支持多语言对话的开源模型
Meta推出的多语言开源语言模型,支持8种语言,旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优,Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构,利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证,应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等,不仅提高了AI模型输出的质量,还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 是一款由 Meta 公司开发的多语言大规模语言模型(LLM),用于文本生成。该模型包括预训练和指令微调的生成模型,尺寸分别为 8B、70B 和 405B,专注于多语言对话,性能超越许多现存的开源及封闭的聊天模型。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 适用于商业和研究用途,支持多种语言。指令微调的文本模型为聊天助理设计,而预训练模型可调整为多种自然语言生成任务。此外,Llama 3.1 模型还支持通过其输出提升其他模型的能力,如合成数据生成和蒸馏。其社区许可证允许这些用例,但需遵循相关法律法规及使用指导。
该项目在使用上支持包括 transformers 和原始 llama
代码库的运行环境。
transformers
库版本需大于等于 4.43.0,支持通过pipeline
抽象或使用generate()
函数进行对话推理。建议通过以下命令更新 transformers
:
pip install --upgrade transformers
以下是使用 transformers 的示例:
import transformers import torch model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct" pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto", ) messages = [ {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"}, {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] outputs = pipeline( messages, max_new_tokens=256, ) print(outputs[0]["generated_text"][-1])
bitsandbytes
为了优化内存使用,模型检查点可以在 8-bit
和 4-bit
环境下使用,需用到 bitsandbytes
和 transformers
:
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct" quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True) quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, quantization_config=quantization_config) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) input_text = "What are we having for dinner?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda") output = quantized_model.generate(**input_ids, max_new_tokens=10) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
llama
查看 仓库指引 获取更多关于 llama
使用的说明。
下载原始检查点的示例命令:
huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct --include "original/*" --local-dir Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
模型训练使用的是 Meta 自建的 GPU 集群和生产基础设施进行预训练,微调、标注和评估也在这些环境中完成。
总体而言,Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 项目为行业内的多语言文本生成提供了强大支持,其灵活的多种使用方法和许可证条件使其适合广泛的应用场景。
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