就在剛剛，Meta 如期發佈了 Llama 3.1 模型。
簡單來説，最新發布的 Llama 3.1 405B 是 Meta 迄今為止最強大的模型，也是全球目前最強大的開源大模型，更是全球最強的大模型。
從今天起，不需要再爭論開源大模型與閉源大模型的孰優孰劣，因為 Llama 3.1 405B 用無可辯駁的實力證明路線之爭並不影響最終的技術實力。
先給大家總結一下 Llama 3.1 模型的特點：
附上模型下載地址：
https://huggingface.co/meta-llama
https://llama.meta.com/
超大杯登頂全球最強大模型，中杯大杯藏驚喜
本次發佈的 Llama 3.1 共有 8B、70B 和 405B 三個尺寸版本。
從基準測試結果來看，超大杯 Llama 3.1 405B 全方位耐壓了 GPT-3.5 Turbo、大部分基準測試得分超過了 GPT-4 0125。
而面對 OpenAI 此前發佈的最強閉源大模型 GPT-4o 和第一梯隊的 Claude 3.5 Sonnet，超大杯依然有着一戰之力，甚至可以僅從紙面參數上説，Llama 3.1 405B 標誌着開源大模型首次追上了閉源大模型。
具體細分到基準測試結果，Llama 3.1 405B 在 NIH/Multi-needle 基準測試的得分為 98.1，雖然比不上 GPT-4o，但也表明其在處理複雜信息的能力上堪稱完美。
並且 Llama 3.1 405B 在 ZeroSCROLLS/QUALITY 基準測試的得分為 95.2，也意味着其具有強大整合大量文本信息的能力，這些結果表明，LLaMA3.1 405B 模型在處理長文本方面出色，對於關注 LLM 在 RAG 方面性能的 AI 應用開發者來説，可謂是相當友好。
尤為關注的是，Human-Eval 主要是負責測試模型在理解和生成代碼、解決抽象邏輯能力的基準測試，而 Llama 3.1 405B 在與其他大模型的比拼中也是稍占上風。
除了主菜 Llama 3.1 405B，雖為配菜的 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.1 70B 也上演了一出「以小勝大」的好戲。
就基準測試結果來看，Llama 3.1 8B 幾乎碾壓了 Gemma 2 9B 1T，以及 Mistral 7B Instruct，整體性能甚至比 Llama 3 8B 都有顯著提升。Llama 3.1 70B 更是能越級戰勝 GPT-3.5 Turbo 以及性能表現優異的 Mixtral 8×7B 模型。
據官方介紹，在這次發佈的版本中，Llama 研究團隊在 150 多個涵蓋多種語言的基準數據集上對模型性能進行了評估，以及團隊還進行了大量的人工評估。
最終得出的結論是：
Llama 3.1 405B 是如何煉成的
那 Llama 3.1 405B 是怎麼訓練的呢？
據官方博客介紹，作為 Meta 迄今為止最大的模型，Llama 3.1 405B 使用了超過 15 萬億個 token 進行訓練。
為了實現這種規模的訓練並在短時間內達到預期的效果，研究團隊也優化了整個訓練堆棧，在超過 16000 個 H100 GPU 上進行訓練，這也是第一個在如此大規模上訓練的 Llama 模型。
團隊也在訓練過程中做了一些優化，重點是保持模型開發過程的可擴展性和簡單性：
Meta 官方表示，在 Scaling Law 的影響之下，新的旗艦模型在性能上超過了使用相同方法訓練的小型模型。
研究團隊還利用了 405B 參數模型來提升小型模型的訓練後質量。
為了支持 405B 規模模型的大規模生產推理，研究團隊將模型從 16 位（BF16）精度量化到 8 位（FP8）精度，這樣做有效減少了所需的計算資源，並使得模型能夠在單個服務器節點內運行。
Llama 3.1 405B 還有一些值得發掘的細節，比如其在設計上注重實用性和安全性，使其能夠更好地理解和執行用户的指令。
通過監督微調、拒絕採樣和直接偏好優化等方法，在預訓練模型基礎上進行多輪對齊，構建聊天模型，Llama 3.1 405B 也能夠更精確地適應特定的使用場景和用户需求，提高實際應用的表現。
