Meta革命性发布：Llama 3.1——性能最强的AI开源模型，开启智能新时代！

猫头虎技术团队 2024-07-24

Meta隆重推出Llama 3.1：迄今为止性能最强的AI模型

前言

🚀 Meta隆重推出Llama 3.1：迄今为止性能最强的AI模型

Meta公司近日发布了他们最新的AI语言模型——Llama 3.1，这一消息迅速在科技界掀起了波澜。作为猫头虎技术团队，我们将为大家详细解析Llama 3.1的强大功能及其应用前景。 🐫

Meta公司最新发布的Llama 3.1 AI模型，以其前所未有的灵活性、控制力和最先进的功能，震撼了整个科技界。这一开源模型不仅将上下文长度扩展到128K，支持八种语言，还为开发者提供了前沿级的智能工具。Llama 3.1 405B的独特性能使其能够与最佳闭源模型媲美，同时解锁合成数据生成和模型提炼等新工作流程。通过与25个顶级合作伙伴的协作，包括AWS、NVIDIA和Google Cloud等，Llama 3.1将为开发者提供创建自定义代理和新型代理行为的强大工具，推动开源AI的创新和应用。 🐫

隆重推出 Llama 3.1

Llama 3.1 405B：开创AI新时代的超级利器

在 AI 世界，Llama 3.1 405B 横空出世，成为第一个公开可用且功能强大的模型。在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面，它可与顶级 AI 模型媲美。Meta团队的这一力作，将为创新注入新的活力，带来前所未有的增长与探索机会。

Meta团队相信，最新一代的 Llama 将激发出全新的应用程序和建模范例。特别是在合成数据生成、改进和训练较小模型以及大规模模型提炼等领域，Llama 3.1 405B 展现出前所未有的潜力。

作为这一革命性更新的一部分，Meta团队还推出了 Llama 8B 和 70B 模型的升级版本。这些模型不仅支持多种语言，还将上下文长度大幅提升至 128K，具备更强的推理能力和最先进的工具支持。这使得 Llama 新模型能够胜任复杂的用例，例如长篇文本摘要、多语言对话代理和编码助手。

此外，Meta团队对许可证进行了重要调整，允许开发人员使用 Llama 模型（包括 405B）的输出改进其他模型。这一举措进一步体现了 Meta 对开源的坚定承诺。从今天开始，这些模型将通过 llama.meta.com 和 Hugging Face 平台向社区开放下载，并可在 Meta 团队广泛的合作伙伴平台生态系统上立即进行开发。

欢迎来到 Llama 3.1 405B 时代，这是一个 AI 领域的全新篇章，期待与你一起探索无限可能！

模型评估

Llama 3.1 405B：性能超越期待，真实场景表现卓越

对于此次发布的 Llama 3.1 405B，Meta团队进行了全面评估，涵盖了 150 多个基准数据集，涉及多种语言。通过这些评估，Meta团队不仅验证了模型的广泛适用性，还在真实场景中将 Llama 3.1 与市场上的顶级竞争模型进行了详细比较。

Meta团队的实验结果显示，Llama 3.1 405B 在多项任务中与领先的基础模型如 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 相媲美。同时，Llama 3.1 的小型模型在性能上也不输于具有相似参数量的封闭和开放模型，展现出卓越的竞争力。

这一切都证明了 Llama 3.1 405B 的强大实力，使其不仅在基准测试中表现出色，还在实际应用中展现出卓越的效果。Meta团队致力于不断推动 AI 技术的边界，为用户带来更强大的工具和更广泛的应用场景。

模型架构

作为Meta团队迄今为止最大的模型，在超过 15 万亿个 token 上训练 Llama 3.1 405B 是一项重大挑战。为了能够以这种规模进行训练并在合理的时间内取得成果，Meta团队显著优化了整个训练堆栈，并将模型训练推向超过 16,000 个 H100 GPU，使 405B 成为第一个以这种规模训练的 Llama 模型。

Llama 3.1 405B：设计优化，性能升级

为了实现卓越的性能，Meta团队在设计 Llama 3.1 405B 时，特别注重保持模型开发过程的可扩展性和简单性。团队选择了标准的仅解码器变压器模型架构，并进行了细微调整，而非采用复杂的混合专家模型。这一设计选择旨在最大限度地提高训练的稳定性。

Meta团队采用了迭代式后训练程序，每轮训练都使用监督式微调和直接偏好优化。这种方法使团队能够在每一轮中创建最高质量的合成数据，并不断提升每项功能的性能。

相比之前的 Llama 版本，Meta团队大幅提高了用于训练前和训练后的数据的数量和质量。这些改进包括更精细的训练前数据预处理和管理流程、更严格的质量保证措施以及训练后数据的过滤方法。

根据语言模型的缩放定律，Meta团队的新旗舰模型表现出比使用相同程序训练的小型模型更优异的性能。同时，Meta团队还利用 405B 参数模型来提升小型模型的训练后质量。

为了支持 405B 规模模型的大规模生产推理，Meta团队将模型从 16 位 (BF16) 量化为 8 位 (FP8) 数字。这一优化显著降低了计算需求，并使模型能够在单个服务器节点内运行。

这些设计选择和优化措施，确保了 Llama 3.1 405B 在各个方面都能提供卓越的性能和稳定性，为用户带来更强大的工具和更广泛的应用场景。

指令和聊天微调

Llama 3.1 405B：精细优化，完美平衡

Meta团队致力于借助 Llama 3.1 405B 提升模型对用户指令的响应能力、质量以及详细指令遵循能力，同时确保高水平的安全性。在开发过程中，团队面临的最大挑战是支持更多功能、128K 上下文窗口以及更大的模型规模。

