【最新】Llama3全套学习资料
【最新】Llama3全套学习资料
本文讨论了Llama3的相关学习资料，涵盖模型信息、体验与下载方式、部署使用方法、评测情况以及未来计划。关键要点包括：
1.
模型架构与训练：Llama 3是自回归语言模型，用改进的Transformer架构。8B和70B模型采用GQA提高推理扩展性，在超15万亿分词公开数据预训练，微调数据含公开指令集和超1000万人类标注示例，且不包含Meta用户数据，8B模型预训练数据截止2023年3月，70B为2023年12月。
2.
体验与下载：Meta AI官方和Llama中文社区提供体验平台，前者需Facebook账号登录。HuggingFace和Llama中文社区提供模型下载。
3.
特殊标记与调用：采用<|begin_of_text|>等特殊标记，基础模型和对话模型（单轮、多轮）调用有相应格式。
4.
未来计划：Meta将发布超400B参数的Llama3模型，未来几个月还将发布具备多模态等新能力的多个模型 。
🍉
Llama3看这一个文档就够了！持续更新中。。。
🌵
Llama3权威资料汇总
Llama3模型详细信息
📌
Llama 3是一个自回归语言模型，使用了改进过的Transformer架构。指令微调版本采用了监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），来对齐模型的有用性和安全性。
📌
8B模型和70B模型均采用了分组查询注意力机制（Grouped-Query Attention，GQA），来提高模型推理的可扩展性。
📌
Llama 3在超过15万亿个分词的公开数据上进行了预训练。微调数据包括了公开的指令数据集，以及超过1000万个人类标注的示例。预训练和微调数据集都不包括Meta的用户数据。
📌