值得一提的是，Llama 研究團隊使用合成數據生成來產生絕大多數 SFT 示例，這意味着他們不是依賴真實世界的數據，而是通過算法生成的數據來訓練模型。
此外，研究團隊團隊通過多次迭代過程，不斷改進合成數據的質量。為了確保合成數據的高質量，研究團隊採用了多種數據處理技術進行數據過濾和優化。
通過這些技術，團隊能夠擴展微調數據量，使其不僅適用於單一功能，而是可以跨多個功能使用，增加了模型的適用性和靈活性。
簡單來説，這種合成數據的生成和處理技術的應用，其作用在於創建大量高質量的訓練數據，從而有助於提升模型的泛化能力和準確性。
作為開源模型路線的擁躉，Meta 也在 Llama 模型的「配套設施」上給足了誠意。
值得注意的是，新開源協議裏，Meta 不再禁止用 Llama 3 來改進其他模型了，這其中也包括最強的 Llama 3.1 405B，真·開源大善人。
附上 92 頁論文訓練報告地址：
https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/
一個由開源引領的新時代
網友 @ZHOZHO672070 也火速在 Hugging Chat 上測試了一下 Llama 3.1 405B Instruct FP8 對兩個經典問題的回答情況。
遺憾的的是， Llama 3.1 405B 在解決「9.11 和 9.9 誰更大」的難題上遭遇翻車，不過再次嘗試之下，又給出了正確答案。而在「我一把把把住了」的拼音標註上，其表現也尚可。
網友更是隻用了不到 10 分鐘的時間，就使用 Llama 3.1 模型快速構建和部署了一個聊天機器人。
另外，Llama 內部科學家 @astonzhangAZ 也在 X 上透露，其研究團隊目前正在考慮將圖像、視頻和語音功能集成到 Llama 3 之中。
開源和閉源之爭，在大模型時代依然延續着，但今天 Meta Llama 3.1 新模型的發佈為這場辯論畫上了句號。
Meta 官方表示，「到目前為止，開源大型語言模型在功能和性能方面大多落後於封閉式模型。現在，我們正迎來一個由開源引領的新時代。」
Meta Llama 3.1 405B 的誕生證明了一件事情，模型的能力不在於開或閉，而是在於資源的投入、在於背後的人和團隊等等，Meta 選擇開源或許出於很多因素，但總會有人扛起這面大旗。
而作為第一個吃螃蟹的巨頭，Meta 也因此收穫了首個超越最強閉源大模型的 SOTA 稱號。
Meta CEO 扎克伯格在今天發佈的長文《Open Source AI Is the Path Forward》中寫道：
「從明年開始，我們預計未來的 Llama 將成為業內最先進的。但在此之前，Llama 已經在開源性、可修改性和成本效率方面領先。」
開源 AI 模型或許也志不在超越閉源，或出於技術平權，不會讓其成為少數人牟利的手段，或出於眾人拾柴火焰高，推動 AI 生態的繁榮發展。
正如扎克伯格在其長文末尾所描述的願景那樣：
資料來源：愛範兒（ifanr）
簡單來説，最新發布的 Llama 3.1 405B 是 Meta 迄今為止最強大的模型，也是全球目前最強大的開源大模型，更是全球最強的大模型。
從今天起，不需要再爭論開源大模型與閉源大模型的孰優孰劣，因為 Llama 3.1 405B 用無可辯駁的實力證明路線之爭並不影響最終的技術實力。
先給大家總結一下 Llama 3.1 模型的特點：
- 包含 8B、70B 和 405B 三個尺寸，最大上下文提升到了 128K，支持多語言，代碼生成性能優秀，具有複雜的推理能力和工具使用技巧
- 從基準測試結果來看，Llama 3.1 超過了 GPT-4 0125，與 GPT-4o、Claude 3.5 互有勝負
- 提供開放/免費的模型權重和代碼，許可證允許用户進行微調，將模型蒸餾到其他形式，並支持在任何地方部署
- 提供 Llama Stack API，便於集成使用，支持協調多個組件，包括調用外部工具
附上模型下載地址：
https://huggingface.co/meta-llama
https://llama.meta.com/
