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spoock1024
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最强开源大模型 Llama 3 王者归来!最大 4000 亿参数!挑战 GPT-4!

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  •   spoock1024 · 12 天前 · 3243 次点击

    原文链接:全网首发,Meta Llama-3 全方位详解

    扎克伯格:「有了 Llama 3 ,全世界就能拥有最智能的 AI 。」

    ChatGPT 拉开了大模型竞赛的序幕,Meta 似乎要后来居上了。

    本周四,AI 领域迎来重大消息,Meta 正式发布了人们等待已久的开源大模型 Llama 3 。

    Llama 是由 Meta(FaceBook) AI 发布的一个开源项目,允许商用,影响力巨大。之前发布的 Llama 2 ,支持 4096 上下文,性能卓越,被认为是 GPT 系列最大的竞争对手(之一)。

    Meta 发布了 Meta Llama 3 系列语言模型( LLM ),具体包括一个 8B 模型和一个 70 B 模型在测试基准中,Llama 3 模型的表现相当出色,在实用性和安全性评估中,与那些市面上流行的闭源模型不相上下。

    Llama 3

    中国时间 2024 年 4 月 19 日 0 点 0 分,Meta Llama 3 发布。模型以开源形式提供,包含 8B 和 70B 两种参数规模,涵盖预训练和指令调优的变体。Llama 3 支持多种商业和研究用途,并已在多个行业标准测试中展示了其卓越的性能。

    Llama 3 将数据和规模提升到新的高度。Meta 表示,Llama 3 是在两个定制的 24K GPU 集群上、基于超过 15T token 的数据上进行了训练 —— 相当于 Llama 2 数据集的 7 倍还多,代码数据相当于 Llama 2 的 4 倍。从而产生了迄今为止最强大的 Llama 模型,Llama 3 支持 8K 上下文长度,是 Llama 2 容量的两倍。

    技术信息

    Transformer 架构

    Meta Llama 3 采用了优化的自回归 Transformer 架构,这种架构专为处理复杂的文本生成任务设计,能够有效提升生成文本的连贯性和相关性。

    混合调优

    模型结合了监督式微调( SFT )和带人类反馈的强化学习( RLHF ),这种混合方法不仅增强了模型的帮助性,也提高了安全性,使得模型在实际应用中更加可靠和符合用户预期。

    性能卓越

    在多个行业标准基准测试中,特别是在对话类应用中,Meta Llama 3 的表现超过了许多现有的开源聊天模型,显示了其强大的应用潜力,具体后面细说。

    训练数据

    海量数据

    Llama 3 使用了超过 15 万亿令牌的公开在线数据进行预训练,这些数据经过精选,确保模型训练的广泛性和高质量输出。

    最新的数据

    8B 版本数据更新截止至 2023 年 3 月,而 70B 版本则更新至同年 12 月。

    支持 30 种语言

    虽主要以英语为主,但预训练数据中包含超过 30 种语言的高质量非英语数据

    政治正确

    碳排放抵消

    Meta 承诺通过其可持续性计划抵消预训练过程中产生的所有 CO2 排放( 2290 吨 CO2 等效)。

    很守规矩

    Llama 3 的使用严格遵守法律法规,确保不被用于任何非法活动,同时强调了对知识产权和合规性的重视。Llama Guard 模型旨在为及时响应安全奠定基础,并可根据应用需求轻松微调以创建新的分类标准。作为起点,新版 Llama Guard 2 采用了最近公布的 MLCommons 分类标准。此外,CyberSecEval 2 在其前身的基础上进行了扩展,增加了对 LLM 允许滥用其代码解释器的倾向、攻击性网络安全能力以及对提示注入攻击的易感性的测量。最后,Meta 将推出代码盾( Code Shield ),它增加了对 LLM 生成的不安全代码进行推理时过滤的支持。这可以降低不安全代码建议、代码解释器滥用预防和安全命令执行方面的风险。

