Llama 3 的推出标志着 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四个新的开放型大语言模型。这些模型分为两种规模:8B 和 70B 参数,每种规模都提供预训练基础版和指令调优版。所有版本均可在各种消费级硬件上运行,并具有 8000 Token 的上下文长度。 Meta-Llama-3-8b:8B 基础模型 Meta-Llama-3-8b-instruct:8B 基础模型的...
许可证自定义商业许可证位于:https://llama.meta.com/llama3/license 向何处发送关于模型的问题或评论关于如何提供模型的反馈或评论的说明,可在模型自述中找到。有关如何在应用程序中使用Llama 3的生成参数和配方的更多技术信息,请访问此处。 NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF · Hugging Face ##模型详...
方法 meta-llama/meta-llama-3-70B指令为基 NTK-aware插值[4]遵循缩放定律[2]为RoPEθ设置最佳调度 增加上下文长度的渐进训练,类似于大世界模型[1](见下文详细信息) 基础设施: 我们在EasyContext Blockwise RingAttention库[5]的基础上进行构建,以在Crusoe Energy高性能L40S簇上的非常长的上下文上进行可扩展和有效...
在Hugging Face上,failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule展示了一种独特的AI对话模型,它采用了忧郁和脾气暴躁的对话风格。这个模型是Llama 3系列的一个变种,通过使用正交化技术展示了AI个性特征的灵活性。它证明... 在Hugging Face上,failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule展示了一种独特的AI对话模型,它采用了...
在RULER 基准测试上,不同块大小对Star Attention准确性的影响,块大小范围从4K到32K,适用于序列长度为128K的Llama-3.1-8B instruct 模型 用于评估的RULER,包含了13个任务,分为4个领域:大海捞针 (检索)、多跳追踪、聚合和问答, 不同任...
lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF模型是Llama系列的重大进步,拥有令人印象深刻的80亿参数。它专为遵循指令而设计,是一种多功能工具,可用于各种任务,包括多轮对话、一般知识查询和编码挑战。值得注意... 内容导读 lmstudio-community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF模型是Llama系列的重大进步,拥有令...
在RULER 基准测试上,不同块大小对Star Attention准确性的影响,块大小范围从4K到32K,适用于序列长度为128K的Llama-3.1-8B instruct 模型 用于评估的RULER,包含了13个任务,分为4个领域:大海捞针 (检索)、多跳追踪、聚合和问答, 不同任务中,全局注意力和Star Attention的准确性差异对比 ...
- McGill-NLP/Llama-3-8B-Web是一个通过开源和开放科学来推进和民主化人工智能的项目。 - 他们使用了一个finetuned的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,该模型在WebLINX数据集上进行了训练。 - 该模型在WebLINX基准测试中表现优于GPT-4V,达到了28.8%的总体得分。 - 他们的目标是构建适用于浏览网页的人本中心代理。
7B和Mixtral-8x22B模型。Hugging Face Inference-as-a-Service已成为Hugging Face企业平台Enterprise Hub的最新服务。费用依企业使用的模型而定。例如使用Llama-3-8B-Instruct时，一般回应时间（输入500 token、输出100 token）下费用为1秒0.0023美元。若使用Meta-Llama-3-70B-Instruct，费用为2秒0.0184美元。
在多个长上下文基准测试上,Star Attention所加持的8B Llama3的推理速度显著提升,随着序列长度增加,加速比从1.1x提升到2.7x。 而在参数量更大的Llama3.1-70B上,推理的加速比提升更为显著。 与此同时,对比采用全局注意力的基准,Star Attention相对准确率的降低只在0～3%范围内。