Llama-3: 探索 AI 的无限可能性和创新应用

前言

Meta 推出的 Llama-3 AI 模型，以其多样化应用和惊人能力震撼技术界。该模型能够处理超过一百万的上下文长度，支持本地运行的 RAG 应用，并通过微调专注于特定市场的模型。Llama-3 在编码助手、研究助手以及提升 TherapistAI 对话能力等方面表现出色，展示了其广泛的应用潜力。此外，通过与 VSCode 集成，Llama-3 为开发者提供了一个高效且经济的 AI 解决方案，开辟了 AI 应用创新的新道路。

Llama-3 8B，上下文长度超过1M

Gradient 团队开发的这款模型，得到了 Crusoe Energy 的计算支持，被命名为 Llama-3 8B Gradient Instruct 1048k，它将 Llama-3 8B 的处理上下文长度从 8k 提升到了超过 1048K。这证明了，只要合理调整 RoPE 角度，即便是最先进的大语言模型也能高效处理长上下文，而且训练需求极低。

该模型采用了逐步增加上下文长度的训练方法，利用了 NTK-aware 插值和环形注意力等技术，有效地扩展了模型的规模。这种方法大大加快了训练速度，使得这款模型在处理大量数据时变得更加强大且高效。

Gradient：https://huggingface.co/gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k

Llama-3 本地运行的 RAG 应用程序

你现在可以在自己的电脑上本地运行 Llama-3，来构建一个 RAG 应用，这完全免费，也不需要联网。

指南中包含了一些简单的步骤，比如安装必要的 Python 库、配置 Streamlit 应用、利用 Chroma 创建 Ollama 嵌入和向量存储，还有设置 RAG 链等等。

Github：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/llama3_local_rag

工具调用的冠军

GroqInc 上的 Llama-3 70b 成为了工具调用的冠军。这个 70b 模型在处理给定查询时反应迅速，不仅速度极快，而且性价比高。在基准测试和其他测试中，它的表现也十分出色。

VSCode 中的闪电速度编程助手

你可以将 GroqInc 与 VSCode 集成，充分发挥 Llama-3 作为你的编程助手的全部潜能。

只需在 Groq 控制台创建账号，获取 API 密钥，下载 VSCode 市场上的 CodeGPT 扩展。接下来，打开 CodeGPT，选择 Groq 作为服务提供商，粘贴你的 Groq API 密钥，点击连接即可。

Llama-3 的函数调用能力

Llama-3 的函数调用表现出色。Nous Research 推出了 Hermes 2 Pro，它具备了函数调用和结构化输出的功能。Llama-3 的这个版本现在使用了专门的词元来解析工具调用标签，使得流式函数调用变得更加简便。

这个模型在 AGIEval、GPT4All Suite、TruthfulQA 和 BigBench 等测试中都超越了 Llama-3 8B Instruct。

Github：https://github.com/phidatahq/phidata/tree/main/cookbook/llms/ollama/tools

使用 Llama 3 的超级快速研究助手

你可以利用在 Groq 上运行的 Llama-3 模型来构建一个研究助手。只需选定一个复杂的主题，搜索网上的相关信息，打包后发送给在 Groq 上运行的 Llama-3，它就会迅速返回一份详尽的研究报告。

Github:https://github.com/phidatahq/phidata/tree/main/cookbook/llms/groq/research

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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