浅谈Llama3.1，从结构、训练过程、影响到数据合成

最新推荐文章于 2025-09-29 09:43:24 发布
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#语音识别 #人工智能 #大模型 #开源

Llama3.1系列模型的开源，真让大模型格局大震，指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5，让开源追赶闭源成为现实。

这里给大家分享一篇俊林兄（@知乎张俊林）的一篇解读，主要对LLaMA3.1的模型结构、训练过程进行分享，并对其带来的影响、小模型要如何做、合成数据等方面谈点看法。

知乎原文：https://www.zhihu.com/question/662354435/answer/3572364267

Llama3.1 Paper: https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/

LLaMA3模型结构

 

LLaMa3的模型结构如上图所示，这基本已经形成目前Dense LLM模型的标准结构了，绝大多数LLM模型结构都与此非常接近。而很多采取MOE结构的LLM模型，其变化无非是把上图的FFN模块里的单个SwiGLU模块拓展成K个并联的SwiGLU模块，形成多个专家，再加上一个路由子网络来选择目前Token走这么多专家里的哪几个，如此而已，基本结构也差不太多（所以不要误会，MOE是Transformer的一种变体，不是独立的模型结构。很多目前的新型结构，其实是“线性Transformer”结构的变体，目前很少有结构能逃脱Transformer架构的影响，都处在它的阴影下。当然我对新结构持支持态度，Transformer被替换只是时间问题，只不过这不是当前制约大模型能力的瓶颈，改变的迫切性没那么大而已。）

之所以LLaMA结构基本快形成行业标准，我觉得有两个原因。原因一是侧面说明了Transformer结构趋于稳定，肯定很多人试过其它变体结构但是要么在效果，要么在可扩展性（Scalability），总之，某一点要比这个结构效果要差，这虽然是无依据的推导，但想来是大概率事件。

原因之二是因为目前LLM已形成生态，各种衍生的工具比如快速推理框架等都兼容这个结构，如果你新结构变动太大，很多流行工具不支持，就很难扩散影响力形成新的行业标准。新结构不仅仅要达成替换Transformer那么简单，你面对的是整个生态，再没有确切证据表明各方面都明显好于上述结构前提下，是很难替换掉Transformer的。从这里就看出Meta坚决走开源路线的高明之处了，早开源早形成影响力早成为行业标准，那么以后LLM的技术路线做技术选型话语权就非常大 ，其他人就比较被动。谷歌因为一心二用开源不坚决，有点错失时机。

LLaMA3.1的预训练过程

Llama3.1 预训练包括三个主要阶段：(1) 初始预训练，(2) 长上下文预训练，以及 (3) 退火（Annealing）。总体而言，和目前一些其它开源模型的训练过程差别不大，不过技术报告公开了很多技术细节。