超大杯登頂全球最強大模型，中杯大杯藏驚喜
本次發佈的 Llama 3.1 共有 8B、70B 和 405B 三個尺寸版本。
從基準測試結果來看，超大杯 Llama 3.1 405B 全方位耐壓了 GPT-3.5 Turbo、大部分基準測試得分超過了 GPT-4 0125。
而面對 OpenAI 此前發佈的最強閉源大模型 GPT-4o 和第一梯隊的 Claude 3.5 Sonnet，超大杯依然有着一戰之力，甚至可以僅從紙面參數上説，Llama 3.1 405B 標誌着開源大模型首次追上了閉源大模型。
具體細分到基準測試結果，Llama 3.1 405B 在 NIH/Multi-needle 基準測試的得分為 98.1，雖然比不上 GPT-4o，但也表明其在處理複雜信息的能力上堪稱完美。
並且 Llama 3.1 405B 在 ZeroSCROLLS/QUALITY 基準測試的得分為 95.2，也意味着其具有強大整合大量文本信息的能力，這些結果表明，LLaMA3.1 405B 模型在處理長文本方面出色，對於關注 LLM 在 RAG 方面性能的 AI 應用開發者來説，可謂是相當友好。
尤為關注的是，Human-Eval 主要是負責測試模型在理解和生成代碼、解決抽象邏輯能力的基準測試，而 Llama 3.1 405B 在與其他大模型的比拼中也是稍占上風。
除了主菜 Llama 3.1 405B，雖為配菜的 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.1 70B 也上演了一出「以小勝大」的好戲。
就基準測試結果來看，Llama 3.1 8B 幾乎碾壓了 Gemma 2 9B 1T，以及 Mistral 7B Instruct，整體性能甚至比 Llama 3 8B 都有顯著提升。Llama 3.1 70B 更是能越級戰勝 GPT-3.5 Turbo 以及性能表現優異的 Mixtral 8×7B 模型。
據官方介紹，在這次發佈的版本中，Llama 研究團隊在 150 多個涵蓋多種語言的基準數據集上對模型性能進行了評估，以及團隊還進行了大量的人工評估。
最終得出的結論是：
引用我們的旗艦模型在多種任務上與頂尖的基礎模型，如 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等，具有競爭力。同時，我們的小型模型在與參數數量相近的封閉和開放模型相比時，也展現出了競爭力。
Llama 3.1 405B 是如何煉成的
那 Llama 3.1 405B 是怎麼訓練的呢？
據官方博客介紹，作為 Meta 迄今為止最大的模型，Llama 3.1 405B 使用了超過 15 萬億個 token 進行訓練。
為了實現這種規模的訓練並在短時間內達到預期的效果，研究團隊也優化了整個訓練堆棧，在超過 16000 個 H100 GPU 上進行訓練，這也是第一個在如此大規模上訓練的 Llama 模型。
團隊也在訓練過程中做了一些優化，重點是保持模型開發過程的可擴展性和簡單性：
- 選擇了僅進行少量調整的標準解碼器 Transformer 模型架構，而不是混合專家模型，以最大限度地提高訓練穩定性。
- 採用了一種迭代後訓練程序，每一輪都使用監督微調和直接偏好優化。這使得研究團隊能夠為每輪創建最高質量的合成數據，並提升每項功能的性能。
- 相較於舊版 Llama 模型，研究團隊改進了用於預訓練和後訓練的數據數量和質量，包括為預訓練數據開發更預處理和管理管道，為後訓練數據開發更嚴格的質量保證與過濾方法。
Meta 官方表示，在 Scaling Law 的影響之下，新的旗艦模型在性能上超過了使用相同方法訓練的小型模型。
研究團隊還利用了 405B 參數模型來提升小型模型的訓練後質量。
為了支持 405B 規模模型的大規模生產推理，研究團隊將模型從 16 位（BF16）精度量化到 8 位（FP8）精度，這樣做有效減少了所需的計算資源，並使得模型能夠在單個服務器節點內運行。
Llama 3.1 405B 還有一些值得發掘的細節，比如其在設計上注重實用性和安全性，使其能夠更好地理解和執行用户的指令。