在后期训练阶段，Meta团队通过在预训练模型基础上进行几轮对齐来生成最终的聊天模型。每一轮训练都包括监督微调 (SFT)、拒绝抽样 (RS) 和直接偏好优化 (DPO)。大部分 SFT 示例是通过合成数据生成的，并且团队通过多次迭代生成覆盖所有功能的高质量合成数据。

为了确保数据质量，Meta团队投资了多种数据处理技术，将这些合成数据过滤到最高标准。这种方法使团队能够跨功能扩展微调数据量，保证模型在各项功能上的表现都达到最佳。

Meta团队在数据平衡上也进行了细致的工作，确保模型在所有功能上都保持高质量。例如，即使扩展到 128K 上下文，Llama 3.1 405B 仍能在短上下文基准上保持卓越的表现。同样，虽然添加了安全缓解措施，模型仍能继续提供最有帮助的答案。

通过这些优化和调整，Meta团队不仅提高了 Llama 3.1 405B 的性能和稳定性，还确保其在各种应用场景中都能提供优质的用户体验。这一切都让 Llama 3.1 405B 成为了一个真正卓越的 AI 工具，为用户带来无限可能。

骆驼系统

Llama 3.1 405B：超越模型，打造全面AI系统

Llama 模型始终致力于作为一个整体系统的一部分，能够协调多个组件，包括调用外部工具。Meta团队的愿景是超越基础模型，为开发人员提供一个更广泛的系统，让他们能够灵活地设计和创建符合他们愿景的定制产品。这一想法始于去年，当时Meta团队首次引入了核心 LLM 之外的组件。

为了在模型层之外负责任地开发 AI 并帮助其他人也这样做，Meta团队发布了一个完整的参考系统，包括几个示例应用程序，以及新组件，例如Llama Guard 3（多语言安全模型）和 Prompt Guard（即时注入过滤器）。这些示例应用程序是开源的，社区可以在此基础上进行构建。

目前，Llama System 愿景中的组件实现仍然较为分散。为了解决这一问题，Meta团队开始与行业、初创公司和更广泛的社区合作，帮助更好地定义这些组件的接口。为了支持这一点，Meta团队在 GitHub 上发布了对称之为“Llama Stack”的评论请求。Llama Stack 是一组标准化和有主见的接口，用于构建规范的工具链组件（如微调、合成数据生成）和代理应用程序。Meta团队希望这些接口能够在整个生态系统中得到广泛采用，从而更轻松地实现互操作性。

Meta团队非常重视社区的反馈和改进建议，致力于发展围绕 Llama 的生态系统，并降低开发人员和平台提供商的门槛。通过这一系列努力，Meta团队不仅提升了 Llama 3.1 405B 的性能和稳定性，还为用户创造了一个更强大、更灵活的 AI 工具平台。欢迎大家加入我们的行列，一起探索 Llama 带来的无限可能。

开放驱动创新

与封闭模型不同，Llama 模型权重可供下载。开发人员可以根据自己的需求和应用完全自定义模型，在新数据集上进行训练，并进行额外的微调。这使更广泛的开发人员社区和世界能够更充分地认识到生成式 AI 的强大功能。开发人员可以完全自定义其应用程序，并在任何环境中运行，包括本地、云端，甚至本地笔记本电脑上 - 所有这些都无需与 Meta 共享数据。

尽管许多人可能认为封闭模型更具成本效益，但根据人工智能分析的测试，Llama 模型的每代币成本是业内最低的。正如马克·扎克伯格所说，开源将确保全世界更多的人能够享受人工智能的好处和机会，权力不会集中在少数人手中，并且该技术可以更均匀、更安全地在整个社会中部署。这就是为什么Meta团队继续采取措施，让开放式人工智能成为行业标准。

Meta团队看到社区利用过去的 Llama 模型构建了令人惊叹的东西，包括使用 Llama 构建并部署在 WhatsApp 和 Messenger 中的AI 学习伙伴、专为医疗领域量身定制的 LLM，旨在帮助指导临床决策，以及巴西的一家医疗保健非营利初创公司，它使医疗保健系统能够更轻松地以数据安全的方式组织和传达患者的住院信息。借助开源的力量，Meta团队迫不及待地想看看他们利用Meta团队的最新模型构建了什么。

使用 Llama 3.1 405B 进行构建

对于普通开发者来说，使用 405B 规模的模型是一项挑战。虽然这是一个非常强大的模型，但Meta团队认识到，使用它需要大量的计算资源和专业知识。Meta团队与社区进行了交流，Meta团队意识到生成式 AI 开发不仅仅是提示模型。Meta团队希望让每个人都能充分利用 405B，包括：

实时和批量推理
监督微调
针对您的特定应用评估您的模型
持续预训练
检索增强生成 (RAG)
函数调用
合成数据生成

这正是 Llama 生态系统可以提供帮助的地方。在第一天，开发人员就可以利用 405B 模型的所有高级功能并立即开始构建。开发人员还可以探索高级工作流程，例如易于使用的合成数据生成、遵循模型提炼的交钥匙指示以及使用 AWS、NVIDIA 和 Databricks 等合作伙伴的解决方案实现无缝 RAG。此外，Groq 针对云部署优化了低延迟推理，而戴尔也针对本地系统实现了类似的优化。