Llama 3 是什麼？ 初學者逐步指南 [2025]
遇見 Llama 3 — 由 Meta 創建的開源大型語言模型 (LLM)，顛覆了生成式 AI 市場，支持廣泛的用例。 本指南探討了它是什麼以及它如何改變您的工作方式。
生成式人工智能 (AI) 領域預計將在未來幾年內增長，到 2032 年將達到 1.3 兆美元的收入。 隨著這一潮流，許多公司正競相打造最下的 LLM。
Meta 也不例外。 2025 年 4 月，它推出了 Llama 3，一款創新而強大的 LLM，為其他競爭對手設立了新的品質標準。 這款AI模型與其他工具不同的地方在於它是開源的，並且是在龐大的數據集上進行訓練的。
但讓我們不要再浪費時間了。 深入閱讀本文，探索Meta Llama 3是什麼，它的主要功能和用例，以及更多內容。
Meta Llama 3是什麼？
Llama 3是Meta AI最新的LLM，設計用於多種用例，例如回答自然語言問題、編寫代碼和構思想法。
由於這款AI助手是在大量的訓練數據上進行訓練的，它能夠理解上下文並像人類一樣回應，這使其非常適用於創作內容和提供信息。
與其他Llama模型不同，Llama 3具有預訓練和指令微調，擁有80億或700億參數，這使其非常適用於包括代碼生成和總結在內的多項任務。
這款開源模型還可以在Hugging Face、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、AWS和Google Cloud上免費使用。
但是它與之前版本有什麼不同之處？ 讓我們找出來。
Llama 3與Llama 2有什麼不同？
是什麼使Llama 3比Llama 2更好？ 它們不應該有太大的不同，對吧？
首先，Meta的Llama 3擁有一個15000億標記數據集（實現更有效的語言編碼和更好的性能），比之前的模型大7倍。
對於Llama 3的分詞器支持128000標記，使其比其他版本的Llama更具能力，提供無與倫比的準確性、推理性和可靠性。
此外，根據Meta表示，他們添加了4倍的代碼，並涵蓋了30種語言。 他們還增加了Code Shield，這是一個可以捕捉Llama 3生成的任何錯誤代碼的護欄。
總之，雖然Llama 3與Llama 2具有相同的變壓器架構，但它比較老一代更好、更高效。
以下是Reddit用戶對此的評論：
“即使到目前為止只能進行有限測試，也已清楚70B模型是目前最好的開源模型。” 已經有人說過其他模型尺寸和更高上下文窗口將會跟進。
但如果Llama 3在其所做的工作方面表現得如此出色，它的主要功能是什麼？
這不是問題；我們可以在下一個部分探討這個話題。
Llama 3的主要功能是什麼？
肯定有關於Llama 3吸引這麼多人的原因。 終究，Llama 3 在 AI 基準上表現優於其他競爭對手，如 Claude 3 或 ChatGPT，平均提升 15% across key AI 基準。 那麼，Llama 3 的優勢是什麼？
讓我們來看看它的主要特點；也許能找到我們尋求的答案：
- 參數模型： Meta 提供兩個參數模型，如 Llama 3 70b 和 8b。 在這方面超越 Llama 2，這一代 LLM 提升了效率，改善了代碼生成，並優化了模型性能以適應現實場景。
- 訓練數據集： 為了使 Llama 3 成為最佳，Meta 在大型高質量數據集上進行了訓練。 從公共來源收集了超過 15T tokens 的數據，Llama 3 為眾多多語言使用案例做好了準備。 Meta 創建了過濾管道，如 NSFW 和啟發式過濾器、質量分類器和語義去重復。
- 模型架構： Llama 3 保留了其解碼器專用的變壓器架構，但升級了幾個部分。 首先，Llama 3 更有效地編碼語言，顯著提高性能。 其次，Llama 在兩個參數模型中集成了分組查詢注意力（GQA），從而提高了推理效率。
- 訓練後縮放： Meta 開發了詳細的縮放規則，使其能夠預測 Llama 3 在關鍵任務（例如在 HumanEval 基準上評估的代碼生成）上的性能。 此外，Meta 還開發了一個先進的訓練堆棧，自動處理錯誤並最大化 GPU 上線時間。
- 指令微調： Meta 的後訓練新方法結合了拒絕採樣、近端策略優化（PPO）和直接偏好優化（DPO）。 此組合提高了提示語的質量和 Llama 3 的性能。
嗯，這是一堆信息。 如果您發現有什麼不清楚，請隨時再次閱讀。 😉
如果您準備好繼續，讓我們討論 Llama 3 的主要用途。
Llama 3 的主要用途是什麼？
從文章一開始，您可能問自己：“Llama 3 到底擅長什麼？” 這部分將試圖回答這個問題。
因此，以下是 Llama 3 的最常見用途：
- 聊天機器人： 由於 Llama 3 具有深厚的語言理解能力，您可以利用它來自動化客戶服務。 因此，您釋放了您的工作人員時間，讓他們專注於改善與客戶的關係。 您的客戶也會更多地與您的品牌產生互動。
- 內容創建： 通過使用 Llama 3，您可以生成不同類型的內容，從文章和報告到博客甚至故事。 這樣一來，您可以簡化內容創建過程，更快地產出更多作品。
- 電子郵件通訊： 每當您遇到困難，找不到合適的用語時，Llama 3 都可以幫助您起草電子郵件，並在每一次作出正確回應。 這樣，您可以在所有通訊渠道上保持一致的品牌語調。