    技术性能

    这次的 Llama 在性能上展现了大幅度提升,包括最直接的 8k 上下文(之前是 4k ),以及可以更好的完成输出任务。

    性能测试

    基准测试

    Meta Llama 3 的 70B 模型在多项基准测试中显示出色的性能,例如在 TriviaQA-Wiki 测试中达到了 89.7% 的准确率,明显优于其他同规模模型。

    在内部开发的高质量人类评估集中,该评估集包含了 1,800 个提示,覆盖了 12 个关键用例(包括咨询、编码、创意写作等),Llama 3 在这些实际应用场景中的表现同样卓越。

    这里再附一张 Llama 2 和 3 的对比:

    现实场景

    根据人类评估者的偏好排名,Llama 的 70B 参数模型在实际应用场景中的表现,尤其是在指令跟随方面,相较于其他相当规模的模型表现出了显著的优势。

    架构与优化

    模型架构

    Llama 3 采用了自回归 Transformer 架构,这种结构特别适合于处理复杂的文本生成任务,能有效提升文本的连贯性和相关性。

    引入了分组查询注意力( Grouped Query Attention, GQA )技术,这不仅提升了大数据处理的效率,还加快了响应速度。

    训练和微调

    在预训练阶段,Llama 使用了超过 15 万亿令牌的高质量数据集,包括多种语言的文本,以确保模型具有广泛的适用性和优异的性能。

    在微调阶段,通过监督式微调( SFT )和带人类反馈的强化学习( RLHF )的混合方法,Llama 显著降低了错误拒绝率,改善了模型的对齐和响应多样性。

    性能提升

    Llama 3 在本次更新中,在推理、代码生成和指令跟随等方面有了明显的能力提升。

    如何使用

    作为一个开源 LLM ,你可以通过多种方式来使用:直接用别人部署好的产品,找部署好的接口,或者自己部署

    直接使用

    huggingface

    地址在这,进去后直接切模型: https://huggingface.co/chat/

    但是实际测试下来,发现目前 Llama 3 对于中文的支持并不是很好,默认情况下会采用英文回答,但是可以要求使用中文回答。

    Replicate

    8B 模型: https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b

    70B 模型: https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b

    Meta AI

    Meta 自己拿 Llama 3 做的,这里访问: https://ai.meta.com/

    注意,这个锁地区。

    第三方 API

    微软 Azure

    地址在这: https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/metagenai.meta-llama-3-8b-chat-offer?tab=overview

    Replicate

    他们好卷...Llama 发布 1 个小时,他们就上线服务了,这俩地址也能走 API

    8B 模型:hat/https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b

    70B 模型: https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b

    自己部署

    Meta 项目官网

    地址在这: https://llama.meta.com/llama-downloads

    Github

    项目地址: https://github.com/meta-llama/llama3

    其他

    跟随 Llama 3 发布的,还有 Meta AI 系列,包括:一款手机 app ,一个网站,还有一堆在 Meta FaceBook 全家桶里的插件。

    扎克伯格表示,Meta 提供的生成式 AI 能力在免费产品中性能是最强大的。

    目前 Llama 3 在 Meta 的各个产品中已经全部集成中了。在 Facebook 、Instagram 、WhatsApp 和 Messenger 上,用户现在可以借助 Meta AI 进行搜索,无需在应用程序之间切换。

    总结

    8B 和 70B 两个型号的模型,标志着 Llama 3 系列的开端,下一步还会有更多。

    Meta 表示, 「最大的 Llama 3 」参数超过 400B ,虽然这些机型仍在训练中,但在接下来的几个月中也将陆续发布,新功能包括多模态、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。

    Llama 3 还未到来的 400B+ 版本会有多强?它一旦发布是不是意味着开源社区就将迎来 GPT-4 级大模型?

    也许只有 OpenAI 的 GPT-5 才能压下开源模型了。

    按照 ChatGPT Plus 升级教程 ,可以快速升级到 ChatGPT plus ,后续就可以第一时间体验到 GPT-5 最新功能。

    OpenAI 刚刚发布了最新的 GPT4-Turbo ,现在 Llama3 就立马发布了。大模型都要卷起来啊!希望这个大模型越来越强大,使用越来越方便,价格也更便宜!

