Meta 人工智能研究院今天推出了 Llama 3 模型，推出該模型經(jīng)過 15T (萬億) 個 tokens 訓(xùn)練，工智供提供經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)的型提性重慶外圍（外圍上門）外圍預(yù)約（電話微信365-*2895）提供高端外圍上門真實靠譜快速安排不收定金見人滿意付款語言模型，分為 8B 和 70B 參數(shù)版本，參數(shù)可以在各種環(huán)境中使用。版本

相較于 Llama 2，大幅度提點網(wǎng)新版本提供新功能并改進推理能力、升藍大幅度降低錯誤拒絕率、推出支持多語言和多模式、工智供具有更長的型提性上下文，同時還提高推理和編程等核心功能的參數(shù)重慶外圍（外圍上門）外圍預(yù)約（電話微信365-*2895）提供高端外圍上門真實靠譜快速安排不收定金見人滿意付款整體性能。

在一些基準(zhǔn)測試中 Llama 3 性能超過 Mistral-7B、版本Mistral 8x22B 以及 Google Gemini Pro 1.0 版，大幅度提點網(wǎng)也是升藍目前開放 AI 模型中性能最好的一個。

為了盡可能提高 Llama 3 在聊天場景中的推出性能，Meta 還對指令微調(diào)方法進行了創(chuàng)新，包括使用監(jiān)督微調(diào)、拒絕采樣、近端策略優(yōu)化和直接策略優(yōu)化進行組合，尤其是通過近端策略優(yōu)化和直接策略優(yōu)化大幅度提高 Llama 3 的推理和編程性能。

Meta 舉例稱，如果用戶向模型提出了一個它難以回答的推理問題，此時模型有時候會產(chǎn)生正確的推理軌跡，模型知道如何產(chǎn)生正確答案，但不知道如何選擇這個答案，而對偏好排名的訓(xùn)練就能讓模型學(xué)習(xí)如何選擇這個答案。

安全方面，Meta 在 Llama Guard 2 和 Cyber Sec Eval 2 上進行更新，同時還 引入了 Code Shield，一種用于過濾大型語言模型生成不安全代碼的推理時間防護欄，這可以提高 Llama 3 的整體安全性。

即日起 Llama 3 模型在各大云計算平臺上提供，包括亞馬遜 AWS 和 Google Cloud 等平臺，開發(fā)者亦可自行下載模型進行部署。

在 Llama 3 發(fā)布之后，Meta 正在訓(xùn)練下一代 Llama，其中最大的模型有超過 400B 的參數(shù)，不過這些模型仍然還在訓(xùn)練中。Meta 希望能夠在未來幾個月推出多模態(tài)版本，并且繼續(xù)擴大上下文支持。

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