4月18日，AI圈再迎重磅消息，Meta带着号称“有史以来最强大的开源大模型”Llama 3登场了。

　　Meta本次开源了Llama 3 8B与70B两款不同规模的模型，供外部开发者免费使用，未来几个月，Meta将陆续推出一系列具备多模态、多语言对话、更长上下文窗口等能力的新模型。其中，大版本的Llama 3将有超过4000亿参数有望与Claude 3“一较高下”。

　　与此同时，Meta首席执行官扎克伯格宣布，基于最新的Llama 3模型，Meta AI助手现在已经覆盖Instagram、WhatsApp、Facebook等全系应用，并单独开启了网站，还有一个图像生成器，可根据自然语言提示词生成图片。

　　Llama 3优越的性能，离不开庞大数据集的训练——15万亿token，几乎是Llama 2的七倍。堆量只是第一步，Meta在训练时也十分重视数据质量，用上了许多过滤手段。使用合成数据（AI生成的数据）就是一个例子。

　　我们发现前几代Llama 非常擅长识别高质量数据，因此我们使用Llama 2生成训练数据，提供给Llama 3的文本质量分类器，为Llama 3 提供支持。在接受“海量投喂”后，新版Llama在回答琐碎问题时应该能更准，在历史、STEM、工科及编程类问题时，也将显得游刃有余。

　　Meta还提到，Llama 3预训练数据集有超过5%的部分，来自高质量的非英语数据。加入这部分的目的在于，能更好满足各国用户、不同语言背景的使用需求。

　　Meta还分享了在训练模型的过程中，相比自己前2代模型，做出了很多流程上的优化：数据并行化、模型并行化和管道并行化。在16000个GPU的集群上训练时，实现了每个GPU超过400 TFLOPS的计算利用率。

　　为了最大限度地延长GPU的正常运行时间，Meta开发了一种先进的训练堆栈，可以自动执行错误检测、处理和维护。

　　Meta还极大地改进了硬件可靠性和静默数据损坏检测机制，并且开发了新的可扩展存储系统，以减少检查点和回滚的开销。这些改进，使总体有效培训时间超过95%。综合起来，这些改进使Llama 3的训练效率比Llama 2提高了约三倍。

　　Meta采用了一种新的系统级方法来负责任地开发和部署Llama 3。他们将Llama 3视为更广泛系统的一部分，让开发人员能够完全掌握模型的主导权。

　　Meta的指令微调模型，已经通过内部和外部进行了红队测试。Meta的红队利用人类专家和自动化方法来生成对抗性提示，试图引发有问题的响应。

　　他们进行了全面的测试，来评估模型在化学、生物、网络安全和其他风险领域相关的滥用风险。除此之外，Meta还采用了业内最为先进的大模型安全技术，出生自带Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2的新版信任和安全工具，确保模型不会被轻易越狱，输出有害内容。

　　技术创新与应用潜力：Llama 3作为一款强大的开源大模型，拥有先进的自然语言处理能力、强大的泛化能力和高效的训练机制。投资者可以关注其在AI核心技术上的突破，以及在各个应用场景如智能客服、自动化写作、智能推荐、数据分析、代码生成等领域的广泛应用潜力。

　　生态系统构建：开源意味着Llama 3可能会吸引大量的开发者、企业和研究团队参与到模型的优化和应用开发中，形成围绕该模型的生态系统。投资者可以关注生态系统构建带来的网络效应，以及可能出现的新型商业模式和合作伙伴关系。

　　市场竞争优势：相较于同类竞品，如OpenAI的GPT系列模型，Llama 3在某些性能指标上展现出的优势，可能导致其在市场份额和品牌影响力上的提升whatsapp一直验证不了手机号，从而带来更高的投资回报。

　　商业化路径探索：尽管Llama 3是开源的，但围绕模型提供的定制服务、咨询服务、教育培训、API接口授权等增值服务可能成为其盈利模式。投资者可关注Llama 3背后的团队如何将其技术优势转化为经济效益。返回搜狐，查看更多