通過監督微調、拒絕採樣和直接偏好優化等方法，在預訓練模型基礎上進行多輪對齊，構建聊天模型，Llama 3.1 405B 也能夠更精確地適應特定的使用場景和用户需求，提高實際應用的表現。
值得一提的是，Llama 研究團隊使用合成數據生成來產生絕大多數 SFT 示例，這意味着他們不是依賴真實世界的數據，而是通過算法生成的數據來訓練模型。
此外，研究團隊團隊通過多次迭代過程，不斷改進合成數據的質量。為了確保合成數據的高質量，研究團隊採用了多種數據處理技術進行數據過濾和優化。
通過這些技術，團隊能夠擴展微調數據量，使其不僅適用於單一功能，而是可以跨多個功能使用，增加了模型的適用性和靈活性。
簡單來説，這種合成數據的生成和處理技術的應用，其作用在於創建大量高質量的訓練數據，從而有助於提升模型的泛化能力和準確性。
作為開源模型路線的擁躉，Meta 也在 Llama 模型的「配套設施」上給足了誠意。
- Llama 模型作為 AI 系統的一部分，支持協調多個組件，包括調用外部工具。
- 發佈參考系統和開源示例應用程序，鼓勵社區參與和合作，定義組件接口。
- 通過「Llama Stack」標準化接口，促進工具鏈組件和智能體應用程序的互操作性。
- 模型發佈後，所有高級功能對開發者開放，包括合成數據生成等高級工作流。
- Llama 3.1 405B 內置工具大禮包，包含關鍵項目，簡化從開發到部署的流程。
值得注意的是，新開源協議裏，Meta 不再禁止用 Llama 3 來改進其他模型了，這其中也包括最強的 Llama 3.1 405B，真·開源大善人。
附上 92 頁論文訓練報告地址：
https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/
一個由開源引領的新時代
網友 @ZHOZHO672070 也火速在 Hugging Chat 上測試了一下 Llama 3.1 405B Instruct FP8 對兩個經典問題的回答情況。
遺憾的的是， Llama 3.1 405B 在解決「9.11 和 9.9 誰更大」的難題上遭遇翻車，不過再次嘗試之下，又給出了正確答案。而在「我一把把把住了」的拼音標註上，其表現也尚可。
網友更是隻用了不到 10 分鐘的時間，就使用 Llama 3.1 模型快速構建和部署了一個聊天機器人。
另外，Llama 內部科學家 @astonzhangAZ 也在 X 上透露，其研究團隊目前正在考慮將圖像、視頻和語音功能集成到 Llama 3 之中。
開源和閉源之爭，在大模型時代依然延續着，但今天 Meta Llama 3.1 新模型的發佈為這場辯論畫上了句號。
Meta 官方表示，「到目前為止，開源大型語言模型在功能和性能方面大多落後於封閉式模型。現在，我們正迎來一個由開源引領的新時代。」
Meta Llama 3.1 405B 的誕生證明了一件事情，模型的能力不在於開或閉，而是在於資源的投入、在於背後的人和團隊等等，Meta 選擇開源或許出於很多因素，但總會有人扛起這面大旗。
而作為第一個吃螃蟹的巨頭，Meta 也因此收穫了首個超越最強閉源大模型的 SOTA 稱號。
Meta CEO 扎克伯格在今天發佈的長文《Open Source AI Is the Path Forward》中寫道：
「從明年開始，我們預計未來的 Llama 將成為業內最先進的。但在此之前，Llama 已經在開源性、可修改性和成本效率方面領先。」
開源 AI 模型或許也志不在超越閉源，或出於技術平權，不會讓其成為少數人牟利的手段，或出於眾人拾柴火焰高，推動 AI 生態的繁榮發展。
正如扎克伯格在其長文末尾所描述的願景那樣：
引用我相信 Llama 3.1 版本將成為行業的一個轉折點，大多數開發人員將開始轉向主要使用開源技術，我期待這一趨勢從現在開始持續發展……共同致力於將 AI 的福祉帶給全球的每一個人。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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