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Llama 3.1磁力鏈提前泄露!開源模型王座一夜易主，GPT-4o被超越
www.163.com 2024-07-23 11:36
新智元報道
編輯：編輯部
【新智元導(dǎo)讀】Llama 3.1又被提前泄露了!開發(fā)者社區(qū)再次陷入狂歡：最大模型是405B，8B和70B模型也同時升級，模型大小約820GB?；鶞蕼y試結(jié)果驚人，磁力鏈全網(wǎng)瘋轉(zhuǎn)。
歷史再次重演，Llama 3.1 405B提前泄露了!
現(xiàn)在，基準測試和磁力鏈已經(jīng)傳得滿天飛了。
除了最大的405B，Meta這次還升級了5月初發(fā)布的8B和70B模型，并將上下文長度全部提升到了128K。
至此，模型版本也正式從Llama 3迭代到了Llama 3.1。
根據(jù)磁力鏈提供的信息，新模型大小為763.48GiB(約820GB)。
從泄露的「基準測試」可以看出，連8B小模型都很能打，而70B的模型，性能在多項基準上都能趕超GPT-4o了。
開發(fā)者們看到測試結(jié)果后也原地炸鍋，Topology CEO Aidan McLau驚呼道——
如果Llama 3-405B的基準測試是真的，它將
- 成為世界上最好的模型
- 每個人都可調(diào)
- 比GPT-4o還便宜!
HyperWriteAI CEO Matt Schumer預(yù)言：它定將成為開源模型中的SOTA。(連70B都能和GPT-4o掰手腕，何況這還是在指令微調(diào)之前。)
想象一下，一個GPT-4o級別的模型，以每秒330個token的速度運行，價格還要便宜10倍。這簡直太令人興奮了。
明天，將是狂野的一天!
而小扎的一句話，更是暗示著405B的到來——重大一周前的寧靜時刻。
眾多網(wǎng)友在線逼問OpenAI：新模型啥時候放出?
Llama 3.1家族，明日上線
根據(jù)泄露的模型卡，Llama 3.1將在23日發(fā)布。
許可證為「定制商業(yè)許可」和「Llama 3.1社區(qū)許可」。
泄露的Model Card：https://pastebin.com/9jGkYbXY
具體來說，多語言大模型 Llama 3.1系列是一組預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)的生成模型，包括8B、70B和405B三種參數(shù)規(guī)模。
指令微調(diào)后的Llama 3.1純文本模型(8B、70B、405B)，針對多語言對話用例進行了優(yōu)化。
除了英語，它還可以支持7種語言，包括德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語和泰語。
據(jù)介紹，Llama 3.1的新增能力包括，更長的上下文、支持多語言輸入和輸出，以及開發(fā)者與第三方工具的集成。
基準測試
在GitHub上一張基準圖(現(xiàn)404)顯示，Llama 3.1在基準測試中的優(yōu)異表現(xiàn)。
具體來說，在基準預(yù)訓(xùn)練模型的基準評測中，Llama 3.1 405B在通用任務(wù)、知識推理、閱讀理解上創(chuàng)下最新紀錄。
尤其在，MMLU、SQuAD細分基準上，提升最為明顯。
與此同時，Llama 3.1 8B和70B參數(shù)版本，相較于Llama 3，得到了細微地改善。不過，有些指標，70B Llama 3.1還不如前一代。
另外，指令微調(diào)模型中，看得出Llama 3.1 405B比預(yù)訓(xùn)練模型更強。在推理、代碼、數(shù)學(xué)、工具使用、多語言基準上，紛紛碾壓微調(diào)后的8B和70B版本。
Llama 3.1 8B和70B微調(diào)模型，同樣在多項能力任務(wù)中，性能大幅提升。
還有網(wǎng)友匯總了其他領(lǐng)先模型的基準，通過對比可以看出，Claude 3.5 Sonnet才是所有基準中的王者。
Llama 3.1 405B微調(diào)版本僅在數(shù)學(xué)基準MMLU Pro上，最能打，以73.3%成績打敗所有大模型。
