开源大模型Llama 3王者归来！最大底牌4000亿参数，性能直逼GPT-4

AIGC动态2个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

Meta正式发布了备受期待的开源大模型 Llama 3，这一举动被视为对ChatGPT的回应，标志着大模型竞赛的加剧。扎克伯格宣布，Llama 3将使Meta的AI助手覆盖其全系应用，并推出了一个基于自然语言提示生成图像的图像生成器。Llama 3的主要特点包括基于超过15T token的训练，支持8K长文本，改进的tokenizer，以及在多个重要基准中展现出的先进性能。此外，Llama 3的训练效率是Llama 2的三倍，并配备了新版的信任和安全工具。

Llama 3的模型架构采用了纯解码器Transformer架构，并进行了关键改进，如使用具有128K token词汇表的tokenizer，以及采用分组查询注意力（GQA）提高推理效率。在训练数据方面，Llama 3使用了超过15T token的数据集，是Llama 2数据集的七倍多，包含四倍多的代码数据。为了确保数据质量，Meta开发了一系列数据过滤pipeline。

在扩展预训练方面，Meta制定了一系列详细的扩展法则，以选择最佳的数据组合，并预测最大模型在关键任务上的性能。Llama 3的训练涉及了数据并行化、模型并行化和管道并行化三种类型的并行化，并在定制的24K GPU集群上进行。

为了充分发挥预训练模型在聊天场景中的潜力，Meta还对指令微调方法进行了创新，结合了有监督微调（SFT）、拒绝采样、近端策略优化（PPO）和直接策略优化（DPO）的组合。这些方法显著提高了模型在推理和编码任务上的性能。

Meta还提供了新的信任与安全工具，如Llama Guard 2、Cybersec Eval 2和Code Shield，以及新的PyTorch原生库torchtune，以便于使用LLM进行创作、微调和实验。此外，Meta还更新了《负责任使用指南》（RUG），为负责任地使用LLM进行开发提供了全面指导。

Llama 3的8B和70B参数模型已经发布，并且Meta正在开发参数超过400B的最大模型，预计在未来几个月内推出。这些模型将包括多模态、多语言对话能力、更长的上下文窗口以及更强的整体能力。一旦完成Llama 3的训练，Meta还将发表一篇详细的研究论文，进一步展示其技术实力。随着生成式人工智能领域的快速发展，开源被视为整合生态系统并减少潜在危害的重要途径。