  • 初始预训练:就是

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Meta发布Llama 3.1模型
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原先小模型预训练目标是根据上文context信息正确预测Next Token，而蒸馏则改成Teacher把自己做相同上下文做Next Token预测的时候，把Token词典里每个Token的生成概率都输出来，形成Next Token的概率分布，这就是Teacher交给Student的额外附加信息，小模型从原先的预测Next Token改为预测Next Token的概率分布，要求和Teacher输出的分布尽量一致，这样就学到了Teacher的内部信息。后来大家都开始猛加数据，小模型的效果就越来越好。
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LLama 3 405B模型效果已经赶上目前最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude 3.5，这算是开源届的大事，技术报告接近100页，信息很丰富，粗略看了一下，很有启发。这里就LLaMA 3的模型结构、训练过程做些解读，并对其影响、小模型如何做、合成数据等方面谈点看法。
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Llama 3 最强开源模型？深入剖析Meta Llama 3技术细节
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Llama 模型的首个版本发布于去年 2 月，属于首批对外开放权重的大型语言模型。紧接着，Meta 在 2023 年 7 月推出了该模型的升级版——Llama 2。Llama 3 不仅是 Meta AI 聊天机器人的动力引擎，还被 Meta 誉为当前最强大的公开可用的大型语言模型 LLM。相较于前身 Llama 2，Llama 3 在性能上实现了显著飞跃。它拥有高达 8 至 700 亿个参数，这一数字在同类模型中独占鳌头。Llama 3 在减少错误、增强响应多样性以及提升对齐度方面均有突破。
给 ｢大模型初学者｣ 的 LLaMA 3 核心技术剖析
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07-13 1879
”这样的问题时，期望的回答自然是“白色（white）”。仅需具备一定的 Python 编程基础，并对神经网络和 Transformer 架构有基本的认识，便能跟随本文的指引，观察 LLaMA 3 如何根据输入生成输出，见证它如何基于输入生成连贯且有意义的文本。—— 如前文所述，LLaMA-3 采用的是 tiktoken 库中的字节对编码（BPE）分词技术，这项技术是在一个包含了 15 万亿个 tokens 的超大数据集上训练得来的，比 LLaMA-2 使用的数据集足足大了7倍之多。
深入解析 Llama3.1 的技术架构
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Llama3.1 作为一款先进的自然语言处理模型，通过其优化的模型结构、高效的训练方法和性能优化技术，展现了卓越的性能和广泛的应用场景。与其他 NLP 模型的技术对比进一步凸显了其优势。通过实际案例分析和代码示例，展示了 Llama3.1 在医疗、法律和金融等领域的应用潜力。通过本文的详细解析，希望读者对 Llama3.1 的技术架构有了深入的理解，并能够在实际应用中充分利用这一强大的 NLP 模型。
一文速览Llama 3.1——对其92页paper的全面细致解读：涵盖语言、视觉、语音的架构、原理
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llama3 刚出来时，其长度只有8K对于包括我司在内的大模型开发者是个小小的缺憾，好在很快，在7.23日，Meta发布了Llama 3.1，长度终于达到了128K这个长度使得可以直接通过我司的paper-review数据集去微调了如此，便有了本文：解读下llama3.1的paper，结果一看92页，好在昨天我司上线了基于大模型的翻译系统，​那先翻译一下 快速看下大概 然后慢慢抠。
星汉未来AI应用市场：一站式AI解决方案平台
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星汉未来AI应用市场是一个面向未来的AI应用集成平台，它不仅免费提供部署，还支持Windows、Mac、Linux等主流操作系统，确保了广泛的适用性。平台提供了丰富的AI应用，从企业知识管理到学术研究，从多媒体创作到文档编辑，几乎涵盖了AI技术应用的各个方面。星汉未来AI应用市场通过提供这些多样化的AI应用和工具，极大地丰富了我们的工作方式和生活体验。在人工智能技术日益渗透到各行各业的今天，星汉未来AI应用市场为我们提供了一个集创新与实用于一体的平台。下面，我将为您详细介绍这个平台的各个方面。
llama3.1 转 llama3.1_hf 怎么转
03-23
<think>好的，用户问的是如何将Llama3.1模型转换为Hugging Face格式的Llama3.1_hf。首先我需要回顾一下相关的知识，尤其是参考提供的引用内容。 根据引用[1]，里面提到将HuggingFace格式的模型转换为GGUF格式使用了llama.cpp的convert_hf_to_gguf.py脚本。这说明转换工具可能需要逆向操作。但用户的问题是从原始Llama3.1转换为Hugging Face格式，所以可能需要官方提供的转换脚本或工具。 另外，引用[4]提到Hugging Face的下载和申请步骤，可能用户需要先获得Llama3.1的原始权重，这些通常是以PyTorch格式保存的。Hugging Face的模型通常使用transformers库，所以需要将原始权重转换成对应的结构。 可能需要检查Hugging Face的官方文档是否有关于Llama3.1的转换指南。通常，Meta会提供转换脚本，比如使用他们的代码库中的转换脚本，将原始模型转换为Hugging Face支持的格式。 例如，transformers库通常提供转换脚本，比如将原始权重转换为PyTorch的.bin文件，并创建配置文件如config.json。用户可能需要下载官方发布的权重，然后运行类似convert_llama_weights_to_hf.py的脚本，这样就能生成Hugging Face格式的模型。 此外，注意引用[3]中提到加载Llama3.1模型到Ollama，可能需要先有Hugging Face格式的模型才能进行后续操作。所以转换步骤可能包括下载原始权重，使用Meta提供的转换脚本，然后保存为Hugging Face结构。 总结步骤可能是：1. 获取原始Llama3.1模型文件；2. 使用官方转换脚本转换为Hugging Face格式；3. 验证转换后的模型是否可用。同时可能需要安装必要的库，如transformers和torch，并确保版本兼容性。 另外，用户可能需要申请访问Llama3.1的模型权重，因为Meta的模型通常需要权限，引用[4]提到注册Huggingface和申请使用，这可能涉及到获取访问令牌或同意使用条款。 最后，可能需要提醒用户注意文件路径和依赖版本，确保转换过程顺利。</think>根据Hugging Face和Meta的模型转换规范，将Llama3.1原始模型转换为Hugging Face格式需要以下步骤： ### 转换步骤 1. **获取原始模型权重** - 从Meta官方渠道下载Llama3.1原始模型文件（通常为`.pth`或`.pt`格式） - 需要完成Hugging Face账户认证和模型使用申请[^4] 2. **安装依赖库** ```bash pip install transformers torch>=2.0 accelerate ``` 3. **使用官方转换脚本** ```python # 示例转换命令（具体脚本路径需根据实际存放位置调整） python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir ./llama3.1_original \ --model_size 8B \ --output_dir ./llama3.1_hf ``` 4. **验证转换结果** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./llama3.1_hf") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./llama3.1_hf") print(model.config) # 应显示Llama3.1的配置参数 ``` ### 关键注意事项 1. **文件结构规范** ``` llama3.1_hf/ ├── config.json ├── generation_config.json ├── model-00001-of-00002.safetensors ├── model-00002-of-00002.safetensors └── tokenizer.json ``` 2. **格式差异说明** - 原始格式：PyTorch二进制权重文件 - HF格式：分片的安全张量文件（safetensors）+ 标准化配置文件 - 转换过程会保留所有模型参数和分词器配置 3. **GPU内存要求** | 模型规模 | 最小显存 | |---------|---------| | 8B | 16GB | | 70B | 80GB | ### 常见问题排查 1. 出现`KeyError`时，检查transformers库是否为最新版本 2. 遇到内存不足错误，可添加`--max_shard_size 2GB`参数分片保存 3. 转换后的模型应通过`model.save_pretrained()`生成标准化文件结构[^1]
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