全球首个开源“GPT-4级模型”：Llama3震撼发布_llama3中文

总述:Meta Llama 3语言模型的开源,标志着AI技术民主化进程的重大进展。这一顶级算法的加入,将极大激发全球开发者的创新活力,加速自然语言处理、知识问答等领域的发展。作为美国科技巨头在通用人工智能(AGI)竞赛中的重磅力作,Llama 3也为各国争夺话语权提供了新的着力点。对于国内同行而言,这既是机遇也是挑战。

        北京时间2024年4月19日凌晨,Facebook母公司Meta如约发布了全新的语言大模型Llama 3,让业内为之一振。他们面向全球开放了两个版本:参数量为80亿的基础版和700亿的旗舰版,横跨预训练和指令微调两大类别,满足不同的应用场景需求。这些模型均基于当前最先进的Transformer神经网络架构,并采用监督式微调(SFT)与人类反馈强化学习(RLHF)相结合的混合调优策略,在保证高质量输出的同时,充分吸收人类偏好,大幅提升了交互体验。Llama 3在一系列业界公认的基准测试中交出亮眼成绩单,表现尤其突出的是对话领域,堪与ChatGPT等商业独角兽一较高下。这个开源的"嗷嗷兽",实力之强劲、用途之广泛,令人惊叹。

登峰造极的技术革新

为打造这款"魔兽",Meta工程师们可谓呕心沥血,在底层架构、数据处理、硬件优化等方面频频发力。

首先,他们将输入文本的上下文理解窗口从此前的4096扩大到8192。这意味着Llama 3能够在更长的序列上建立联系,捕捉到更细微的语义nuance。举例来说,当我们讨论一部长篇小说的情节时,之前的模型可能只能利用最近几段的信息,而Llama 3则能够纵览全局,形成更连贯、自然的表达。这种"通盘式"的理解能力,正是其在文本生成、对话应答等任务上出类拔萃的奥秘所在。

其次,Meta团队自主研发了一种分组查询注意力(GQA)机制,大幅压缩了推理过程中的数据读取量。传统的Transformer每一层都要在全部token之间计算注意力权重,计算复杂度随序列长度呈平方级增长。而GQA巧妙地将token分组,每组内部先计算自注意力,再通过组间attention汇总信息。这种分治策略使得计算量大幅下降,从而显著提升了推理速度。据悉,即便是参数量高达700亿的Llama 3旗舰版,其运算效率也得以维持在令人满意的水平。工程师们戏称,有了GQA加持,Llama 3简直如虎添翼,性能直逼"闪电侠"。

而在算法的核心 - 预训练阶段,Llama 3可谓名副其实的"饕餮大数据"。它从互联网上搜罗了百万亿个高质量语料,是前代的7倍有余。更值得一提的是,这其中不仅有英语,还广纳了法语、西班牙语、汉语等30多种语言,非英语数据的占比超过5%。如此海量而多元的语料库,堪称Llama 3的"精神食粮",为其培养出了过人的学习能力和知识储备。当然,大数据并非万灵药,若任由劣质信息混入其中,反而会误导模型,产生偏颇的认知。为此,Meta工程师对原始语料进行了诸如鉴黄、语义去重、文本分类等一系列复杂的清洗操作,全力确保训练素材的"纯净度"。他们还别出心裁,用Llama 2这个"前辈"帮忙挑选高质量数据。由此可见,Llama 3的成功,既有数量的加持,更离不开质量的保证。

丰富全面的使用渠道
与商业模型动辄数千元一次的昂贵调用费不同,Llama 3作为开源项目,可以说是"零门槛"。有编程基础的爱好者,可以直接访问Meta的官方代码仓库,下载模型权重文件在本地部署。倘若您是机器学习领域的新手,也大可不必担心。由Hugging Face、Replicate等专业团队提供的免费在线聊天界面,让您能与Llama 3畅聊,无需注册登录。若是想将其整合进自己的应用程序,微软Azure、Google Cloud等主流云计算平台也提供了成熟的API接口,让开发者以极低的成本便可实现灵活调用。总之,无论您是科研工作者、技术创业者,还是普通的AI迷,都能轻松获得这一前沿算力。

