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LLaMA 3 又来掀桌子了
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
LLaMA 3 发布了 8B 和 70B 两种模型，性能显著提升。新架构和数据处理方法使预训练数据量达到 15T tokens，涵盖多语言数据。训练效率提高三倍，微调方法结合多种技术，显著改善模型推理能力。
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关键要点
- LLaMA 3 发布了 8B 和 70B 两种模型，性能显著提升。
- 新架构使用了 128K token vocabulary，提升了编码效率。
- 预训练数据量达到 15T tokens，包含多语言数据，代码数据增加了 4 倍。
- 采用分组查询注意力(GQA)提升推理效率，训练序列长度增加到 8,192。
- 训练效率提高三倍，开发了新训练堆栈以最大化 GPU 运行时间。
- 微调方法结合了监督式微调、拒绝抽样和多种优化技术，显著改善模型推理能力。
❓
延伸问答
LLaMA 3 有哪些模型版本？
LLaMA 3 发布了 8B 和 70B 两种模型。
LLaMA 3 的预训练数据量是多少？
LLaMA 3 的预训练数据量达到 15T tokens。
LLaMA 3 如何提高训练效率？
LLaMA 3 的训练效率提高了三倍，采用了新训练堆栈以最大化 GPU 运行时间。
LLaMA 3 使用了什么样的新架构？
LLaMA 3 使用了 128K token vocabulary 的新架构，提升了编码效率。
LLaMA 3 在微调方面有哪些改进？
LLaMA 3 结合了监督式微调、拒绝抽样和多种优化技术，显著改善了模型推理能力。
LLaMA 3 的多语言支持情况如何？
LLaMA 3 的预训练数据集中有超过5%是30多种语言的高质量非英语数据。
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