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当地时间4月18日,Meta 发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型,供外部开发者免费使用。Llama 3的这两个版本,也将很快登陆主要的云供应商。
而且在未来几个月内,Meta还会推出更多的版本。英伟达高级科学家Jim Fan认为,之后可能会发布的Llama 3-400B以上的版本,将成为某种“分水岭”,开源社区或将能用上GPT-4级别的模型。
传奇研究员,AI开源倡导者吴恩达表示:Llama 3的发布是自己这辈子收到过的最好的礼物,谢谢你Meta!
在Llama 3发布后,小扎向外媒表示,“我们的目标不是与开源模型竞争,而是要超过所有人,打造最领先的人工智能。”
支持8K长文本,改进的tokenizer具有128K token的词汇量,可实现更好的性能;
根据Meta AI的工程师Aston Zhang透露,Llama 3的诞生始于去年夏天,团队攻克了数据集,预训练等方面的一系列难题。
他还进一步透露,Llama 3之后还会解锁新的能力——更长的上下文,支持多模态,性能更强的400B版本。
Meta展示的基准测试结果包括MMLU、ARC、DROP、GPQA(生物、物理、化学相关的问题集)、HumanEval(代码生成测试)、GSM-8K(数学应用测试)、MATH(同为数学相关基准测试)、AGIEval(问题解决的测试集)以及BIG-Bench Hard(常识推理测试)。
在下图可看到,Llama 3 8B的成绩在九项测试中领先同行。但Mistral 7B(2023年9月发布)和Gemma 7B已经不算最前沿的开源模型。并且在引用的一些基准测试里,Llama 3 8B的得分,还只比这两位高一点点。
这个人类反馈测试更贴近用户实际的使用体验,包括了最常见的大模型使用场景:头脑风暴、创意写作、角色扮演、复述、推理、总结等。
Meta不忘卖个关子,说自己目前最大的模型参数,已经超过4000亿(400B),但还在训练。不过据The Verge,Meta 尚未最终决定是否开源400B的版本。
在Llama 2发布后的几个月内,开源社区雨后春笋般地,冒出了很多性能非常强大的开源模型。开源社区的竞争格局,已经有了非常大的变化。
当有人怀疑,Meta还能否继续在激烈地竞争中保持领先时,Meta用Llama 3的发布,让自己重新坐回了开源社区的铁王座之上。
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。官网介绍:
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。
不过,针对所用训练数据的来源,Meta依然选择打马虎眼:“收集于公开来源(publicly available sources)”。
而且两个版本的数据截止日期还略微有点不同,8B版本截止日期为2023年3月,70B版本为2023年12月。
据纽约时报报道,2023年3月到4月期间,Meta高层天天开会,讨论如何把有版权的内容喂给模型训练——有的法子能说,比如收购Simon & Schuster出版社;有的不方便说,比如冒着吃官司的风险,在网上收集有版权的文本。
而且值得注意的是,根据外媒的说法,Llama 3使用的训练数据,有很大一部分是AI合成的数据。
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。
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%华为手机能下载WhatsApp吗。
手机的聊天窗口中,输入问题+@Meta AI,就能得到想要的答案。“私聊”Meta AI对话也是可以的。
Meta当然没忘记PC端。登入meta.ai,无需注册登录,即可像GPT一样开启对话。当然,登录后可保存对话记录,便于未来参考。
文生图功能酷炫至极。由于图像生成速度大大加快,每输入几个字母,图像就会发生变化——所输即所得!
据The Verge, Meta AI 助手的唯一一个集成了 Bing 和 Google 实时搜索结果的聊天机器人——Meta可决定使用哪种搜索引擎来回答prompt提示词。
据介绍,Meta正向美国以外的十几个国家,推出英语版 Meta AI。澳大利亚、加拿大、加纳、牙买加、马拉维、新西兰、尼日利亚、巴基斯坦、新加坡、南非、乌干达、赞比亚和津巴布韦将可以使用 Meta AI。
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。
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。
看来Meta已经充分吸取了Llama去年意外泄漏的教训,在模型的安全性上下的功夫不亚于对性能的追求。