AI
Llama 3 8B

Llama-3-8B: Эффективная языковая модель для диалоговых систем

Meta-Llama-3-8B - это языковая модель с 8 миллиардами параметров, разработанная компанией Meta в рамках семейства моделей Meta Llama 3.
Она оптимизирована для использования в диалоговых системах и превосходит многие доступные модели с открытым исходным кодом по общепринятым отраслевым показателям. При разработке модели особое внимание уделялось оптимизации полезности и безопасности.Meta-Llama-3-8B использует оптимизированную архитектуру трансформеров и обучена с использованием методов supervised fine-tuning (SFT) и reinforcement learning with human feedback (RLHF) для лучшего соответствия человеческим предпочтениям в отношении полезности и безопасности.
Llama 3

Характеристики

  • 8 миллиардов параметров
  • Оптимизированная архитектура трансформеров
  • Обучение с использованием SFT и RLHF
  • Длина контекста: 8000 токенов
  • Использование Grouped-Query Attention (GQA) для улучшенной масштабируемости вывода

Преимущества

  • Высокая производительность в диалоговых системах
  • Оптимизация полезности и безопасности
  • Превосходит многие модели с открытым исходным кодом по отраслевым показателям
  • Возможность тонкой настройки под конкретные задачи

Ограничения

  • Обучена преимущественно на английском языке
  • Возможность генерации неточных, предвзятых или нежелательных ответов в некоторых случаях
  • Необходимость дополнительного тестирования и настройки безопасности перед развертыванием в приложениях

Области применения

  • Чат-боты и виртуальные ассистенты
  • Генерация текста и кода
  • Ответы на вопросы и понимание естественного языка
  • Тонкая настройка под специфические задачи обработки естественного языка
  • Производительность
Meta-Llama-3-8B демонстрирует высокие результаты на различных бенчмарках, таких как MMLU, AGIEval, CommonSenseQA, SQuAD и других. Модель превосходит аналоги, такие как Llama2 7B и Llama2 13B, по большинству показателей.

Интересные факты

  • При обучении модели использовалось более 15 триллионов токенов данных из общедоступных источников, а также более 10 миллионов примеров с аннотациями, сделанными людьми.
  • Общий объем вычислений при предварительном обучении составил 7.7 миллионов GPU-часов, что привело к выбросам 2290 тонн CO2-эквивалента, которые были полностью компенсированы программой устойчивого развития Meta.
  • Компания Meta разработала руководство по ответственному использованию (Responsible Use Guide) и предоставляет инструменты, такие как Meta Llama Guard 2 и Code Shield, для обеспечения безопасности при развертывании приложений на основе Llama 3.
Meta-Llama-3-8B - мощная и эффективная языковая модель, оптимизированная для использования в диалоговых системах. Она сочетает высокую производительность, полезность и внимание к вопросам безопасности, что делает ее привлекательным выбором для разработчиков, стремящихся создавать передовые приложения с использованием обработки естественного языка.