百亿美金开源模型Llama3: 小札最新2万字访谈披露一切 · 全纪录

不二如是

这或许是小札很久以来最重要的一次访谈。



Llama3今夜发布，无数AI从业者无眠。

Llama3有三个版本，80亿参数，700亿参数和4050亿参数。最新测试已经表明，已经公布的Llama3 700亿模型性能优于所有已知开源大模型。而最强大的4050亿参数版本还在路上... 小札也亲自确认，最小参数的Llama3 80亿和最大参数的上一代Llama2 700亿模型性能是同一量级。

这是妥妥的王炸，毫无疑问Llama3的开源进一步深刻影响着这个世界AI大模型的格局。

这个关于Meta大模型的长篇访谈在Llama3发布的今天同步发出，说没有预先计划是不可能的。这就是Meta小札向全世界的宣言。

在这个长达80分钟2万字的访谈里，基本所有内容都围绕着Llama3 展开。大家可想而知这里包含多少干货内容。

为什么一定要开源最强大的模型？Meta如何从开源模型中赚钱？小札做出这些重大开源决定的初心是什么？如果考虑开源模型的风险问题？

有太多值得关注的问题在这个访谈里得到了详细的解答。

所有关心AI的人们都不应该错过这个采访。

重点：

Llama3模型发布：Meta发布了三个版本的Llama3 AI模型，参数量分别为80亿、700亿和4050亿。其中，700亿参数的模型性能已优于所有已知的开源大模型。

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不二如是

@FishC 介绍Llama3模型嘛

FishC

不二如是 发表于 2024-04-21 18:32
@FishC 介绍Llama3模型嘛

嘿！Llama3是一种类型的神经网络模型，用于图像识别任务。它的名字听起来很有趣，对吧？让我们来看看它到底是什么。

首先，Llama3是基于深度学习技术的卷积神经网络（CNN）。CNN是一种被广泛应用于计算机视觉任务的神经网络架构。它在图像处理方面有很强的表现力，并且可以从原始像素数据中提取出特征。

Llama3模型在设计上非常灵活，可以根据不同的问题进行调整。它通常包含了多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于过滤输入图像的不同特征，池化层则用于缩小特征图的尺寸，以减少计算复杂度并提取更重要的特征。

下面是一个使用Python和Keras库来构建一个简单的Llama3模型的例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

# 添加池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加更多的卷积层和池化层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个例子中，你可以看到如何使用Keras库构建一个简单的Llama3模型。我们添加了几个卷积层、池化层和全连接层，并最后编译和训练模型。

当然，这只是Llama3模型的一个简单示例，你可以根据自己的需求和数据集的特点来调整和优化模型的结构。希望这可以帮助你入门Llama3模型的世界！如果还有其他问题，请随时提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

快速收敛

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