即刻体验 Llama3.1就在Amazon Bedrock!

引言

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）不断推动着技术边界的扩展。Meta 最新推出的 Llama 3.1 模型系列，以其卓越的性能和广泛的应用前景，引起了业界的广泛关注。现在，激动人心的消息来了——Llama3.1 已经在 Amazon Bedrock 上线，让开发者和研究人员能够即刻体验这一革命性技术。本文将带您一探究竟，了解如何在 Amazon Bedrock 上体验 Llama3.1 的强大功能。

Llama 3.1：LLM新高度

Llama 3是一个语言模型系列，原生支持多语言性、编码、推理和工具使用，在理解力、生成力和多语言处理能力上实现了质的飞跃。最大的模型是一个密集型的Transformer架构，拥有4050亿个参数，能够处理高达128K tokens的上下文窗口。Meta公开发布了Llama 3，包括405B参数语言模型的预训练和后训练版本，以及用于输入和输出安全的Llama Guard 3模型。这一模型系列包括不同规模的版本，从 8B（80 亿参数）到 405B（4000 亿参数），为不同需求的用户提供灵活的选择。

主要特点

• 多语言支持：Llama 3.1 原生支持多语言，能够理解和生成多种语言的文本，极大地扩展了其应用范围。
• 上下文理解：通过高达 128k 的上下文窗口，Llama 3.1 能够处理更长、更复杂的文本序列，提供更深入的内容理解。
• 简洁架构：选择 Transformer 架构而非 MoE（混合专家模型），Llama 3.1 在保持高性能的同时，简化了模型的复杂性，便于部署和维护。

模型架构

Llama 3使用标准的密集Transformer架构，进行了一些小的修改，如分组查询注意力（GQA）和8个键值头，以及注意力掩码。模型使用了一个包含128K个标记的词汇表，并增加了RoPE基础频率超参数到500,000。

Llama 3的成功归功于三大核心要素：

1. 高质量数据：15T tokens的高质量多语言数据。
2. 规模性：通过大模型提升小模型的质量，实现同类最佳效果。
3. 简洁性：选择Transformer架构，采用简单的后训练程序。

开发历程

Llama 3的开发分为两个主要阶段：

1. 预训练：预训练包括大规模训练语料的整理和筛选、模型结构的开发、规模定律实验、基础设施、扩展性和效率的开发，以及预训