另外，405B在GPQA(研究生水平的專業(yè)知識和推理)、數(shù)學(xué)、DROP(閱讀理解)、MGSM(多語言數(shù)學(xué))、HumanEval(編程)，BBH(知識評估)基準上，與GPT-4o不相上下。
而且，405B大幅領(lǐng)先最新GPT-4o mini模型。
Llama 3.1是一個自回歸語言模型，使用優(yōu)化的Transformer架構(gòu)。調(diào)整后的版本使用了SFT和RLHF，以符合人類對安全的偏好。
對于Llama 3.1系列模型，token計數(shù)僅指預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
所有模型的版本，都使用分組查詢注意力(GQA)來提高推理的可擴展性。
15T token訓(xùn)練數(shù)據(jù)
與Llama 3一樣，Llama 3.1也是在大約15萬億個來自公開可用來源的token上進行了預(yù)訓(xùn)練。
微調(diào)數(shù)據(jù)包括公開可用的指令數(shù)據(jù)集，以及超過2500萬個合成樣本，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止到2023年12月。
商用研究皆可
Llama 3.1支持多語言環(huán)境下的商業(yè)和研究用途。
經(jīng)過指令微調(diào)的純文本模型適用于聊天助手，而預(yù)訓(xùn)練模型可以適應(yīng)各種自然語言生成任務(wù)。Llama 3.1模型集合還支持利用其模型輸出來改進其他模型，包括合成數(shù)據(jù)生成和模型蒸餾。
違反使用法律法規(guī)、被使用政策和Llama 3.1社區(qū)許可證禁止、支持語言之外的使用，都屬于超出范圍。
并且團隊強調(diào)，除了支持的8種語言，Llama 3.1在更廣泛的語言集合上進行了訓(xùn)練。開發(fā)者對其進行微調(diào)，就可以在其他語言上適用，前提是遵守社區(qū)許可證等政策，并保證使用是安全和負責(zé)的。
3930萬GPU小時訓(xùn)練
在預(yù)訓(xùn)練時，Meta使用了定制的訓(xùn)練庫、Meta定制的GPU集群和生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。微調(diào)、注釋和評估也都是在生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施上進行的。
訓(xùn)練累計使用了3930萬GPU小時的計算時間，硬件類型為H100-80GB(TDP為700W)。
訓(xùn)練時間是訓(xùn)練每個模型所需的總GPU時間，功耗是每個GPU設(shè)備的峰值功率容量，根據(jù)功率使用效率進行了調(diào)整。
訓(xùn)練的總位置基溫室氣體排放估計為11,390噸二氧化碳當(dāng)量(CO2eq)。
Meta強調(diào)，自2020年以來，自己一直保持著凈零的溫室氣體排放，并且100%的電力都是由可再生資源生成的，因此基于市場基準的總溫室氣體排放為0噸二氧化碳當(dāng)量。
重大風(fēng)險
在重大風(fēng)險上，Meta也做了測試。
包括CBRNE(化學(xué)、生物、放射性、核和爆炸材料)有用性、兒童安全和網(wǎng)絡(luò)攻擊。
在網(wǎng)絡(luò)攻擊上，團隊調(diào)查了LLMs是否可以提高人類在黑客任務(wù)中的能力，包括技能水平和速度。
研究重點在評估LLMs在網(wǎng)絡(luò)攻擊行動中用作自主Agent的能力，特別是被勒索軟件攻擊時。
主要目標就是評估這些模型是否能在沒有人為干預(yù)的情況下，有效地作為獨立Agent執(zhí)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊。
網(wǎng)友炸鍋，再一次見證歷史
磁力鏈放出后，迫不及待的網(wǎng)友直接開始下載，不過這可能需要等待很久。
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