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Llama 3突然来袭!开源社区再次沸腾:GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

产业新闻 19

    Llama3来了!

    就在刚刚,Meta官网上新,官宣了Llama380亿和700亿参数版本。

    并且推出即为开源SOTA:

    Meta官方数据显示,Llama38B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。

    8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多项基准上均胜过Gemma7B和Mistral7B Instruct。

    而70B模型则超越了闭源的当红炸子鸡Claude3Sonnet,和谷歌的Gemini Pro1.5打得有来有回。

    Huggingface链接一出,开源社区再次沸腾。

    眼尖的盲生们还第一时间发现了华点:

    Meta更藏了一手4000亿参数+的Llama3版本,不逊于Claude3超大杯Opus的那种!

    AI写作助手创企HyperWriteAI的CEO见此已忍不住感慨:

    我们正在步入一个新世界,一个GPT-4级别的模型开源并且可以自由访问的世界。

    英伟达科学家Jim Fan则认为,还在训练中的Llama3400B将成为开源大模型的分水岭,改变很多学界研究和初创公司的发展方式。

    更多技术细节,Meta在博客文章中给出。

    架构层面,Llama3选择了经典的仅解码(decoder-only)式Transformer架构,采用包含128K token词汇表的分词器。

    训练数据上看,Llama3的训练数据规模达到了15T tokens,全部来自于公开信息,其中5%为非英文数据,涵盖30多种语言。

    Llama3的数据量比Llama2的训练数据多7倍,其中代码比Llama2多4倍。

    此外,为了提高 Llama3模型的推理效率,Meta AI还采用了分组查询注意力 (GQA)机制,在8192个tokens的序列上训练模型,并使用掩码确保自注意力不会跨越文档边界。

    结果,无论是8B还是70B版本,Llama3相较于近似规模的上一代Llama2,都取得了重大飞跃。

    在迄今为止的8B和70B参数规模的模型中,Llama3都成为了新的SOTA模型。

    在语言(MMLU)、知识(GPQA)、编程(HumanEval)、数学(GSM-8K、MATH)等能力上,Llama3几乎全面领先于同等规模的其他模型。

    除了这些常规的数据集,Meta AI还评估了Llama3在现实场景中的性能,并为此研发了一套高质量的测试数据集。

    这个测试集包含了1800条数据,涵盖代码、推理、写作、总结等12个关键用例,并针对开发团队保密。

    结果,Llama3不仅大幅超越Llama2,也战胜了Claude3Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5这些知名模型。

    而在AGIEval、BIG-Bench、ARC-Challenge这些更高阶、更困难的数据集上,Llama3的表现同样可圈可点。

    8B版本在这些任务上超越了Mistral和Gemma,70B版本则战胜了Gemini Pro和MoE架构的Mixtral,分别斩获相应规模的SOTA。

    不过美中不足的是,Llama3的上下文窗口只有8k,这与现在动辄几十上百万窗口的大模型相比,仿佛还停留在上一代(手动狗头)。

    但也不必过度担忧,Matt Shumer就对此持乐观态度,他表示相信在开源社区的努力下,窗口长度很快就会扩展上去。

    目前,Llama3两种参数量的基础和Instruct版本都已上线Hugging Face可供下载。

    此外,微软Azure、谷歌云、亚马逊AWS、英伟达NIM等云服务平台也将陆续上线Llama3。

    同时,Meta还表示Llama3会得到英特尔、英伟达、AMD、高通等多家厂商提供的硬件平台支持。

    值得一提的是,此次与基础模型一同发布的,还有基于Llama3的官方Web版本,名字就叫Meta AI。

    目前该平台有对话和绘画两大功能,只用对话的话无需注册登录、即开即用,使用绘画功能则需要先登录账号。

    不过,目前该平台还不支持中文,也暂未上线文本上传等功能。

    代码方面,该平台也能够运行一些简单的Python程序,但似乎只能输出文本,涉及到绘图这样的任务就无法运行了。

    总得来看,这个网页版本还比较初级,但也不妨期待一波后面的更新。

    一个小插曲是,其实在Meta官宣前几个小时,微软的Azure市场已经偷跑了Llama38B Instruct版本的消息。

    开源模型机器学习在线平台Replicate上的Llama3价格表也被网友们第一时间扒拉了出来。

    但很快,这些“小道消息”就都被404了。

    好在乌龙完了,官方也没拖着,关心开源大模型的小伙伴们,可以造作起来了(doge)。

    参考链接:

    [1]https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/

    [2]https://about.fb.com/news/2024/04/meta-ai-assistant-built-with-llama-3/

    [3]https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B

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