Llama 3细节公布!AI产品总监站台讲解:Llama系列超庞大生态系统

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Llama 3细节公布!AI产品总监站台讲解:Llama系列超庞大生态系统

 

文章摘要


【关 键 词】 Meta公司Llama系列AI模型Transformer安全性

背景介绍:
Meta公司在2023年2月组建了一个跨领域的团队,致力于开发Llama系列模型。Llama 2模型于2023年7月发布,参数范围从7B到70B,代表了当时的先进技术。随后,Meta陆续发布了Code Llama和Purple Llama项目,分别关注模型的实用性和安全性

Llama 3模型特点:
Llama 3模型使用了至少7倍于Llama 2的数据进行训练,超过15T个token。微调数据量增加了10倍,达到了1000万条人类标注数据。Llama 3还包括更大的词汇表、新的tokenizer,以及加倍的上下文窗口。尽管目前发布的是Llama 3的早期版本,但模型性能已经非常强劲,优于同类对比模型。

开发思路:
Llama 3的研发团队关注四个主要问题:模型架构、训练数据和计算资源、指令微调和模型安全性。Llama 3采用稠密自回归Transformer,引入群组查询注意力机制,并使用新的分词器。训练过程需要大量计算资源,Meta自建了计算集群。在指令微调方面,Meta扩大了人工标注数据规模,并采用了多种技术以平衡模型的可用性和安全性。

安全性考虑:
Meta团队在提高模型实用性的同时,也在安全性方面进行了权衡。团队投入大量时间进行红队测试,以识别和缓解潜在的安全风险。未来的研究方向是开发出融合红蓝队(攻击方和防御方)的模型,以最大化模型价值。

工具和系统:
Meta发布了Cybersec Eval系统,用于识别和防护提示注入、冒犯性内容和滥用代码解释器等攻击。此外,Llama Guard v1和v2工具可以用于内容审查,允许用户自定义并免费使用。

性能评估:
Llama 3在对抗提示词注入攻击方面表现出色,8B模型在拒绝率和违规率之间达到了理想平衡,而70B模型则更连贯、更智能。Code Llama 70B的高拒绝率是团队计划在未来模型中改进的问题。

总结:
Llama 3模型是Meta在大型语言模型领域的最新成果,其开源的训练思路和工具为整个生态系统的发展提供了支持。通过不断的技术创新和安全性考量,Meta正努力推动Llama系列模型在性能和安全性方面达到新的高度。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 3545字 | 15分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

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