最强Llama 3 王者回归，挑战GPT-4，马斯克点赞
日期：2024-04-22 作者：小天
来源：www.txunda.com
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具体而言， Meta 此次开源了两个规模不同的模型：8B型和70B型。
Llama 3 8B：从根本上说，它和最大的 Llama2 70B一样强大。
Llama 3 70B：第一个AI模型，与 Gemini1.5 Pro不相上下，远超 Claude系列。
这仅仅是 Meta的开胃菜，真正的盛宴还在后面。接下来的数月， Meta还将陆续发布多模态、多语种会话、长上下文窗等功能的新模式，其中400 B以上的重量级玩家将与Claude3进行“掰手腕”。
相较于上一代 Llama 2, Llama 3可以说是提升了一个档次。
在前期工作的基础上，本项目提出的预训练与指令调优模型，在现有8 B、70 B尺度下，具有最强的性能；通过对后训练过程的优化，可减少错误率，提高模型的一致性，增加响应的多样性。
扎克伯格在一次公共演讲中表示， Llama 2对该领域的优化效果并不显著，因为用户不会在 WhatsApp上问 Meta关于编程的问题。
现在， Llama 3突破了推理、代码生成和遵循指示的能力限制，使得它变得更灵活，更容易使用。
在 MMLU, GPQA，HumanEval等测试得分结果上， Llama 3 8B都远远超过谷歌 Gemma 7 B和 Mistral 7 B Instruct。扎克伯格称，最小型的 Llama 3和最大型 Lama 2的功能相当。
Llama 3 70B 属于顶级人工智能，综合性能完爆Claude3，和 Gemini1.5 Pro不相上下。同时，本项目还将研发一种全新的高精度人体评价数据库，以更好地考察该模型在标准测试中的表现。这套评价包括1800条技巧，包括12种主要的使用情况：征求意见，脑力激荡，分类，封闭式问答，编码，创造性写作，抽取，建立角色，开放式问答，推理，重写，总结。
在推动下一阶段大模型的过程中，训练数据的数量与质量是影响大模型能力产生的重要因素。
从成立之初， Meta Lama 3就一直在努力使其成为功能最强的模式。Meta已经在预先培训数据上进行了大量投资。Llama 3使用了15 T以上的公共资源，这是 Llama 2的7倍，并且包括了4倍于 Llama 2。
Meta AI的首席科学家，图灵奖获得者杨恩•李•康，除了为 Llama 3的发行造势之外，还宣布在接下来的数个月中还会有更多的发行版本。就连马斯克也现身于该评论区，用一句简洁而含蓄的「Not bad 不错」，表达了对 Llama 3 的认可和期待。
英伟达的资深科学家 JImFan对 Llama 3 400B+感兴趣，他认为 Llama 3的发布标志着开源模式和顶级封闭源代码模型并驾齐驱。
从评测报告上来看， Llama 3 400B+ 的性能与 Claude杯差不多，也就是最新版本的GPT-4 Turbo，虽然还差了一些，但也是数一数二的存在。
今年年初，手握 35 万块 GPU 的扎克伯格在接受 The Verge 的采访时，用坚定的语气描绘了 Meta 的愿景——致力于打造 AGI（通用人工智能）。
与OpenAI形成鲜明对比，Meta则沿着开源的路线朝AGI的圣杯发起了冲锋。
近一年来， AI社区内围绕着“开放源代码”和“封闭源代码”展开了激烈的争论，争论的焦点不仅在于技术上的优劣，更在于人工智能的未来。就连马斯克，都用 Grok1.0向全世界展示了这一点。
Llama 3 8B：从根本上说，它和最大的 Llama2 70B一样强大。
Llama 3 70B：第一个AI模型，与 Gemini1.5 Pro不相上下，远超 Claude系列。
这仅仅是 Meta的开胃菜，真正的盛宴还在后面。接下来的数月， Meta还将陆续发布多模态、多语种会话、长上下文窗等功能的新模式，其中400 B以上的重量级玩家将与Claude3进行“掰手腕”。
相较于上一代 Llama 2, Llama 3可以说是提升了一个档次。
在前期工作的基础上，本项目提出的预训练与指令调优模型，在现有8 B、70 B尺度下，具有最强的性能；通过对后训练过程的优化，可减少错误率，提高模型的一致性，增加响应的多样性。
扎克伯格在一次公共演讲中表示， Llama 2对该领域的优化效果并不显著，因为用户不会在 WhatsApp上问 Meta关于编程的问题。
现在， Llama 3突破了推理、代码生成和遵循指示的能力限制，使得它变得更灵活，更容易使用。
在 MMLU, GPQA，HumanEval等测试得分结果上， Llama 3 8B都远远超过谷歌 Gemma 7 B和 Mistral 7 B Instruct。扎克伯格称，最小型的 Llama 3和最大型 Lama 2的功能相当。
Llama 3 70B 属于顶级人工智能，综合性能完爆Claude3，和 Gemini1.5 Pro不相上下。同时，本项目还将研发一种全新的高精度人体评价数据库，以更好地考察该模型在标准测试中的表现。这套评价包括1800条技巧，包括12种主要的使用情况：征求意见，脑力激荡，分类，封闭式问答，编码，创造性写作，抽取，建立角色，开放式问答，推理，重写，总结。
在推动下一阶段大模型的过程中，训练数据的数量与质量是影响大模型能力产生的重要因素。
从成立之初， Meta Lama 3就一直在努力使其成为功能最强的模式。Meta已经在预先培训数据上进行了大量投资。Llama 3使用了15 T以上的公共资源，这是 Llama 2的7倍，并且包括了4倍于 Llama 2。
鉴于多语种的现实情况， Llama 3预训练语料中有5%以上包含了30种不同语种的高品质非英语语料，但 Meta公司也承认，相对于英语来说，这两种语言的性能要差一些。
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Meta AI的首席科学家，图灵奖获得者杨恩•李•康，除了为 Llama 3的发行造势之外，还宣布在接下来的数个月中还会有更多的发行版本。就连马斯克也现身于该评论区，用一句简洁而含蓄的「Not bad 不错」，表达了对 Llama 3 的认可和期待。
英伟达的资深科学家 JImFan对 Llama 3 400B+感兴趣，他认为 Llama 3的发布标志着开源模式和顶级封闭源代码模型并驾齐驱。
从评测报告上来看， Llama 3 400B+ 的性能与 Claude杯差不多，也就是最新版本的GPT-4 Turbo，虽然还差了一些，但也是数一数二的存在。
今年年初，手握 35 万块 GPU 的扎克伯格在接受 The Verge 的采访时，用坚定的语气描绘了 Meta 的愿景——致力于打造 AGI（通用人工智能）。
与OpenAI形成鲜明对比，Meta则沿着开源的路线朝AGI的圣杯发起了冲锋。
近一年来， AI社区内围绕着“开放源代码”和“封闭源代码”展开了激烈的争论，争论的焦点不仅在于技术上的优劣，更在于人工智能的未来。就连马斯克，都用 Grok1.0向全世界展示了这一点。
毕竟暗中蓄势待发的 GPT-4.5/5 也许会在今年夏天，以无可匹敌的性能为这场旷日持久的争论画上一个句号。
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