本文作者：李丹
來源：硬 AI
不到兩週後，我們可能就會見到迄今為止最強大的開源 Llama 3 模型。
美東時間 7 月 12 日週五，媒體援引一名 Meta Platforms 的員工消息稱，Meta 計劃 7 月 23 日發佈旗下第三代大語言模型（LLM）Llama 3 的最大版本。這一最新版模型將擁有 4050 億參數，也將是多模態模型，這意味着它將能夠理解和生成圖像和文本。該媒體未透露這一最強版本是否開源。
Meta 公司拒絕對上述消息置評。週五盤中，低開的 Meta 股價跌幅收窄，盤初曾跌 3.6%，此後跌幅曾收窄到不足 2%，但尾盤跌幅擴大，收跌 2.7%，在週四大幅回落超 4% 後連跌兩日，刷新 6 月 21 日以來收盤低位。
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去年 7 月 Meta 發佈的 Llama 2 有三個版本，最大版本 70B 的參數規模為 700 億。今年 4 月，Meta 發佈 Llama 3Meta，稱它為 “迄今為止能力最強的開源 LLM”。當時推出的 Llama 3 有 8B 和 70B 兩個版本。
Meta CEO 扎克伯格當時稱，大版本的 Llama 3 將有超過 4000 億參數。Meta 並未透露會不會將 4000 億參數規模的 Llama 3 開源，當時它還在接受訓練。
對比前代，Llama 3 有了質的飛躍。Llama 2 使用 2 萬億個 token 進行訓練，而訓練 Llama 3 大版本的 token 超過 15 萬億。
Meta 稱，由於預訓練和訓練後的改進，其預訓練和指令調優的模型是目前 8B 和 70B 兩個參數規模的最佳模型。在訓練後程序得到改進後，模型的錯誤拒絕率（FRR）大幅下降，一致性提高，模型響應的多樣性增加。 在推理、代碼生成和指令跟蹤等功能方面，Llama 3 相比 Llama 2 有極大改進，使 Llama 3 更易於操控。
4 月 Meta 展示，8B 和 70B 版本的 Llama 3 指令調優模型在大規模多任務語言理解數據集（MMLU）、研究生水平專家推理（GPQA）、數學評測集（GSM8K）、編程多語言測試（HumanEval）等方面的測評得分都高於 Mistral、谷歌的 Gemma 和 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 3。8B 和 70B 版本的預訓練 Llama 3 多種性能測評優於 Mistral、Gemma、Gemini 和 Mixtral。
當時社交媒體的網友評論稱，根據基準測試，當前的 Llama 3 模型不完全是 GPT-4 級別的，但仍在訓練中的較大尺寸的模型將達到 GPT-4 級別。
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英偉達高級科學家 Jim Fan 認為，Llama 3 的推出已經脱離了技術層面的進步，更是開源模型與頂尖閉源模型可分庭抗禮的象徵。
從 Jim Fan 分享的基準測試可以看出，Llama 3 400B 的實力幾乎媲美 Claude“超大杯” 以及新版 GPT-4 Turbo，將成為 “分水嶺”，相信它將釋放巨大的研究潛力，推動整個生態系統的發展，開源社區或將能用上 GPT-4 級別的模型。<img class=" wscnph" src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/3a56538f-704a-46c8-8e01-c2528f3deab7.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="952" height="738" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/3a56538f-704a-46c8-8e01-c2528f3deab7.png"/>
 
此後有消息稱，研究人員尚未開始對 Llama 3 進行微調，還未決定 Llama 3 是否將是多模態模型；正式版的 Llama 3 將會在今年 7 月正式推出。
不同於 OpenAI 等開發商，Meta 致力於開源 LLM，不過，這個賽道也越來越擁擠。谷歌、特斯拉 CEO 馬斯克旗下的 xAI 和 Mistral 等競爭對手也發佈了免費的 AI 模型。
Llama 3 問世後，同在 4 月亮相的4800 億參數模型 Arctic擊敗 Llama 3、Mixtra，刷新了全球最大開源模型的紀錄。
Arctic 基於全新的 Dense-MoE 架構設計，由一個 10B 的稠密 Tranformer 模型和 128×3.66B 的 MoE MLP 組成，並在 3.5 萬億個 token 上進行了訓練。相比 Llama 3 8B 和 Llama 2 70B，Arctic 所用的訓練計算資源不到它們的一半，評估指標卻取得了相當的分數。

4050 億參數！Meta 或將 7 月 23 日發佈迄今最強大 Llama 3 模型