導讀：Meta的開源大模型Llama3釋出了，開發者如何迎接新的機遇和挑戰？
背景
Llama3 昨天正式開源釋出了。
https://github.com/meta-llama/llama3
它代表了開源大型語言模型 (LLM) 的最新發展，作為 Llama 2 的繼承者，它的目标在突破自然語言了解和生成的界限。
Llama3 相關概念
下面來看與Llama3相關的一些核心概念：
上下文視窗增強
LLM 表現的一個關鍵因素是上下文視窗，即模型在任何指定時間可以“看到”的文本量。雖然 Llama 2 的上下文視窗僅限于 4000 個标記，但 Llama 3 應該具有更大的 上下文視窗。
如今 Google 的 Gemini 已經擁有多達 1000 萬個Token的上下文視窗，可以實作更豐富的上下文了解。
混合專家 (MoE)方法
受到 Mixtral 的 MoE 架構的啟發，Llama3也采用了類似的方法。MoE 系統根據相關性将傳入的Token路由到專門的神經網絡，則這些專家合作産生最終的輸出。
通過分層建構專家，Llama3 優化訓練和微調期間的計算效率。
基準與期望
Llama3目前已經進入了一個新競争格局，而其他大語言模型已經取得了重大進展。
與其它大語言模型的參數比較如下：
MMLU 基準：
GPT-4 在 MMLU 基準測試中取得了令人印象深刻的 87%， Llama 3 預計将超過這個分數，其性能将根據現有基準進行嚴格審查。
與 Claude 3 的比較：
由 Anthropic 開發的Claude 3 在行業基準測試中優于 GPT-4 和人類專家 。Llama3 亦正以類似的卓越模型為目标。
面臨的挑戰
Llama3面臨着幾個挑戰：
透明度和可解釋性
随着大語言模型的複雜性不斷增加，了解Llama3如何獲得其輸出變得至關重要。
Meta 需要優先考慮透明度，并為使用者提供可了解的決策過程機制。
減少偏見
複雜的大模型有可能繼承訓練資料的偏差。Llama3 需要積極解決偏見問題，確定公平和包容性。
機會
Llama3 也提供了令人振奮的新機會：
多語言支援
Meta将Llama3 的語言功能正擴充到英語之外的使用者群。多語言大語言模型對于全球采用至關重要。
多模态
将文本與其它媒體形式（例如圖像與音頻）內建，這些都增強了Llama3 的多功能性。人們正擁有一個能夠了解不同媒體背景的模型。
局限性
盡管有這麼多的特性與優勢，Llama3仍會遇到限制，包括如下：
計算需求
雖然有更大的上下文視窗和 MoE 架構，但是需要大量的計算資源。其平衡性能和效率是一個挑戰。
記憶體限制
當我們渴望類似于 Gemini 的上下文視窗時，但存在着記憶體的限制。Llama 3 須找到上下文和資源使用之間的最佳平衡點。
Llama3 的潛在應用場合
讓我們來一起探索Llama3（前沿的大語言模型）中令人激動的潛在應用：
自然語言了解 (NLU) 和生成：
- Llama3可以通過準确了解使用者查詢并生成上下文相關的響應來增強聊天機器人、虛拟助理和客戶支援系統。
- 可以改進機器翻譯、情感分析和文本摘要。
内容建立和個性化：
- Llama3可以生成高品質的文章、部落格文章和創意寫作。它可以為内容創作者、記者和作者提供有效地幫助。
- 根據使用者偏好個性化推薦新聞、産品或娛樂。
教育與學習：
- Llama3可以建立教育内容、回答問題并解釋各種主題。
- 它可以促進個性化輔導、适應性學習和互動式學習材料。
研究和資料分析：
- Llama3可以幫助研究人員總結科學論文、提取相關資訊并提出新的研究方向。
- 它可以分析大型資料集、生成報告并協助資料驅動的決策。
代碼生成和調試：
- Llama3可以編寫代碼片段、重構現有代碼并解決程式設計挑戰。
- 它可以通過識别常見錯誤并建議修複來幫助調試代碼。
創意内容：
- Llama3可以創作詩歌、故事、歌詞，甚至生成虛構人物。
- 它可以為電影、電視節目和遊戲建立對話、腳本和劇本。
醫療保健和醫學：
- Llama3可以通過總結患者記錄、建議治療方案和提供相關研究文章來幫助醫療專業人員。
- 它可以生成患者教育材料并回答與健康相關的問題。
法律與合規：
- Llama3可以起草法律檔案、合同和隐私政策。
- 它可以分析法律文本，識别相關判例法，并協助法律研究。
商業應用：
- Llama3可以自動執行客戶查詢、生成營銷内容并分析市場趨勢。
- 它可以協助商業智能、财務模組化和風險評估。
道德考慮和偏見減輕：
- Llama3可以積極解決偏見、促進公平并確定其應用程式的包容性。
- 應負責任地使用它，以避免造成有害後果。
Llama3在不同領域擁有巨大的前景，徹底改變了我們與語言和資訊互動的方式。它的影響将滲透到學術界、工業界和日常生活中。
注：上述應用是推測性的，基于 Llama3 的預期功能。
案例分析與最佳實踐
以下開發了一個 Jupiter Notebook，并在 Google Colab 中進行了全面測試，以展示如何将LLaMA3與 Python 結合使用。此外還實作了一個Jupiter Notebook MMLU 共4 個大語言模型的 3 項任務的結果：
MMLU 資料統計：
共有57個任務。收集了 15908 個問題，分為幾次開發集、驗證集和測試集。
開發集每個主題有 5 個問題，驗證集可用于選擇超參數，由 1540 個問題組成，測試集有 14079 個問題。
每個類别至少包含 100 個測試示例，這比大多數的考試都要長。
專家準确率估計約為 89.8%。
主要有以下幾個部分：人文、社會科學、STEM 以及其他。
MODEL: gpt-4
college_computer_science acc 0.6600
electrical_engineering acc 0.7655
machine_learning acc 0.7054
Average acc 0.7103 MODEL: mistral-large-latest
college_computer_science acc 0.5200
electrical_engineering acc 0.6069
machine_learning acc 0.5982
Average acc 0.5750 MODEL: claude-3-opus-20240229
college_computer_science acc 0.5700
electrical_engineering acc 0.3517
machine_learning acc 0.6161
Average acc 0.5141 MODEL: meta-llama/Meta-Llama-3–8B-Instruct
college_computer_science acc 0.3300
electrical_engineering acc 0.2414
machine_learning acc 0.3125 結語
Llama 3 代表着全球“LLM 軍備競賽”的關鍵一步。
在它正式開源釋出之際，人們期待給行業帶來新鮮血液，希望它能滿足人們的更大期望，朝着更強大、透明和公正的語言模型邁進的旅程仍在繼續，也希望 Llama 的後續版本發揮更重要的作用～
參考：
https://www.xda-developers.com/meta-llama3/
https://llama.meta.com/llama3/
https://ai.plainenglish.io/llama3-a-new-era-in-large-language-models-2270ca1d80c7
https://sh-tsang.medium.com/brief-review-mmlu-measuring-massive-multitask-language-understanding-7b18e7cbbeab