释放 LLaMA 405b 的力量:人工智能的开源前沿

我们最新的模型将上下文长度原生扩展到128k,比之前的8k有了显著增加。这种上下文窗口的大幅增加使我们的模型能够更有效地处理长格式任务,如长篇文本摘要、多语言对话代理和编码辅助。

除了扩展的上下文之外,Llama 3.1现在还原生支持八种语言,使应用程序更加多样化和多语化。这款拥有405亿参数的旗舰模型Llama 3.1 405b被认为是业界领先的开源基础模型,可与最佳闭源模型媲美。

这个新的模型发布赋予了社区解锁新的工作流程的能力,如合成数据生成和模型蒸馏。通过利用Llama 3.1 405b的功能,开发者可以创建自定义代理并探索新类型的代理行为。我们还在加强生态系统,推出新的安全和安全工具,包括Llama Guard 3和Prompt Guard,以帮助建立负责任的系统。

为了进一步支持社区,我们正在就Llama Stack API发布意见征集,这是一个标准化接口,旨在使第三方项目更容易利用Llama模型。这种以生态系统为中心的方法旨在赋能开发者,促进这些最先进功能的广泛采用。

Meta发布了Llama 3.1,这是一个拥有405亿参数的模型,被认为是最先进的,可与最佳闭源模型媲美。这对开源社区来说是一个重要里程碑,因为它证明了开源模型现在可以与最复杂的专有模型竞争。

Llama 3.1 405b的主要亮点包括:

• 无与伦比的灵活性和控制力:该模型提供了与最佳闭源模型相媲美的尖端功能,支持合成数据生成和模型蒸馏等新的工作流程。
• 扩展的上下文长度:该模型现在支持高达128k个令牌的上下文长度,大幅增加了之前的8k。
• 多语言支持:Llama 3.1支持8种语言,允许更多样化的应用。
• 性能提升:基准测试显示,Llama 3.1 405b在一系列任务上都优于GPT-4,包括一般知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译。
• 生态系统方法:Meta正在将Llama打造成一个生态系统,提供更多组件和工具,包括参考系统、安全和安全工具,以及对Llama Stack API的意见征集。
• 广泛的生态系统支持:Llama 3.1得到了AWS、Nvidia、Databricks、Google Cloud等众多合作伙伴的支持,确保了广泛的采用和集成。

Llama 3.1 405b的发布是开源AI社区的一个重要里程碑,因为它证明了开源模型现在可以与最佳闭源替代品竞争。这是Meta团队辛勤工作的成果,必将对AI格局产生持久影响。

Llama 3.1是一个突破性的开源模型,有望与顶级闭源AI模型媲美。这个拥有405亿参数的模型是迄今为止发布的最复杂的开源模型。

这个模型在一般知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译方面提供了最先进的功能。它能够与OpenAI最新的GPT-4模型竞争,并且经常胜过它。

Llama 3.1的发布是开源社区的一个重要里程碑,因为它证明了开源模型现在可以与闭源对应物匹敌。这是Meta团队辛勤工作的成果,他们一直在推动开源AI的边界。

Llama 3.1的一个关键特点是它的灵活性和可控性。该模型可以根据各种应用进行定制和微调,使开发者能够解锁合成数据生成和模型蒸馏等新的工作流程。

此外,Llama生态系统正在通过新的组件和工具得到扩展,包括参考系统、安全和安全工具,以及对Llama Stack API的意见征集。这种以生态系统为中心的方法旨在赋能开发者创建自定义代理和新类型的代理行为。

Llama 3.1的发布是开源AI社区的一个重要进步,必将对整个行业产生持久影响。

作为最新版本的一部分,Meta正在推出8亿参数和70亿参数Llama模型的升级版本。这些新模型是多语言的,上下文长度显著增加到最高128k个令牌。它们还具有最先进的工具使用功能,现在优于市场上任何闭源模型,包括Anthropic的Cohere。

