结合基准任务性能:在第二阶段,将预测的负对数似然损失与下游基准任务的准确率相关联,利用Llama2系列模型在不同计算规模下的实际性能数据,进一步精确预测Llama3 405B在基准任务上的表现。 结论 通过两阶段的方法论,研究团队成功预测了Llama3 405B在多个下游基准任务上的性能,并且预测结果与实际测试结果高度吻合。这一结...
随着我们进一步扩大规模,Llama 3 的训练被迁移到 Meta 的生产集群(Lee 等人,2024)。这种设置优化了生产级可靠性,这是我们在扩大训练规模时至关重要的。 计算资源:Llama 3 405B 在高达 16,000 块 H100 GPU 上进行训练,每块 GPU 以 700W TDP 运行,拥有 80GB HBM3,使用 Meta 的 Grand Teton AI 服务器平台(...
为此,我们首先提示 Llama 3 生成至少需要两次工具调用的用户提示(可以是来自我们的核心集中的相同工具或不同工具)。然后,根据这些提示,我们进行少量样本提示 Llama 3 生成一个解决方案,该解决方案由交织的推理步骤和工具调用组成,类似于 ReAct (Yao 等人,2022)。请参见图 10,以了解 Llama 3 执行涉及多步骤工具使用...
4、在 15.6T token（3.8x10²⁵ FLOPs）上预训练 405B 是一项重大挑战，Meta 优化了整个训练堆栈，并使用了超过 16K H100 GPU。正如 PyTorch 创始人、Meta 杰出工程师 Soumith Chintala 所说，Llama3 论文揭示了许多很酷的细节，其中之一就是基础设施的构建。5、在后训练中，Meta 通过多轮对齐来完善 Chat...
Ellamind联合创始人、CEO Jan P. Harries解读了Llama 3.1论文有趣的看点。在此基础上,结合原论文,整理看点如下: 1. 模型参数为什么是405B? 2. 训练基础设施——H100集群的详细介绍 3. 大规模GPU集群训练中断了466次,报销了148台机器 4. 预训练数据的调整 ...
这篇论文全面评估了LLaMA3在各种低比特量化技术(包括训练后量化和LoRA微调量化)中的性能。 此研究发现表明,尽管LLaMA3在量化后仍然展现出优越的性能,但与量化相关的性能下降是显著的,甚至在许多情况下可以导致更大的下降。 这一发现突显了在资源受限环境中部署LLaMA3可能面临的潜在挑战,并强调了在低比特量化背景下增长...
与Llama-2相比,Llama-3使用了15T tokens的训练数据,在推理、数学、代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升。 此外,Llama-3还使用了分组查询注意力、掩码等创新技术,帮助开发者以最低的能耗获取绝佳的性能。很快,Meta就会发布Llama-3的论文。 开源地址:
我们致力于以负责任的方式开发 Llama 3,并提供各种资源来帮助用户负责任地使用它。这包括通过 Llama Guard 2、Code Shield 和 CyberSec Eval 2 引入新的信任和安全工具。 在接下来的几个月中,我们将推出新的功能,包括更长的上下文窗口、更多模型尺寸、性能增强,并分享 Llama 3 的研究论文。
Meta AI团队在同步发表的《The Llama 3 Herd of Models》论文里对比了Llama 3框架下所有模型目前的能力。 还有一个额外福利:为了鼓励合成数据的使用,Meta更新了更宽松的许可证,允许开发者使用Llama 3.1模型的高质量输出来改进和开发第三方AI生成模型。
从论文可以看出，Movie Gen Video沿用了Transformer的设计，尤其借鉴了Llama 3。而研究人员引入的「流匹配」（Flow Matching），让视频在精度和细节表现上，都优于扩散模型。稍显遗憾的是，这次Meta发的也是「期货」，产品预计明年才正式向公众开放。不出意外的，围观群众给出亮眼点评：「Meta居然抢着OpenAI之前发布了...