全球首个开源GPT-4出世，Llama 3震撼发布，Meta AI免登录可用

美国科技巨头Meta推出了Llama 3，号称「有史以来最强大的开源大模型」，外部开发者可直接免费使用。

在外界看来，Meta现在推出Llama 3，是为了追赶行业领导者OpenAI。但Meta首席执行官扎克伯格向外媒表示，“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。”

Meta发布开源大模型Llama 3

Llama3，这个被全球开发者翘首以待的大模型，终于在万众期待中揭开了神秘的面纱。它不仅在性能上全面超越了前代，更在开源精神上展现了Meta的风范。8B和70B两个版本的模型，都以几乎免费的方式向世界开放，这是怎样的一种慷慨？
跑分成绩更是让人瞠目结舌。在MMLU、GPQA、HumanEval等五个评测集上，Llama3的表现简直是碾压级别的。8B模型在同尺寸模型中一骑绝尘，而70B模型更是与业界顶尖的非开源模型一较高下，这实力，不服不行。

但Llama3的野心远不止于此。他们还推出了一个全新的高质量评估集，涵盖12个关键用例，从编码到创意写作，从推理到总结，Llama3的表现都令人印象深刻。

当然，Llama3也有它的局限性，比如知识库时间的限制和上下文长度的不足。但这并不妨碍它成为目前最强的开源模型。Meta用实力证明了，谁才是AI界的“OpenAI”。

最后，值得一提的是，Llama3的中文处理能力还有待提升，但我相信，有了广大开发者的共同努力，Llama3的中文能力必将迎头赶上。

最强开源模型怎样炼成

Llama 3优越的性能，离不开Meta在训练数据上的投入。据透露，Llama 3训练数据规模高达15 万亿token，几乎是Llama 2的七倍。

不仅如此，为了满足多语种的需求，Llama 3超过 5%的预训练数据集，由涵盖 30 多种语言的高质量非英语数据组成。

为了确保 Llama 3 接受最高质量数据的训练，Meta还开发、使用了启发式过滤器、NSFW 过滤器、语义重复数据删除方法和文本分类器来保证数据质量。

相比数据规模，数据来源更加令人关注。毕竟，此前Meta因训练数据不足而产生焦虑，甚至一度爆出消息，在最近的一次高层管理会议中，Meta高管甚至还建议收购出版社 Simon & Schuster以采购包括史蒂芬金等知名作家作品在内的长篇小说为其AI模型提供训练数据。

在此次发布Llama 3中，对于数据来源，Meta只说了“收集于公开来源”。不过根据外媒的说法，Llama 3使用的训练数据，有很大一部分是AI合成的数据。有趣的是，两个版本的数据库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。

除了提高数据规模和质量外，Meta花了很多精力在优化训练效率上，比如数据并行化、模型并行化和管道并行化。当16000个GPU集群上进行训练时，Meta最高可实现每个GPU超过 400 TFLOPS的计算利用率。

同时，为了延长 GPU 的正常运行时间，Meta开发了一种先进的新训练堆栈，可以自动执行错误检测、处理和维护。

此外，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。

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