此外,这些升级模型具有更强的推理能力,使它们能够支持长篇文本摘要、多语言对话代理和编码辅助等高级用例。这是一个令人兴奋的发展,因为它使这些较小的模型能够更有效地与更大的闭源模型竞争。

这些升级模型的性能已经在涵盖多种语言的150个基准数据集上进行了评估。结果显示,较小的Llama模型现在与同等参数规模的闭源和开源模型相当,进一步证明了Llama生态系统取得的令人印象深刻的进步。

为了支持405亿参数模型的大规模生产推理,Meta实施了几个关键技术:

1. 模型量化:他们将模型从16位量化到8位,有效降低了所需的计算要求,使模型能够在单个服务器节点上运行。

2. 训练后对齐:在训练后的过程中,Meta通过进行多轮对齐来生成最终的聊天模型,这包括监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等技术,进一步提高了模型的功能。

3. 合成数据生成:Meta使用合成数据生成来产生大部分监督微调样本,并多次迭代以生成更高质量的跨所有功能的合成数据。这使他们能够在不仅依赖稀缺的真实世界数据集的情况下扩大训练数据。

4. 生态系统合作:为了确保大规模部署的广泛支持,Meta与AWS、NVIDIA、Databricks等合作伙伴合作,在各种推理平台和框架上为Llama 3.1模型提供开箱即用的支持。

通过实施这些策略,Meta旨在使强大的405亿参数Llama 3.1模型可用于大规模生产用例,赋能广大AI社区利用最先进的功能,而无需庞大的内部基础设施。

Llama 3.1的发布标志着开源AI格局的一个重要里程碑。作为此次更新的一部分,Meta正在推出Llama Stack - 一套标准化和有见地的接口,用于构建规范的工具链组件、微调、合成数据生成和代理应用程序。

Llama Stack的目标是促进Llama生态系统的更好互操作性,与闭源模型的专有接口不同。通过定义这些标准接口,Meta希望它们能被广泛社区采用,使开发者更容易定制和构建基于Llama的模型。

Llama Stack的一些关键组件包括:

1. 实时和批量推理:部署Llama模型于生产环境的标准化接口,支持实时和批量推理用例。

2. 监督微调:为在自定义数据集上微调Llama模型定义的接口,使开发者能够将模型适应于特定需求。

3. 评估:评估Llama模型在各种基准和任务上性能的标准化框架。

4. 持续预训练:用于不断在新数据上预训练Llama模型的接口,使其保持最新信息。

5. RAG函数调用:将Llama模型与外部知识源和推理功能集成的标准化接口。

6. 合成数据生成:利用Llama模型生成高质量合成数据的定义接口,可用于进一步改进模型。

通过建立这些标准化接口,Meta旨在赋能广大开发者社区构建基于Llama生态系统的应用,促进创新并确保该技术能够更均衡、更安全地部署在社会各领域。

Llama 3.1的发布,包括其405亿参数模型,是开源AI世界的一个重要里程碑。这个模型被认为是最先进的,可与最佳闭源模型媲美,为社区提供了前所未有的尖端AI功能。

这次发布的主要亮点包括:

• Llama 3.1 405b是迄今为止最大的开源模型,使用16,000个H100 GPU训练于超过15万亿个令牌。
• 该模型在广泛的基准测试中展现出竞争力,经常优于强大的GPT-4模型。
• 较小的Llama模型,如8亿参数版本,也有了显著的质量提升,使它们成为本地部署的可行替代方案。
• Meta将Llama定位为一个生态系统,推出Llama Stack API和与主要科技公司的合作,赋能开发者构建定制代理和应用程序。
• Llama的开源性质确保了先进AI功能的更广泛获取,使技术民主化,防止其集中在少数手中。

这次发布标志着AI历史上的一个关键时刻,开源模型正在赶上并超越闭源对应物的功能。这是一个令人兴奋的时刻,Llama 3.1及其更广泛的生态系统的潜在影响是不可低估的。