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技术点作用描述类比解释张量（Tensor）多维数据容器，支持GPU加速类似NumPy数组，但更强大自动微分自动计算梯度自动驾驶中的导航系统激活函数引入非线性变换神经元的"开关"机制Dropout防止过拟合的正则化方法随机让部分神经元"失明"交叉熵损失衡量预测与真实值的差异考试成绩的误差计算反向传播根据损失调整网络参数老师根据错误调整教学方式下一步建议尝试修改网络层数观察准确率变化（例如增加隐藏层）调整学习率体验不同收敛速度（例如尝试lr=0.01。

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Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。8B版本最低仅需4G显存即可运行，可以说是迄今为止能在本地运行的最强LLM。Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA（当前最优效果）。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。