釋放 LLaMA 405b 的力量:人工智慧的開源前沿

我們最新的模型將原本 8k 的上下文長度原生擴展到 128k。這種上下文窗口的顯著增加使我們的模型能夠更有效地處理長格式任務,如長篇文本摘要、多語言對話代理和編碼輔助。

除了擴展的上下文之外,Llama 3.1 現在原生支持八種語言,使其在更多領域和多語言應用中更加通用。這個擁有 405 億參數的旗艦模型 Llama 3.1 405b 被認為是業界領先的開源基礎模型,可與最好的閉源模型媲美。

這個新的模型發布賦予了社區解鎖新工作流程的能力,如合成數據生成和模型蒸餾。通過利用 Llama 3.1 405b 的功能,開發者可以創建自己的定制代理並探索新類型的代理行為。我們還在生態系統中增加了新的安全和安全工具,包括 Llama Guard 3 和 Prompt Guard,以幫助建立負責任的系統。

為了進一步支持社區,我們正在就 Llama Stack API 發布意見徵集,這是一個標準化的接口,旨在使第三方項目更容易利用 Llama 模型。這種以生態系統為中心的方法旨在賦能開發者,並推動這些最先進功能的廣泛採用。

Meta 發布了 Llama 3.1,這是一個擁有 405 億參數的模型,被認為是最先進的,可與最好的閉源模型媲美。這對開源社區來說是一個重要的里程碑,因為它證明了開源模型現在可以與最複雜的專有模型競爭。

Llama 3.1 405b 的主要亮點包括:

• 無與倫比的靈活性和控制力:該模型提供了與最佳閉源模型相媲美的尖端功能,使新的工作流程如合成數據生成和模型蒸餾成為可能。
• 擴展的上下文長度:該模型現在支持高達 128k 個令牌的上下文長度,大幅增加了之前的 8k。
• 多語言支持:Llama 3.1 支持 8 種語言,允許更多樣化的應用。
• 性能改善:基準測試顯示,Llama 3.1 405b 在一系列任務上,包括一般知識、可操縱性、數學、工具使用和多語言翻譯,都優於 GPT-4。
• 生態系統方法:Meta 正在將 Llama 轉變為一個生態系統,提供更多組件和工具,包括參考系統、安全和安全工具,以及對 Llama 堆棧 API 的意見徵集。
• 廣泛的生態系統支持:Llama 3.1 得到了 AWS、Nvidia、Databricks、Google Cloud 等多家公司的支持,確保了廣泛的採用和整合。

Llama 3.1 405b 的發布是開源 AI 社區的一個重要里程碑,因為它證明了開源模型現在可以與最佳閉源替代品競爭。這是 Meta 團隊辛勤工作和奉獻的結果,必將對 AI 格局產生持久影響。

Llama 3.1 是一個突破性的開源模型,有望與頂級閉源 AI 模型媲美。它擁有 405 億個參數,是迄今為止發布的最複雜的開源模型。

這個模型在一般知識、可操縱性、數學、工具使用和多語言翻譯方面提供了最先進的功能。它能夠與 OpenAI 最新的 GPT-4 模型競爭,並且經常優於它的表現。

Llama 3.1 的發布是開源社區的一個重要里程碑,因為它證明了開源模型現在可以匹敵閉源對手的功能。這是 Meta 團隊辛勤工作和奉獻的結果,他們一直在推動開源 AI 的極限。

Llama 3.1 的一個關鍵特點是其靈活性和可控性。該模型可以根據各種應用進行定制和微調,使開發者能夠解鎖新的工作流程,如合成數據生成和模型蒸餾。

此外,Llama 生態系統正在擴展新的組件和工具,包括參考系統、安全和安全工具,以及對 Llama 堆棧 API 的意見徵集。這種生態系統方法旨在賦能開發者創建自己的定制代理和新型代理行為。

Llama 3.1 的發布是開源 AI 社區的一個重要進步,必將對整個行業產生持久影響。

作為最新版本的一部分,Meta 正在推出 8 億參數和 70 億參數 Llama 模型的升級版本。這些新模型是多語言的,並且上下文長度大幅增加到最高 128k 個令牌。它們還具有最先進的工具使用功能,現在優於市場上任何閉源模型,包括 Anthropic 的 Cohere。

