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Llama-3.1-70B

Llama-3.1-70B

Meta Llama 3.1 突破性多语言大模型 支持128K上下文

Llama 3.1是Meta推出的最新多语言大型语言模型系列,包含8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构并经指令微调,在多语言对话场景中表现卓越。Llama 3.1具备128K上下文窗口,能够生成文本和代码,广泛适用于商业和研究领域。在众多行业基准测试中,Llama 3.1展现出优异性能,超越了大量主流开源和专有对话模型。

模型Github开源项目Huggingface自然语言处理大语言模型人工智能多语言Meta
访问官网GitHubHugging Face文档

Llama-3.1-70B项目介绍

Llama-3.1-70B是Meta公司开发的大型语言模型(LLM)系列中的一员。这是一个功能强大的多语言模型,专门针对对话应用进行了优化。

模型概述

Llama-3.1-70B是一个拥有700亿参数的大型语言模型,采用优化的Transformer架构。它具有以下主要特点:

  • 多语言支持:能够处理英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语等8种语言。

  • 长上下文:支持高达128k tokens的超长上下文窗口。

  • 大规模预训练:使用了超过15万亿tokens的训练数据。

  • 知识截止:模型的知识截止到2023年12月。

  • 指令微调:经过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)以提高有用性和安全性。

预期用途

Llama-3.1-70B主要面向以下应用场景:

  • 商业和研究用途的多语言应用
  • 助手式聊天对话
  • 各种自然语言生成任务
  • 用于改进其他模型,如合成数据生成和知识蒸馏

该模型不应用于任何违法或被使用政策禁止的用途。

如何使用

可以通过两种方式使用Llama-3.1-70B模型:

  1. 使用Transformers库:
import transformers
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation", 
    model=model_id, 
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, 
    device_map="auto"
)

pipeline("Hey how are you doing today?")
  1. 使用原始llama3代码库:

按照官方GitHub仓库的说明进行操作。可以使用以下命令下载原始检查点:

huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B --include "original/*" --local-dir Meta-Llama-3.1-70B

训练细节

Llama-3.1-70B的训练耗费了巨大的计算资源:

  • 使用了Meta自定义的GPU集群和生产基础设施
  • 累计使用了39.3百万GPU小时的计算量
  • 使用H100-80GB GPU,每个峰值功率为700W
  • 估计位置基础温室气体排放量为11,390吨二氧化碳当量
  • 由于使用100%可再生能源,市场基础温室气体排放量为0

许可证

Llama-3.1-70B采用自定义的商业许可证 - Llama 3.1社区许可证。使用时需要遵守相关条款。

总的来说,Llama-3.1-70B是一个强大的多语言大模型,在对话和自然语言处理任务中表现出色。它为研究人员和开发者提供了一个功能丰富的AI工具,可用于各种创新应用。

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