Llama 3.1 重磅发布，登顶开源大模型王座！_meta 92页论文

7月23日，Meta正式发布迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，同时发布了全新升级的Llama 3.1 70B和8B模

Meta在正式发布里也附上了长达92页的论文《The Llama 3 Herd of Models》，揭示了Llama 3模型的技术和训练细

论文地址：

https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/。

模型信息模版本：共有8B、70B、405B三种版本。其中405B版本拥有4050亿参数，是目前最大的开源模型之一。上下文长度：扩展到128K上下文长度，能够处理更复杂的任务和对话。支持语言：支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。模型架构：优化了的Transformer模型架构，微调后的版本使用SFT和RLHF来对齐可用性与安全偏好。训练数据：使用来自公开来源的超过15万亿个token数据进行了预训练，预训练数据的截止日期为2023年12月；微调数据包括公开可用的指令数据集，以及超过2500万个综合生成的示例。模型的关键参数：

模型评估

根据Meta提供的基准测试数据，最受关注的4050亿参数的Llama 3.1 405B版本，从性能上已经可媲美GPT-4o和Claude 3.5。

注：Human Evaluation主要用于评估模型在理解和生成代码、解决抽象逻辑问题方面的能力。Llama 3.1与GPT4等闭源模型比较：
Llama 3.1与Mistral 7B Instruct等开源模型比较：

Llama 3.1的发布，让顶尖的开源模型能真正与顶尖的闭源模型PK了！

Meta表示“到目前为止，开源大型语言模型在功能和性能方面大多落后于封闭式模型。现在，我们正迎来一个由开源引领的新时代。”

训练细节

• Llama 3.1的训练使用了16000块NVIDIA H100。
• 为了保证训练稳定性，只用了Transformer模型架构进行调整，而不是现在流行的混合专家模型（MoE）架构。

达到如此训练规模的开源大模型，目前全世界仅此一家。对于开发者们关心的：大公司们在付出了巨大训练成本后，还会继续开源吗？在Llama 3.1发布的当下，扎克伯格再次强调：把开源进行到底！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等,