此外,這些升級模型具有更強大的推理能力,使其能夠支持長篇文本摘要、多語言對話代理和編碼輔助等高級用例。這是一個令人興奮的發展,因為它使這些較小的模型能夠更有效地與更大的閉源模型競爭。

這些升級模型的性能已經在涵蓋多種語言的 150 個基準數據集上進行了評估。結果顯示,較小的 Llama 模型現在與同等參數規模的閉源和開源模型相競爭,進一步證明了 Llama 生態系統取得的令人印象深刻的進步。

為了支持 405 億參數模型的大規模生產推理,Meta 實施了以下關鍵技術:

1. 模型量化:他們將模型從 16 位量化到 8 位,有效降低了所需的計算要求,使模型能夠在單個服務器節點上運行。

2. 訓練後對齊:在訓練後的過程中,Meta 通過進行多輪對齊來生成最終的聊天模型,這包括監督微調、拒絕採樣和直接偏好優化等技術,進一步提高模型的功能。

3. 合成數據生成:Meta 使用合成數據生成來產生大部分監督微調樣本,並多次迭代以生成更高質量的跨所有功能的合成數據。這使他們能夠在不完全依賴稀缺的真實世界數據集的情況下擴大訓練數據。

4. 生態系統合作夥伴關係:為了確保大規模部署的廣泛支持,Meta 與 AWS、NVIDIA、Databricks 等合作夥伴合作,在各種推理平台和框架上提供 Llama 3.1 模型的開箱即用支持。

通過實施這些策略,Meta 旨在使強大的 405 億參數 Llama 3.1 模型可用於大規模生產用例,賦能更廣泛的 AI 社區,在無需龐大內部基礎設施的情況下利用最先進的功能。

Llama 3.1 的發布標誌著開源 AI 格局的一個重要里程碑。作為此次更新的一部分,Meta 正在引入 Llama Stack - 一套標準化和有見地的接口,用於構建規範的工具鏈組件、微調、合成數據生成和代理應用程序。

Llama Stack 的目標是促進 Llama 生態系統的更好互操作性,與閉源模型的專有接口不同。通過定義這些標準接口,Meta 希望它們能夠在更廣泛的社區中被採用,使開發者更容易定制和構建在 Llama 模型之上。

Llama Stack 的一些關鍵組件包括:

1. 實時和批量推理:部署 Llama 模型到生產環境的標準化接口,支持實時和批量推理用例。

2. 監督微調:為在自定義數據集上微調 Llama 模型定義的接口,使開發者能夠將模型適應於其特定需求。

3. 評估:評估 Llama 模型在各種基準和任務上性能的標準化框架。

4. 持續預訓練:用於在新數據上持續預訓練 Llama 模型的接口,使其保持最新。

5. RAG 函數調用:將 Llama 模型與外部知識源和推理功能集成的標準化接口。

6. 合成數據生成:利用 Llama 模型生成高質量合成數據的定義接口,可用於進一步改進模型。

通過建立這些標準化接口,Meta 旨在賦能更廣泛的開發者社區在 Llama 生態系統上構建,促進創新,並確保該技術能夠更均衡和安全地部署在社會各領域。

Llama 3.1 405 億參數模型的發布是開源 AI 世界的一個重要里程碑。這個模型被認為是最先進的,可與最好的閉源模型媲美,為社區提供了前所未有的最尖端 AI 功能。

這次發布的主要亮點包括:

• Llama 3.1 405b 是迄今為止最大的開源模型,使用 16,000 個 H100 GPU 訓練於超過 15 萬億個令牌。
• 該模型在各種基準測試中展現出競爭力,經常優於強大的 GPT-4 模型。
• 較小的 Llama 模型,如 8 億參數版本,也有了顯著的質量提升,使其成為本地部署的可行替代方案。
• Meta 正將 Llama 定位為一個生態系統,推出 Llama Stack API 並與主要科技公司建立合作關係,賦能開發者構建定制代理和應用程序。
• Llama 的開源性質確保了先進 AI 功能的更廣泛獲取,使技術民主化,防止其集中在少數手中。

這次發布標誌著 AI 歷史上的一個關鍵時刻,開源模型正在趕上並超越閉源對手的功能。這是 AI 社區令人興奮的時刻,Llama 3.1 及其更廣泛的生態系統的潛在影響是不可低估的。