地址： Hugging Face：https://huggingface.co/chat/ Meta AI

官网访问：https://ai.meta.com/

API 微软 Azure https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/metagenai.meta-llama-3-8b-chat-offer?tab=overview

replicate:

8B 模型：hat/https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b

70B 模型：https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b

自己部署 Meta 项目官网 地址在这：https://llama.meta.com/llama-downloads

Github 项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3

无处不在的智能助手
Llama 3的影响力绝不止于开源社区和科技圈。事实上,Meta同期发布的一系列面向C端用户的AI助手产品,正是基于这一模型打造的。其中最引人注目的当属网页版和移动App。前者可以在浏览器中直接访问,后者则面向iOS和Android手机。它们简洁时尚的界面设计,自然流畅的人机对话,以及丰富多彩的功能,无不彰显了Llama 3的环境适应能力。更令人惊喜的是,Meta旗下的Facebook、Instagram、WhatsApp等社交软件也纷纷嵌入了Llama 3的接口。这意味着,无论您身在何处,都能随时呼出一位得力助手,帮您分忧解难。举例来说,当您在Messenger上讨论滑雪度假计划时,它能自动搜罗从纽约飞往科罗拉多的航班信息,推荐最佳出行时间;若是工作中遇到棘手的写作任务,它也能提供各种创意灵感,甚至代为润色文稿。对于数理化难题,它手到擒来,对于服装搭配,它也能提供专业建议。从某种意义上说,拥有一个Llama 3就如同聘请了一位全能型私人秘书,而这一切的发生,仅仅源自Meta的慷慨。

针对国内环境的思考与建议
毫无疑问,Llama 3的面世是AI技术发展历程中的重要里程碑。它以"白菜价"将顶级算法工具赋予大众,必将极大地降低创新门槛,释放数字经济的增长潜力。然而,由于文化差异和监管环境,这头来自异域的"魔兽"能否在中原大地上驰骋,尚存变数。

一方面,以ChatGPT为代表的大语言模型因其海量训练数据中不可避免地掺杂了不良信息,在国内市场屡遭质疑。Llama 3虽然声称进行了严格的数据清洗,但能否彻底杜绝此类隐患,尚有待验证。若贸然引入,恐怕难以过审,更遑论商用。

另一方面,Llama 3对中文的支持还不够完善。尽管其亿级参数版本宣称覆盖了30多种语言,但非英语数据的占比仅为5%左右,而汉语在其中又不得而知。可以预见,若要成为真正意义上的"多语种通才",还需要大量的中文语料喂养。这对国内的NLP研究者和工程师而言,既是挑战也是机遇。

综上,笔者建议,国内同行应秉持开放、审慎的态度,积极拥抱Llama 3这样的开源项目,努力在其基础上进行本土化创新。在技术层面,可以有选择地补充中文数据集,并在此基础上进行二次预训练,以期获得更加贴近国人使用习惯的模型。同时,还要充分考虑伦理、隐私等风险因素,严格遵守相关法律法规。在应用层面,可以围绕教育、医疗、金融等关键领域,探索符合社会主义核心价值观的落地场景。唯有在鼓励创新和加强监管之间找到平衡,才能推动大语言模型在华的良性发展,用"中国智慧"为世界AI图景增添亮色。

作为总结,Meta Llama 3的横空出世,为全球AI爱好者带来福音的同时,也为中美科技博弈掀开了新的篇章。在这场没有硝烟的战争中,谁能率先将前沿算法转化为生产力,谁就能在未来的产业变革中抢占先机。对于国内从业者而言,当务之急是在"拿来主义"和"自主创新"之间找到平衡,一方面借鉴Llama 3的优秀架构设计,另一方面聚焦本土需求,打造有中国特色的"魔兽"应用。

那么,您觉得Llama 3会给国内的AI产业带来哪些影响?在"中国化"的过程中,我们还需要注意哪些问题?欢迎在评论区畅所欲言,让我们共同探讨这一全新生产力工具的未来图景。