Llama 3：迄今最强开源大模型，性能媲美GPT-4！附下载教程！_ollama哪个大模型最好用

4月18日，Meta在官方博客官宣了Llama3，标志着人工智能领域迈向了一个重要的飞跃，其性能在行业内与GPT-4相媲美。

此次更新不仅提升了模型的处理能力和精确性，还将开源模型的性能推向了一个新的高度。

经过个人体验，Llama3 8B效果已经超越GPT-3.5，最为重要的是，Llama3是开源的，我们可以自己部署！下面将跟大家分享一下Llama 3 的主要亮点，以及如何在个人电脑上部署Llama3，拥有你自己的GPT-3.5+!干货满满！

01. Llama 3 介绍及主要亮点

1.Llama 3 介绍

Llama 3是由Meta公司发布的大型语言模型，其在多个关键基准测试中性能优于业界先进同类模型，尤其在代码生成等任务上实现了全面领先。以下是关于Llama 3的详细介绍及其主要亮点：

Llama 3在技术层面实现了显著的突破。它采用了更为先进的预训练策略，使其在理解自然语言方面的能力得到了显著提升。此外，Llama 3还优化了其解码器，使得生成的文本更具逻辑性与连贯性。这些改进使得Llama 3在对话生成、问答系统等应用场景中表现出色，为用户提供了更为优质的体验。

02.Llama 3主要亮点

超大规模训练数据：Llama 3基于超过15T token的训练数据，其规模相当于Llama
2数据集的7倍还多。这种大规模的训练数据为模型提供了丰富的语料，使其能够更好地理解并生成自然、流畅的语言。

高效训练：与Llama 2相比，Llama 3的训练效率提高了3倍。这意味着在相同的时间内，Llama3可以完成更多的训练迭代，从而更快地提升模型的性能。

支持长文本处理：Llama3支持处理8K长文本，这使其在处理复杂、长篇的文本时具有更高的灵活性。同时，其改进的tokenizer具有128Ktoken的词汇量，可实现更好的性能。

增强的推理和代码能力：Llama 3在推理和代码生成方面表现出色，能够更遵循指令，进行复杂的推理，可视化想法并解决很多微妙的问题。

先进的安全性和信任工具：Llama 3配备了新版的信任和安全工具，包括Llama Guard 2、Code Shield和CyberSecEval 2，这些工具能够提升模型在处理各种任务时的安全性和准确性。

02.下载安装Llama 3

部署步骤大致如下：

安装Ollama

下载Llama3

安装Node.js

部署WebUI

01.安装Ollama

Ollama可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互。

安装链接：https://ollama.com/download

下载之后打开，直接点击Next以及Install安装ollama到命令行。

安装完成后界面上会提示ollama run llama2，因为我们要安装llama3，所以不需要执行这条命令。

02.下载Llama3

打开新的终端/命令行窗口，执行以下命令：

ollama run llama3

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程序会自动下载Llama3的模型文件，默认是8B，也就80亿参数版本。

成功下载模型后会进入交互界面，我们可以直接在终端进行提问啦。

➜  Projects ollama run llama3
>>> who are you?
I'm LLaMA, a large language model trained by a team of researcher at Meta 
AI. I'm here to chat with you and answer any questions you may have.

I've been trained on a massive dataset of text from the internet and can 
generate human-like responses to a wide range of topics and questions. My 
training data includes but is not limited to:

* Web pages
* Books
* Articles
* Research papers
* Conversations

I'm constantly learning and improving my responses based on the 
conversations I have with users like you.

So, what's on your mind? Do you have a question or topic you'd like to 
discuss?

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03.安装Node.js

下载链接：https://nodejs.org/en/download

设置国内NPM镜像

打开终端执行以下命令设置NPM使用腾讯源：

npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/npm/

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04.部署WebUI

打开终端，执行以下命令部署WebUI：

git clone https://github.com/ollama-webui/ollama-webui-lite.git
cd ollama-webui-lite
npm install
npm run dev

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提示如下，WebUI已经在本地3000端口进行监听：

> ollama-webui-lite@0.0.1 dev
> vite dev --host --port 3000

  VITE v4.5.2  ready in 765 ms

  ➜  Local:   http://localhost:3000/

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打开浏览器访问http://localhost:3000

可以看到如下图所示界面：

默认情况下是没有选择模型的，需要点击截图所示箭头处选择模型。

以上就是本地部署Llama3的详细教程，断网也可以使用！

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。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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