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== Llama3特点 == === Transformer架构 === Llama3采用了纯解码器Transformer架构,这是一种处理序列数据的技术,能够捕获输入序列中每个元素之间的重要关系。 === 技术创新 === Llama3采用了分组查询注意力(Grouped QA)机制和掩码技术,这些技术有助于提高模型的性能,同时降低能耗。 为了确保模型不会跨越文档边界,通常会与掩码技术一起使用。在自我注意力中,掩码被应用于注意力权重矩阵,用于指示哪些位置的信息是有效的,哪些位置应该被忽略。通常当处理文档边界时,可以使用两种类型的掩码来确保自我注意力不会跨越边界: 1、填充掩码:当输入序列的长度不一致时,通常会对较短的序列进行填充,使其与最长序列的长度相等。填充掩码用于标记填充的位置,将填充的部分掩盖,使模型在自我注意力计算中忽略这些位置。 2、未来掩码:在序列生成任务中,为了避免模型在生成当前位置的输出时依赖后续位置的信息,可以使用未来掩码。未来掩码将当前位置之后的位置都掩盖起来,使得自我注意力只能关注当前或之前的位置。 === 参数规模 === Llama3提供了两种参数规模的模型,分别是80亿参数(8B)和700亿参数(70B)。其中,8B版本适合在消费级[[GPU]]上高效部署和开发,而70B版本则专为大规模[[AI]]应用设计。 === 预训练与微调 === 每个版本都包括基础预训练和指令微调两种形式,这使得模型能够更好地适应不同的应用场景和需求。 === 性能提升 === Llama3在超过15万亿tokens的公开数据集上进行了预训练,这比前代模型Llama 2的训练数据量有显著增加,从而在多个领域,如推理、数学、[[代码]]生成、指令跟踪等方面的能力获得了大幅度提升。 === 多语言支持 === 为了实现多语言能力,Llama 3的预训练数据集中包含了超过5%的高质量非英语数据,涵盖了30多种语言,这有助于模型处理更广泛的语言任务。 === 安全性增强 === 基于Llama 3 8B微调后的Llama Guard新版本也已发布,即Llama Guard 2(安全微调版本),这标志着模型在安全性方面的进步。 === 开放性与集成 === Llama3的发布体现了Meta对开放AI领域的持续投入,并且与Hugging Face生态系统实现了深度集成,这有助于推动AI技术的普及和应用。
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