Meta AI 在 2024 年 4 月 18 日發布了 Llama 3 模型，這是一個接近當前 AI 技術的 LLM。儘管 Llama 3 模型比其前身 Llama 2 模型更先進，但總體上是與中等級大型語言模型（如 GPT-3.5 和 Claude 3 Sonnet）競爭的對手。Meta AI 的 Llama 3 模型承諾在推理能力、訓練數據量和語言理解方面相較於其前身有所改進。如果你對 Llama 3 模型感興趣，那麼你來對地方了！
本文中將一起探索 Llama 3 模型及其特點
導讀
- Llama 3 模型是 Meta AI 開發的一個大型語言模型，於 2024 年 4 月 18 日發布。
- Llama 3 有兩種適用於不同用途的模型尺寸：8B 和 70B。
- 你可以訪問 Meta AI 的官方網站來獲取 Llama 3 模型，但目前 Llama 3 並未在所有國家提供。
- 如果你想在全球範圍內訪問 Llama 3 模型，ZenoChat by TextCortex 是你的救星。
- 在基準測試中，Llama 3 模型成功超越了其競爭對手 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。
- Llama 3 模型使用經過特別篩選的高質量公開數據進行訓練。
Meta AI 的 Llama 3 評論
Llama 3 模型是 Meta AI 於 2024 年 4 月 18 日推出的一個大型語言模型。與前代相比，Llama 3 模型提供了改進的特性和輸出生成能力。Llama 3 模型旨在通過改進的推理能力、精細調整的語言理解和新功能，在廣泛的行業中提供最先進的性能。
Meta AI 在開發 Llama 3 模型時的另一個目標是提高其幫助性。Meta AI 的目標是通過在開發過程中向社區和 AI 開發人員公開 Llama 3 模型，來提高 Llama 3 模型的效率。Meta AI 對 Llama 3 模型的未來計劃包括使其多語言和多模態，增加上下文窗口，並提高其性能。
Llama 3 模型尺寸
Llama 3 有兩種適用於不同用途的模型尺寸：8B 和 70B。Llama 3 8B 模型更緊湊，總參數量為 80 億，並且可以更快地生成輸出。而 Llama 3 70B 模型的總參數量為 700 億，適用於複雜任務。此外，Llama 3 8B 模型使用截至 2023 年 3 月的公開數據進行訓練，而 Llama 3 70B 模型使用截至 2023 年 12 月的公開數據進行訓練。
如何訪問 Llama 3？
要訪問 Llama 3 模型，你可以訪問 Meta AI 的官方網站，點擊“開始使用”按鈕，然後按照步驟操作。然而，由於 Llama 3 模型在全球範圍內尚未全面開放，它的可用性評分較低，不像其他 LLM 那樣普及。然而，你仍有辦法在全球範圍內體驗 Llama 3 模型。
注意 - 截至 5/23 - 目前 Meta AI 仍然沒有開發亞洲的用戶使用，想嘗試可以使用 VPN
Meta AI 目前可在以下國家使用：澳大利亞、加拿大、加納、牙買加、馬拉維、新西蘭、尼日利亞、巴基斯坦、新加坡、南非、烏幹達、美國、讚比亞和津巴布韋： 澳大利亞、加拿大、加納、牙買加、馬拉維、新西蘭、尼日利亞、巴基斯坦、新加坡、南非、烏幹達、美國、讚比亞和津巴布韋。
Meta AI 的 Llama 3 核心特點
Llama 3 是 Meta AI 最新和最先進的模型，性能更高，功能也比其前身更強大。Llama 3 模型並非要與高端 LLM（如 GPT-4 和 Gemini Ultra）競爭，而是更多地針對像 GPT-3.5 和 Gemini Pro 這樣的常用模型。讓我們仔細看看 Llama 3 的核心特點。
模型性能
Llama 3 模型有不同的尺寸，在推理、代碼生成、數學和指令遵循等技能方面比 Llama 2 模型表現更好。在 Llama 3 模型中，70B 模型在 MMLU 基準測試中得分為 82.0，超過了 Claude 3 Sonnet 和 Gemini Pro 1.5 等流行模型。然而，除了衡量數學技能的 MATH 基準測試和衡量研究生級別問答得分的 GPQA 之外，Llama 3 模型在所有基準測試中都表現得比 Claude 3 Sonnet 和 Gemini Pro 1.5 模型更好。
Llama 3 8B 模型在 Humaneval、MMLU、GPQA、GSM-8K 和 MATH 基準測試中成功超越了其競爭對手 Gemma 7B 和 Mistral 7B 模型。換句話說，Llama 3 模型尺寸的性能比其競爭對手模型更高。
訓練數據
Llama 3 模型使用大量數據進行訓練，這對於構建高性能的大型語言模型至關重要。具體來說，它使用了來自公開來源的 15T tokens 進行訓練，比 Llama 2 模型使用的數據量多了 7 倍。
此外，Llama 3 模型還使用了一個包含 30 種不同語言的高質量數據集進行訓練，這大大提高了該模型的語言理解能力、創造力和指令遵循能力。
Meta AI 團隊開發了一系列數據篩選管道，以高質量和可靠的數據來訓練 Llama 3 模型。這些篩選器包括 NSFW 篩選器、啟發式篩選器、語義去重方法和文本分類器等參數。此外，Llama 2 模型在識別高質量數據方面表現良好，因此被用來篩選 Llama 3 模型的訓練數據。
優化
Llama 3 模型針對常用的 GPU 和 CPU 型號和品牌進行了專門優化。軟件對特定硬件的優化越多，其性能越高，運行速度越快。Llama 3 模型針對 Intel、AMD 和 Nvidia 硬件進行了優化。此外，Intel 還發布了一份詳細指南，介紹 Llama 3 模型的性能。
安全性
Meta AI 團隊認識到 AI 工具和軟件（包括 Llama 3 模型）的安全使用的重要性。為了確保其輸出是安全的、無害的和道德的，在模型開發過程中添加了安全參數。
此外，團隊還為那些希望使用 Llama 3 模型開發應用程序的人提供了系統級的安全實施指南。有了這些措施，使用者可以在安全且負責的情況下享受 AI 工具的便利和好處。
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