    都给我卷起来!

    参考

    https://llama.meta.com/llama3/

    https://www.facebook.com/4/videos/377361005296904/

    https://www.reuters.com/technology/meta-releases-early-versions-its-llama-3-ai-model-2024-04-18/

    https://www.theverge.com/2024/4/18/24133808/meta-ai-assistant-llama-3-chatgpt-openai-rival

    20 条回复    2024-04-19 18:03:37 +08:00
    infun
        1
    infun  
       12 天前   ❤️ 2
    吹牛没输过
    2 真用起来有时候连 3.5 都不如
    ersic
        2
    ersic  
       12 天前   ❤️ 4
    你这广告打的还挺隐晦
    ninvfeng2020
        3
    ninvfeng2020  
       12 天前 via Android
    看起来有点牛啊,不知道本地部署得什么硬件
    chiu
        4
    chiu  
       12 天前   ❤️ 3
    “The domain chatgptgogogo.com is blocked”
    wilsonsui
        5
    wilsonsui  
       12 天前
    gaobh
        6
    gaobh  
       12 天前 via iPhone
    推广就老老实实发推广节点也没人说的,反而会给人好感哈哈
    chengxiao
        7
    chengxiao  
       12 天前

    试了一下 Llama3 8B 中文支持欠佳
    otakustay
        8
    otakustay  
       12 天前
    @chengxiao llama base 中文一直很差,得要 alpaca 中文
    slim031417
        9
    slim031417  
       12 天前   ❤️ 2
    标题党 + 引流贴。
    1 、看了下您历史发的贴子中,都包含 chatgptgogogo
    2 、llama3 blog 中仅有一处和 3.5 的评测指标对比
    3 、第一句话是扎克伯格说的,还是您说的,和 most intelligent 相关表述我只搜到了 Mark Zuckerberg called "the most intelligent AI assistant that you can freely use."
    4 、但凡您放几个自己对比的提问都不说引流,好歹传递些有效信息
    itskingname
        10
    itskingname  
       12 天前
    等 Llama3 的中文支持正常以后,再来谈什么超越 GPT 4 这种话吧。
    vanchKong
        11
    vanchKong  
       12 天前
    @chengxiao 部署不同的大模型,估摸着需要多大配置啊?
    chengxiao
        12
    chengxiao  
       12 天前
    @vanchKong #11 看模型的参数类型吧
    我是用的 64G 内存+4090 24G 32B 的跑起来还可以 70B 的就非常卡了
    GrayXu
        13
    GrayXu  
       12 天前
    @chengxiao #7 llama 之前的版本本来也没怎么针对中文做
    v2z4
        14
    v2z4  
       12 天前
    用 poe 试了 70B ,生成代码速度超快,用英文回复。中文支持现在就可以了,它用英文推理应该性能会更好。
    spoock1024
        15
    spoock1024  
    OP
       12 天前
    @v2z4 可以,我也去 poe 试试看
    WilliamZuo
        16
    WilliamZuo  
       12 天前
    无聊的引流贴。
    Andim
        17
    Andim  
       12 天前
    @chiu 感谢提醒
    chengxiao
        18
    chengxiao  
       12 天前
    @vanchKong #11 看了下占用,对运算力要求不是很高 主要是显存占用的多,4090 功耗还没到 200w ,但是显存满了,瓶颈应该在显存,内存占用 20G 左右,当然我没关其他程序。当然这是单人问答测试,实际的商用的话估计要高很多

    vanchKong
        19
    vanchKong  
       12 天前
    @chengxiao 确实还是蛮恐怖的硬件需求的,我以为 7B 的能部署在 nas 上的,估计 2B 都不行
    waityan
        20
    waityan  
       12 天前
    中文支持还差点意思,但是能力水平还是不错的
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