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。Meta 官方公开发布了 Llama 3.1 405B，Meta 官方认为这是世界上最大、功能最强大的公开基础模型。
Meta 隆重推出 Llama3.1
Llama 3.1 405B 是第一个公开可用的模型，在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等先进功能方面可与顶级 AI 模型相媲美。随着 405B 模型的发布，已准备好让全世界开发者增强创新能力，为增长和探索提供前所未有的机会。相信最新一代的 Llama 将激发新的AI 应用和建模范例，包括合成数据生成，以便改进和训练较小的模型，以及模型蒸馏，这是开源中从未如此大规模实现的功能。
作为最新版本的一部分，Llama 3.1 推出了 8B 和 70B 模型的升级版本。这些模型支持多种语言，上下文长度显著增加，达到 128K，使用最先进的工具，推理能力也更强。这使得最新模型能够支持高级用例，例如长篇文本摘要、多语言对话代理和编码助手。
模型评测
对于此版本，Llama 3.1 在 150 多个涵盖多种语言的基准数据集上评估了性能。此外，Llama 3.1还进行了广泛的人工评估，在真实场景中将 Llama 3.1 与竞争模型进行了比较。实验评估表明，Llama 3.1 的旗舰模型在一系列任务中与领先的基础模型相媲美，包括 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。此外，Llama 3.1 的小型模型与具有相似数量参数的封闭和开放模型相媲美。
模型架构
作为迄今为止 Llama 开源系列最大的模型，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， Llama 3.1 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。
为了解决这个问题， Llama 3.1 做出了设计选择，重点关注保持模型开发过程的可扩展性和简单性。
- 我们选择了标准的仅解码器的变压器模型架构，并进行了细微的改动，而不是混合专家模型，以最大限度地提高训练稳定性。
- 我们采用了迭代式后训练程序，每轮都使用监督式微调和直接偏好优化。这使我们能够为每一轮创建最高质量的合成数据，并提高每项功能的性能。
与之前的 Llama 版本相比， Llama 3.1 提高了用于训练前和训练后的数据的数量和质量。这些改进包括为训练前数据开发更仔细的预处理和管理流程、开发更严格的质量保证以及训练后数据的过滤方法。
正如大语言模型的 Scaling Low 所预期的那样， Llama 3.1 的新旗舰模型比使用相同程序训练的小型模型表现更好。Llama 3.1 还使用 405B 参数模型来提高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， Llama 3.1 将模型从 16 位 (BF16) 量化为 8 位 (FP8) 数字，有效降低了所需的计算要求并允许模型在单个服务器节点内运行。
指令和模型微调
借助 Llama 3.1 405B， Llama 3.1 努力提高模型对用户指令的响应能力、质量和详细指令遵循能力，同时确保高水平的安全性。当前大多数开发者面临的最大挑战是支持更多功能、128K 上下文窗口和更大的模型大小。
在后期训练中， Llama 3.1 通过在预训练模型的基础上进行几轮对齐来生成最终的模型。每轮都涉及监督微调 (SFT)、拒绝抽样 (RS) 和直接偏好优化 (DPO)。Llama 3.1 使用合成数据生成来生成绝大多数 SFT 示例，并进行多次迭代以生成涵盖所有功能的越来越高质量的合成数据。此外， Llama 3.1 使用了多种数据处理技术，以将这些合成数据过滤到最高质量。这使 Llama 3.1 能够跨功能扩展微调数据量。
Llama 3.1 仔细平衡数据，以生成在所有功能上都具有高质量模型。例如，即使扩展到 128K 上下文， Llama 3.1 的模型在短上下文基准上也能保持质量。
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对于普通开发者来说，直接使用 Llama 3.1 模型是一项挑战。虽然 Llama 3.1 是一个非常强大的模型，但使用它需要大量的计算资源和专业知识。对于生成式 AI 应用来说，Llama 3.1 好比AI智能体的核心大脑，但 AI 智能体应用还需要具备感知、记忆、规划、执行等能力，才可以实现自主理解、长期记忆、规划决策，执行复杂任务。因此一个简单易用的AI应用开发平台能显著提升 AI 应用的开发效率。
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