- 數據分析報告： 如果您需要查看您的業務表現，Llama 3 可以總結您的發現（以及您的長文檔），生成具有視覺吸引力的報告，從而幫助您做出更明智的決策。
- 代碼生成： 我們在全文中多次提及，這是 Llama 3 的主要用例之一。 因此，開發人員可以生成代碼片段並識別錯誤。 但是Llama 3還提供編程建議以改善流程。
這就是Llama的用例。
接下來，讓我們談談它的安全生態系統。
Llama 3處理敏感數據，因此在這個不穩定的網絡世界中，Meta致力於實施堅固的安全措施以保護數據安全。
以下是Llama 3生態系統採用的安全措施。
Llama代碼盾牌 - 簡而言之，代碼盾牌排除了Llama生成的不安全代碼，確保它不包含在最終產品中。
- 基本上，它分類並過濾不安全的代碼。 Llama守衛2 - 這項安全措施專注於分析您的文本，包括提示和回應，並根據MLCommons人工智慧安全分類標準將其標記為“安全”或“不安全”。
- 使文本不安全的是包含歧視、仇恨言論或暴力的描述。 CyberSec Eval 2 - CyberSec Eval 2的目的是使用攻擊性網絡安全功能、易受到提示注入評估以及濫用其代碼解釋器的能力來評估LLM的安全性。
- torchtune - Meta的Llama 3使用PyTorch本地庫來撰寫和實驗LLMs。
- 為什麼？ 因為它提供了內存高效的訓練配方以進行微調。 因為它提供了專為微調而設的記憶效率訓練食譜。
我們已經結束了本文的理論部分。 現在，讓我們實際行動，學習如何使用Meta AI來使用Llama 3。
如何使用Llama 3？
您想使用和訪問Llama 3，但您不知道從哪裡開始。 您是要撫摸它還是餵食？ 不是 - 您只需要在Facebook、Messenger、WhatsApp、Instagram或Web上啟動Meta AI應用程式。
這是一個像ChatGPT一樣的工作原理，這意味著您會有一個指定的區域，您可以在Meta AI上提問任何問題。
壞消息是，截至目前，這僅在一些國家/地區提供，例如：
- 美國
- 澳大利亞
- 加拿大
- 迦納
- 牙買加
- 馬拉威
- 紐西蘭
- 尼日利亞
- 巴基斯坦
- 新加坡
- 南非
- 烏干達
- 尚比亞
- 津巴布韋
所以，如果您不在這些國家之一，您可能會收到這樣的不幸消息：
不過，別擔心 — Meta 承諾將更多國家加入其清單，因為他們剛剛開始踏上這個旅程。 所以，請密切留意 Llama 3 將何時在您的地區推出。
對於那些可以使用它的人，您只需訪問llama.meta.com，並在右上角點擊嘗試 Meta AI 。
一個新的選項卡將打開 Llama 3 的儀表板，您可以在提示框中輸入您的輸入。
與 ChatGPT 類似，此工具將根據您的提示生成所需的文本。
您還可以透過其他平台使用 Llama 3，如 Hugging Face、Perplexity AI、Replicate、GPT4All、Ollama、ChatLabs 或本地。
輪到您了！
Meta 為 Llama 3 準備了很多，包括涉足多模態並開發迄今為止最大的模型（超過 400B 參數）。
AI 軟件有可能革新市場，為其他競爭對手樹立新的質量標準。 但您知道還有誰有潛力改變您的工作方式嗎？
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關鍵結論 🔑🥡🍕
Llama 3 是免費的嗎?
是的，Llama 3 是免費的。 然而，如果您與第三方使用 Llama 3，可能會有一些與供應商相關的費用。
Llama 3 是否是開源的?
是的，Llama 3 是開源的，就像之前的版本一样，公開提供，這與其他競爭對手不同。
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Llama 3 是否比 OpenAI 的 GPT-4 更好?
Llama 3 和 GPT-4 的主要差異在於它們在不同領域的性能。
例如，在評估 AI 工具生成類似人類代碼能力的基準上，Llama 3 得分為 81.7，而 GPT 得分為 67。
因此，一切取決於您需要的是什麼。
Llama 3 對我的組織是否是一個好選擇?
如果您需要一個用於編碼或獲取答案等一般目的的 AI 模型，那這是一個很好的選擇。 它還是免費的，您可以按照自己的需求進行定製。
什麼是 Llama 3 AI?
Llama 3 AI 是 Meta 開發的先進語言模型，旨在理解和生成類似人類的文本，在各種自然語言處理任務中相比其前身提供了增強功能。
Llama 3 是否比 Llama 2 更好?
是的，Llama 3 是 Llama 2 的改進版本，提供更好的性能、更準確的文本生成和進階的理解，這要歸功於其基礎架構和訓練數據的先進。
Llama 3 的優勢是什麼?
Llama 3 的優勢包括更準確和連貫的文本生成、改善對上下文的理解以及在複雜的自然語言處理任務中表現更好，使其在各種應用中更加有效。
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Llama 是否比 GPT-4 更好?
無論 Llama 3 是否比 GPT-4 更好取決於具體用例，但通常而言，GPT-4 在多功能性和廣泛採用方面領先，而 Llama 3 可能在某些情況下提供專業優勢，取決於其訓練和優化。
