Lama 3 est là !
Tout à l'heure, le site officiel de Meta a été mis à jour et a officiellement annoncé les versions de Llama 3 à 8 milliards et 70 milliards de paramètres.
Et le lancement est open source SOTA :
Les données officielles de Meta montrent que les versions Llama 3 8B et 70B surpassent tous les adversaires dans leurs échelles de paramètres respectives. Le modèle
8B surpasse Gemma 7B et Mistral 7B Instruct sur de nombreux benchmarks tels que MMLU, GPQA, HumanEval, etc.
Le modèle 70B a surpassé le populaire Claude 3 Sonnet à source fermée et a fait des allers-retours avec le Gemini Pro 1.5 de Google.
Dès que le lien Huggingface est sorti, la communauté open source est redevenue enthousiasmée.
Les étudiants aveugles aux yeux perçants ont également découvert immédiatement le point beauté :
Meta a même caché une version de Llama 3 avec 400 milliards de paramètres +, ce qui n'est pas pire que le super grand Opus Claude 3 !
Le PDG d'HyperWriteAI, une startup d'assistant d'écriture d'IA, n'a pas pu s'empêcher de soupirer en voyant ceci :
Nous entrons dans un nouveau monde, un monde où les modèles de niveau GPT-4 sont open source et librement accessible.
Jim Fan, scientifique chez NVIDIA, estime que Llama 3 400B, qui est encore en formation, deviendra un tournant pour les grands modèles open source et changera la façon dont de nombreuses recherches universitaires et start-ups se développent.
Plus de détails techniques, donne Meta dans le billet de blog.
Au niveau architectural, Llama 3 a choisi l'architecture classique Transformer uniquement avec décodeur, en utilisant un segmenteur de mots contenant un vocabulaire de 128 Ko de jetons.
En regardant les données de formation, l'échelle des données de formation de Llama 3 a atteint 15T de jetons, qui proviennent tous d'informations publiques, dont 5 % sont des données non anglaises, couvrant plus de 30 langues.
Llama 3 contient 7 fois plus de données d'entraînement que Llama 2 et contient 4 fois plus de code que Llama 2.
De plus, afin d'améliorer l'efficacité du raisonnement du modèle Llama 3, Meta AI adopte également le mécanisme Group Query Attention (GQA) pour entraîner le modèle sur une séquence de 8192 jetons, et utilise un masque pour garantir que l’attention ne dépasse pas les limites du document.
De ce fait, qu'il s'agisse de la version 8B ou 70B, Llama 3 a fait un grand pas en avant par rapport à la génération précédente Llama 2 de taille similaire.
Parmi les modèles réduits de paramètres 8B et 70B jusqu'à présent, Llama 3 est devenu le nouveau modèle SOTA.
En termes de langage (MMLU), de connaissances (GPQA), de programmation (HumanEval), de mathématiques (GSM-8K, MATH) et d'autres capacités, Llama 3 est presque complètement en avance sur les autres modèles de même échelle.
En plus de ces ensembles de données réguliers, Meta AI a également évalué les performances de Llama 3 dans des scénarios réels et a développé un ensemble d'ensembles de données de test de haute qualité à cet effet.
Cet ensemble de tests contient 1 800 éléments de données, couvrant 12 cas d'utilisation clés tels que le codage, le raisonnement, l'écriture et le résumé, et est confidentiel pour l'équipe de développement.
En conséquence, Llama 3 a non seulement dépassé de manière significative Llama 2, mais a également vaincu des modèles bien connus tels que Claude 3 Sonnet, Mistral Medium et GPT-3.5.
Sur des ensembles de données d'ordre supérieur et plus difficiles tels que AGIEval, BIG-Bench et ARC-Challenge, les performances de Llama 3 sont également remarquables.
La version 8B a surpassé Mistral et Gemma dans ces tâches, tandis que la version 70B a battu Gemini Pro et Mixtral avec l'architecture MoE, remportant respectivement des SOTA de tailles correspondantes.
Cependant, le seul inconvénient est que la fenêtre contextuelle de Llama 3 n'est que de 8k Par rapport aux grands modèles actuels avec des dizaines ou des millions de fenêtres, elle semble toujours bloquée dans la génération précédente (tête de chien manuelle). .
Mais ne vous inquiétez pas trop. Matt Shumer est optimiste à ce sujet. Il a exprimé sa conviction qu'avec les efforts de la communauté open source, la longueur de la fenêtre sera bientôt étendue.
Actuellement, les versions de base et Instruct des deux paramètres de Llama 3 sont disponibles en téléchargement sur Hugging Face.
De plus, les plateformes de services cloud telles que Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS et NVIDIA NIM lanceront également Llama 3 l'une après l'autre.
Dans le même temps, Meta a également déclaré que Llama 3 sera pris en charge par les plates-formes matérielles fournies par Intel, NVIDIA, AMD, Qualcomm et d'autres fabricants.
Il convient de mentionner que, publiée cette fois avec le modèle de base, il existe également une version Web officielle basée sur Llama 3, appelée Meta AI.
Actuellement, la plateforme a deux fonctions principales : le dialogue et la peinture. Si vous utilisez uniquement le dialogue, vous n'avez pas besoin de vous inscrire et de vous connecter, et elle peut être utilisée immédiatement. vous devez d'abord vous connecter à votre compte.
Cependant, la plateforme ne prend actuellement pas en charge le chinois et des fonctions telles que le téléchargement de texte n'ont pas encore été lancées.
En termes de code, la plateforme peut également exécuter des programmes Python simples, mais il semble qu'elle ne puisse produire que du texte et les tâches impliquant le dessin ne peuvent pas être exécutées.
De manière générale, cette version web est encore relativement rudimentaire, mais autant s'attendre à une vague de mises à jour ultérieures.
Un petit incident est qu'en effet, quelques heures avant l'annonce officielle de Meta, le marché Azure de Microsoft avait déjà volé l'actualité de la version Llama 3 8B Instruct.
La liste de prix Llama 3 sur la plateforme en ligne d'apprentissage automatique de modèles open source Replicate a également été immédiatement retirée par les internautes.
Mais bientôt, ces « bavardages » furent tous 404.
Heureusement, l'erreur est terminée et le responsable ne la retarde pas. Les amis qui se soucient des grands modèles open source peuvent commencer à se tromper.
参考链接：
[1]https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/。
[2]https://about.fb.com/news/2024 /04/meta-ai-assistant-built-with-llama-3/。
[3]https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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