作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集，这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集，并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调（SFT），使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型，并且主要由单句指令组成。{"messages...
Meta-Llama-3-70b-instruct:70B 基础模型的指令调优版 此外,还发布了基于 Llama 3 8B 微调后的最新 Llama Guard 版本——Llama Guard 2。Llama Guard 2 是为生产环境设计的,能够对大语言模型的输入 (即提示) 和响应进行分类,以便识别潜在的不安全内容。 与Llama 2 相比,Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tok...
目前，Llama 3两种参数量的基础和Instruct版本都已上线Hugging Face可供下载。此外，微软Azure、谷歌云、亚马逊AWS、英伟达NIM等云服务平台也将陆续上线Llama 3。同时，Meta还表示Llama 3会得到英特尔、英伟达、AMD、高通等多家厂商提供的硬件平台支持。值得一提的是，此次与基础模型一同发布的，还有基于Llama 3的官方Web...
目前,Llama 3 两种参数量的基础和 Instruct 版本都已上线 Hugging Face 可供下载。此外,微软 Azure、谷歌云、亚马逊 AWS、英伟达 NIM 等云服务平台也将陆续上线 Llama 3。 同时,Meta 还表示 Llama 3 会得到英特尔、英伟达、AMD、高通等多家厂商提供的硬件平台支持。 Hugging Face 地址:github.com/meta-llama/l ...
当然，Meta AI 若是「 尚未在您所在的国家/地区推出」，你可以采用开源模型最朴素的使用渠道——全球最大的 AI 开源社区网站 Hugging Face。附上体验地址：https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct Perplexity、Poe 等平台也迅速宣布将 Llama 3 集成到平台服务上。你还可以通过调用开源模型...
使用方法:以访客身份登录,并选择Llama-70B-instruct模型,即可展开对话。目前hugging face上面只看到了70B的对话模型,并没有看到8B的。可能后续也会上线400B+的模型。 稍微问了一个问题,看起来还行,欢迎大家尝试。 Ollama(ollama.com/library/llama3) 利用Ollama的软件来运行llama3,在网站中有介绍,这里就不多说啦...
这次打算用 Hugging Face 的 API 来写一份预训练大(小)模型的代码,也就是用 Trainer 来做预训练。由于只是想练习一下,因此打算选一个极小模型 + 小数据集。为了贴近主流,于是打算预训练一个LLaMA 3——不过是超迷你版本,大小仅不到 20M。 想起来曾经看到过的微软的工作TinyStories,探索的是语言模型在多小的...
目前，Llama 3两种参数量的基础和Instruct版本都已上线Hugging Face可供下载。下载链接：https://llama.meta.com/llama-downloads/ Github：https://github.com/meta-llama/ 此外，微软Azure、谷歌云、亚马逊AWS、英伟达NIM等云服务平台也将陆续上线Llama 3。同时，Meta还表示Llama 3会得到英特尔、英伟达、AMD、...
Openrouter 几乎第一时间，就把 Llama 3 70B 和 8B 两个 Instruct 模型加了进去，而且定价非常便宜。
图2 Llama3 instruct模型人类评估结果 基于这个评估集合人类标注员标记的偏好得分突出了70B指令遵循模型相较于同体量竞品模型的强劲表现。与此同时,我们的预训练模型也在同等体量梯队中取得了最佳效果,如下所示: 图3 Llama3预训练模型表现 为了构建一个强大的大语言模型,我们坚信创新、可伸缩、优化简单是非常重要的。