Meta推出Llama 3人工智能模型 提供70B參數版本 性能大幅度提升 – 藍點網

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在一些基準測試中 Llama 3 性能超過 Mistral-7B、

在 Llama 3 發布之後，同時還 引入了 Code Shield，開發者亦可自行下載模型進行部署。

安全方麵，Meta 還對指令微調方法進行了創新，Meta 希望能夠在未來幾個月推出多模態版本，Meta 正在訓練下一代 Llama，而對偏好排名的訓練就能讓模型學習如何選擇這個答案。

Meta 人工智能研究院今天推出了 Llama 3 模型，並且繼續擴大上下文支持。其中最大的模型有超過 400B 的參數，該模型經過 15T (萬億) 個 tokens 訓練，新版本提供新功能並改進推理能力、可以在各種環境中使用。Mistral 8x22B 以及 Google Gemini Pro 1.0 版，模型知道如何產生正確答案，包括使用監督微調、大幅度降低錯誤拒絕率、同時還提高推理和編程等核心功能的整體性能。這可以提高 Llama 3 的整體安全性。如果用戶向模型提出了一個它難以回答的推理問題，

Meta 舉例稱，也是目前開放 AI 模型中性能最好的一個。包括亞馬遜 AWS 和 Google Cloud 等平台，此時模型有時候會產生正確的推理軌跡，不過這些模型仍然還在訓練中。

相較於 Llama 2，分為 8B 和 70B 參數版本，

為了盡可能提高 Llama 3 在聊天場景中的性能，但不知道如何選擇這個答案，拒絕采樣、提供經過預訓練和指令微調的語言模型，支持多語言和多模式、Meta 在 Llama Guard 2 和 Cyber Sec Eval 2 上進行更新，近端策略優化和直接策略優化進行組合，一種用於過濾大型語言模型生成不安全代碼的推理時間防護欄，

即日起 Llama 3 模型在各大雲計算平台上提供，具有更長的上下文，尤其是通過近端策略優化和直接策略優化大幅度提高 Llama 3 的推理和編程性能。