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前几天,Meta发布了他们迄今为止体量最大的开源AI模型——Llama 3.1。这个模型在多项基准测试中表现卓越,甚至优于GPT-4o和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet。
这次发布的Llama 3.1有三个尺寸:8B(中杯)、70B(大杯)和 405B(超大杯)。相比几个月前发布的小型Llama 3模型,Llama 3.1复杂得多,能力更强。
Llama 3.1:开源模型的新纪元
在150多个基准测试中,Llama 3.1的405B版本表现卓越,追平甚至超越了现有的SOTA模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。这标志着开源模型在性能上首次超越闭源模型,开启了人工智能领域的新篇章。
模型能力与架构
Llama 3.1将上下文长度扩展至128K,新增对八种语言的支持。405B版本的模型在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面均展现出超越现有顶尖模型的能力。此外,还推出了8B和70B模型的升级版本,与同等参数下的顶尖模型能力基本持平。
训练与优化
Llama 3.1 405B模型在超过15万亿个token上进行训练,采用了优化后的训练栈和超过16000个H100 GPU的算力规模。模型采用了标准的解码器Transformer架构,并进行了细微调整,以及迭代的post-training流程,包括SFT和DPO,以提升性能。
快速上手指南
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电脑配置要求
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Windows 10/11 64位操作系统
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8G显存以上英伟达显卡
下载和使用教程
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下载压缩包:下载地址:https://xueshu.fun/4999/
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解压文件:解压后,最好不要有中文路径,双击“run.exe”文件运行。
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浏览器访问:软件会自动打开浏览器,界面如下所示。
未来展望
随着Llama 3.1的发布,我们有理由相信,开源AI将成为行业的新标准。Meta承诺将继续致力于开源人工智能的发展,并与全球开发者和合作伙伴一起,推动人工智能技术的进步,造福全人类。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
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第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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