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7月23日，Meta正式发布迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，同时发布了全新升级的Llama 3.1 70B和8B模型。

Meta在正式发布里也附上了长达92页的论文《The Llama 3 Herd of Models》，揭示了Llama 3模型的技术和训练细节。

论文地址：

https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/。

模型信息

模型版本：共有8B、70B、405B三种版本。其中405B版本拥有4050亿参数，是目前最大的开源模型之一。

上下文长度：扩展到128K上下文长度，能够处理更复杂的任务和对话。

支持语言：支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。

模型架构：优化了的Transformer模型架构，微调后的版本使用SFT和RLHF来对齐可用性与安全偏好。

训练数据：使用来自公开来源的超过15万亿个token数据进行了预训练，预训练数据的截止日期为2023年12月；微调数据包括公开可用的指令数据集，以及超过2500万个综合生成的示例。

模型的关键参数：

模型评估

根据Meta提供的基准测试数据，最受关注的4050亿参数的Llama 3.1 405B版本，从性能上已经可媲美GPT-4o和Claude 3.5。

注：Human Evaluation主要用于评估模型在理解和生成代码、解决抽象逻辑问题方面的能力。

Llama 3.1与GPT4等闭源模型比较：

Llama 3.1与Mistral 7B Instruct等开源模型比较：

Llama 3.1的发布，让顶尖的开源模型能真正与顶尖的闭源模型PK了！

Meta表示“到目前为止，开源大型语言模型在功能和性能方面大多落后于封闭式模型。现在，我们正迎来一个由开源引领的新时代。”

训练细节

• Llama 3.1的训练使用了16000块NVIDIA H100。

• 为了保证训练稳定性，只用了Transformer模型架构进行调整，而不是现在流行的混合专家模型（MoE）架构。

达到如此训练规模的开源大模型，目前全世界仅此一家。

对于开发者们关心的：大公司们在付出了巨大训练成本后，还会继续开源吗？

在Llama 3.1发布的当下，扎克伯格再次强调：把开源进行到底！

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