ChatGPT|开源大模型Llama3性能匹敌GPT4

4月18日，Meta正式发布Llama3，开源了包括8B和70B，在多个关键的基准测试中性能优于业界先进同类模型，其在代码生成等任务上实现了全面领先，能够进行复杂的推理，可以更遵循指令。

开源地址

下载链接：https://llama.meta.com/llama-downloads/ Github：https://github.com/meta-llama/

开源地址

体验地址： （1）https://llama3.replicate.dev/ （2）https://build.nvidia.com/explore/discover#llama3-70b，英伟达在这个平台上提供各种模型，其中包括现在流行的模型，建议收藏 （3）https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B，huggingface地址

如果有GPU可以尝试自己跑起来：

// 1、clone git代码
// 2、运行llama-3-8b-chat
torchrun --nproc_per_node 1 example_chat_completion.py \
    --ckpt_dir Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \
    --tokenizer_path Meta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.model \
    --max_seq_len 512 --max_batch_size 6

Llama3对比Llama2的改进

• 基于超过 15T token 训练，相当于 Llama 2 数据集的 7 倍还多；
• 支持 8K 长文本，改进的 tokenizer 具有 128K token 的词汇量，可实现更好的性能；
• 在大量重要基准中均具有最先进性能；
• 新能力范畴，包括增强的推理和代码能力；
• 训练效率比 Llama 2 高 3 倍；
• 带有 Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2 的新版信任和安全工具；

对比各个闭源大模型，Llama3在代码生成、文本摘要、对话、代码搜索等任务中均取得了显著的性能提升：

体验Llama3

用国内可以用的地址：https://llama3.replicate.dev/，体验效果如下：

最后致敬开源社区，如同Llama3生成的诗一样：

开源精神激发创新，

人工智能的民主化，

让所有人参与其中

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