一文速览Llama 3：从Llama 3的模型架构到如何把长度扩展到100万——基于NTK-aware插值
原文中文，约5100字，阅读约需12分钟。发表于：。4.19日凌晨正准备睡觉时，突然审稿项目组的文弱同学说：Meta发布Llama 3系列大语言模型了一查，还真是本文以大模型开发者的视角，帮你迅速梳理下LLama的关键特征，并对比上一个版本的LLama2，且本文后续，将更新用我司paper-review数据集微调llama3的训练过程。
Meta发布了Llama 3系列的大型语言模型，包括8B和70B两个版本。Llama 3在推理、代码生成和指令跟踪方面具有改进的能力。Llama 3使用超过15T个预训练数据进行训练，比Llama 2大七倍。训练数据包括来自30多种语言的高质量非英语数据。Llama 3还引入了新的数据过滤流程以确保高质量的训练。模型使用并行化技术和先进的训练堆栈进行训练以提高效率。Llama 3还包括创新的指令微调方法。发布还附带了新的信任和安全工具，包括Llama Guard 2和Cybersec Eval 2。Llama 3将在主要平台上提供，以进行大规模部署。未来版本的Llama 3将包括多模态能力、多语言对话能力、更长的上下文窗口和更强大的整体性能。
