LLaMA 3.1：开源大模型的新里程碑

最新推荐文章于 2025-04-23 11:13:36 发布

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文章标签： llama 人工智能大模型 LLMs 知识图谱开源大模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonhy/article/details/143230660

7月23日，Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本，其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是，Llama 3.1依旧是开源的，这意味着谁都可以免费使用这款模型。这次发布展示了Meta对人工智能领域的深投入，显示出它希望与像OpenAI、Anthropic、谷歌和亚马逊这样的行业领先者竞争的决心。

1、Llama 3.1是什么

Llama 3.1是由Meta创建的一款强大的语言模型，能够理解和生成文本。

在Meta的网站上，Llama 3.1被描述为使用优化的变换器架构的自回归语言模型。其调整版本通过监督式微调和带有人类反馈的强化学习进行优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。

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这里是一些简单的解释：

自回归语言模型：这意味着Llama 3.1一次生成一个词，每个词的预测都基于前面的词。可以想象它像写句子一样，一次写一个词，总是考虑前面的词来决定下一个词。
变换器架构：这种架构是一种AI框架，它通过将文本拆分成小部分、使用注意力机制关注重要的词、并在多个层次上同时处理多个词来高效处理和理解文本。这使得像Llama 3.1这样的模型能够快速分析大量数据集，准确理解上下文，并执行各种任务，如总结报告、预测趋势和回答复杂的查询，这对财务规划和分析非常有价值。
监督式微调（SFT） ：这个过程涉及使用正确响应的示例来训练模型。这就像通过展示许多优秀和准确的工作示例来教模型，使其学会产生类似的结果。
带有人类反馈的强化学习（RLHF） ：在初步训练之后，通过人类的反馈进一步完善模型。这类似于有一个教练帮助通过提供建议和纠正来提高模型的表现。
符合人类偏好：这意味着模型被训练为有用和安全，产生对用户有用且恰当的响应。它确保模型的输出可靠并符合人类的期望。

2、Llama 3.1系列：为每种需求提供模型

Llama 3.1提供三种不同规模的模型，每种都有其独特的优势：

405B：旗舰模型，重新定义了开源人工智能的极限。
70B：性能高效，成本效益好，适用于多种应用场景。
8B：轻量级、超快速的模型，几乎可以在任何地方运行。

3、性能评测

这款模型的表现非常出色。在关键的性能评测中——包括编程、数学和复杂推理等领域——拥有4050亿参数的版本表现令人印象深刻，不仅与非开源模型相匹敌，甚至在某些方面超越了它们。

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我们可以看到，Llama 3.1 的405B版本表现出色，其性能常常与诸如GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等非开源模型相媲美，有时甚至超过它们。这显示了它在竞争中的强大实力。

4、人工评估结果

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Meta对其Llama 3.1 405B模型进行了详细的比较测试，看它和其他顶级模型的表现如何。结果非常让人兴奋：

与GPT-4–0125-Preview比较：赢了23.3%的比赛，平了52.2%，输了24.5%。
与GPT-4o比较：赢了19.1%的比赛，平了51.7%，输了29.2%。
与Claude 3.5 Sonnet比较：赢了24.9%的比较，平了50.8%，输了24.2%。

这些数据显示，Llama 3.1 405B模型在与市面上一些最好的非开源模型比较时，表现非常强劲，很多时候都能达到相似的表现水平。

5、最后想说的

Llama 3.1 拥有出色的文本理解和生成能力，这使它成为了支持公司各类业务的强大工具。无论是自动化客服回复、生成报告，还是优化搜索算法，Llama 3.1都能提供重要支持。

随着人工智能技术的日益成熟，将Llama 3.1这样的模型集成进企业系统可能会彻底改变整个行业的运作方式。这不仅可以使公司业务更加智能，还能提高效率，为公司在激烈的市场竞争中铺设一条更加敏捷和智能的发展道路。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望