性能直逼GPT4，Llama3的三种在线体验方式_llama3 在线

周五凌晨，Meta发布了其最新的开源大语言模型Llama-3，据说性能直逼GPT-4。

前两天百度老板刚刚批了一下开源模型，说开源模型打不过闭源模型，没想到这么快就被打脸了。

自从Sora之后，OpenAI也好久没有发布震撼人心的能力了，可能遇到瓶颈了，GPT-5可能要等到年底了。

Llama3简介

Llama3是一个大型语言模型系列，它们是一组预先训练好的、专为对话场景优化的文本生成模型，目前包含80亿参数和700亿参数两种规格，两个规格均有预训练版和经过指令调优的版本可供选择。Llama3模型仅接收文本输入，模型仅生成文本和代码。

Llama3经过指令调优的模型在常见行业基准测试中，性能超越了许多现有的开源聊天模型。8B参数的性能甚至大幅超越了之前的Llama2-70B的性能，革了自己的命。

Llama 3采用自回归语言模型设计，运用了优化后的Transformer架构。经过调优的版本通过监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），确保模型在助人与安全方面与人类偏好保持一致。

从目前可见的资料分析，Llama3不是一个混合模型，它的上下文只有8K，相比目前动辄200K的上下文有点上不了台面，不过最重要的还是准确性和精确性，大多数场景也用不上这么长的上下文，而且上下文长度应该可以通过微调或者其它技术来提升的。

线上体验地址

自己部署太麻烦了，对于大多数同学来说也没必要，分享几个在线测试地址，可以实际体验下效果。相信不久，国产大模型们就会遥遥领先了。

英伟达开发者网站

无需特殊网络设置，也不要登录，就能直接访问。

Try NVIDIA NIM APIs

HuggingFace

https://huggingface.co/chat/ 需要先注册一个HuggingFace账号。

左侧选择模型，点击 Activate 激活模型，填写AI角色定义。

然后就可以和Llama3愉快的聊天了，不过Llama3的中文能力不太行，虽然看懂了中文，但是使用了英文来回答问题（即使我们要求它使用中文，也可能会随时输出英文），这还需要国内的企业或者社区再努力奋战若干天。

Llama官方

https://www.llama2.ai/

相关资源

官方Blog：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/

Github项目地址：GitHub - meta-llama/llama3: The official Meta Llama 3 GitHub site

模型下载地址：

• 官网：https://llama.meta.com/llama-downloads/
• HuggingFace：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6
• HuggingFace国内镜像站：NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct · HF Mirror