了解如何访问 Meta 的新 AI 模型 Llama 3，该模型的独特之处在于可以根据许可协议开放使用。
| 好处 | 缺点 |
|---|---|
| 开放模型可以根据您的业务进行定制。 | Meta 使用公开信息对 Llama 3 进行训练，因此与其他生成式人工智能一样，这可能会产生有害内容或违反版权法。 |
| 生成文本或图像，尤其是使用 Imagine 功能可以快速迭代图像。 | 在我们的测试中，Llama 3 生成的专业电子邮件与使用 GPT-3.5 的 ChatGPT 编写的电子邮件相比，往往有些模糊和空洞。 |
| 与您现有的云提供商一起使用。 | 与其他生成式 AI 一样，如果您计划定制模型，训练 Llama 3 可能会耗费大量时间和资源。 |
在商业生成 AI 领域，OpenAI 可能更为知名，但 Meta 已通过开源强大的大型语言模型成功占据一席之地。4 月 18 日，Meta 发布了迄今为止最大的生成 AI 模型 Llama 3，该模型在一些标准 AI 基准测试中的表现优于 GPT-4。
什么是 Llama 3？
Llama 3 是 Meta 创建的 LLM。它可用于创建生成式 AI，包括能够以自然语言响应各种查询的聊天机器人。Llama 3 的评估用例包括集思广益、创意写作、编码、总结文档以及以特定角色或人物的声音回答问题。
完整的 Llama 3 型号有四种变体：
· 已预先训练 80 亿个参数。
· 80亿个参数指令微调。
· 已预先训练 700 亿个参数。
· 700亿个参数指令经过微调。
Llama 3 的生成式 AI 功能可在浏览器中使用，也可通过 Meta 的 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 中的 AI 功能使用。模型本身可从 Meta 或各大企业云平台下载。
Llama 3 何时发布？在哪些平台上发布？
Llama 3 于 4 月 18 日在 Google Cloud Vertex AI、IBM 的 watsonx.ai 和其他大型 LLM 托管平台上发布。AWS 紧随其后，于 4 月 23 日将 Llama 3 添加到 Amazon Bedrock。截至 4 月 29 日，Llama 3 已在以下平台上可用：
· Databricks.
· Hugging Face.
· Kaggle.
· Microsoft Azure.
· NVIDIA NIM.
AMD、AWS、Dell、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 的硬件平台均支持 Llama 3。
Llama 3 是开源的吗？
Llama 3 是开源的，就像 Meta 的其他 LLM 一样。创建开源模型一直是 Meta 的一大优势。
关于大型语言模型的代码或权重需要公开多少才算开源，存在一些争议。但就商业目的而言，Meta 对 Llama 3 的开放程度比其竞争对手的 LLM 更为开放。
Llama 3 免费吗？
只要按照许可条款使用，Llama 3 就是免费的。该模型可以直接从 Meta下载，也可以在上面列出的各种云托管服务中使用，但这些服务可能需要付费。
浏览器上的 Meta AI 起始页提供了让 Llama 3 执行哪些操作的选项。图片：Meta / Megan Crouse 的截图
Llama 3 是多式联运吗？
Llama 3 不是多模态的，这意味着它无法理解来自视频、音频或文本等不同模态的数据。Meta 计划在不久的将来让 Llama 3 成为多模态的。
Llama 3 相对于 Llama 2 的改进
为了让 Llama 3 比 Llama 2 更强大，Meta 添加了一个新的标记器，以便更有效地对语言进行编码。Meta 为 Llama 3 添加了分组查询注意功能，这是一种提高模型推理效率的方法。Meta 表示，Llama 3 训练集的大小是 Llama 2 训练集的七倍，代码量是 Llama 2 的四倍。Meta 为 Llama 3 的预训练和指令微调应用了新的效率。
由于 Llama 3 的设计是开放模型，因此 Meta 为开发人员添加了防护措施。新的防护措施是 Code Shield，旨在捕获该模型可能产生的不安全代码。
Llama 3 的下一步计划是什么？
Meta 计划：
· 为 Llama 3 添加多种语言。
· 展开上下文窗口。
· 总体上增强模型的未来能力。
Meta 正在开发一个 400B 参数模型，这可能有助于塑造下一代 Llama 3。据 Meta 称，在早期测试中，经过指令调整的 Llama 3 400B在 MMLU 知识评估（一项 AI 基准测试）中得分为86.1，与 GPT-4 相媲美。Llama 400B 将是 Meta 迄今为止最大的 LLM。
Llama 3 在竞争激烈的生成式 AI 领域中的地位
Llama 3 与GPT-4和 GPT-3.5、谷歌的 Gemini和 Gemma、Mistral AI 的 Mistral 7B、Perplexity AI 和其他 LLM 直接竞争，可用于个人或商业用途，以构建生成式 AI 聊天机器人和其他工具。在 Llama 3 发布大约一周后，Snowflake 推出了具有类似功能的开放式企业 AI，名为Snowflake Arctic。
Llama 3 等 LLM 的性能要求越来越高，这促使支持 AI的 PC 展开军备竞赛，这些 PC 至少可以部分在设备上运行模型。与此同时，生成式 AI 公司可能会因计算需求过大而面临更严格的审查，这可能会导致气候变化恶化。
Llama 3 与 GPT-4
Llama 3 在 HumanEval 上的表现优于 OpenAI 的 GPT-4，这是一个标准基准，用于比较 AI 模型生成代码的能力与人类编写的代码。Llama 3 70B 得分为 81.7，而GPT-4 得分为 67。
然而，GPT-4 在知识评估 MMLU 上的表现优于 Llama 3，得分为 86.4，而 Llama 3 70B 得分为 79.5。Llama 3 在更多测试中的表现可以在Meta 的博客文章中找到。
您的组织应该使用 Llama 3 吗？
假设您已经决定生成式 AI 适合您的业务，那么选择是否使用 Llama 3 可能取决于可用性。Llama 3 可以免费使用，并且比其竞争对手有更多限制的定制。
Llama 3 在编码方面可能比 GPT-4 或 Claude 3 等竞争对手更有效。然而，Llama 3 在编码领域还有其他竞争对手。例如，GitHub 最近推出了Copilot Workspace，它是为编码而定制的，可以根据自然语言提示创建代码。
如果您想要一个通用的开源 AI 模型系列，那么 Llama 3 可能适合您的组织。
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