根据 Meta AI 研究团队的测试，羊驼 2 在不少测试中表现都比较优异 (相对其他开源模型)，包括推理、编程、熟练程度和知识测试。 (需要提供Email地址) 来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

：用 Llama 2 打造个性化教育平台

：用 Llama 2 打造个性化教育平台 韩国教育公司Mathpresso利用开源模型Llama 2打造了数学学习平台QANDA和数学专用语言模型MathGPT。 商业语言模型如ChatGPT缺乏针对复杂教育背景的个性化。Llama 2灵活开源，Mathpresso可以充分利用自己的数据和技术。MathGPT不仅给出答案，还提供步骤详细的解释，帮助学生深入理解。它在国小和国中数学测试中刷新了世界纪录。 韩国AI创业公司Upstage也使用了Llama 2。它的模型在开源语言模型排行榜上首次超过了GPT-3.5。Upstage认为Llama 2作为顶尖开源语言模型，为他们提供了充分的基础去开发定制化模型。 Mathpresso希望通过AI导师，实现个性化教育向所有人开放。Llama 2这样的开源模型给了他们灵活性去创造可负担的教育工具。Llama 2等开源模型为公司大大小小提供了使用尖端技术的公平机会。它们正在开创性地影响教育等领域。