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开源模型会越来越落后？百度，你再次被狠狠打脸了。
北美时间7月23日，Meta（原Facebook，脸书）公司正式官宣发布了开源模型Llama 3.1。不出意外的话，根据各项AI模型基准测试的结果来看，Llama 3.1将会成为史上最强大的开源LLM模型。Llama 3.1模型具备128K的上下文长度，支持八种语言，并推出了首个开放源码前沿级AI模型Llama 3.1 405B。作为首个开源的前沿级AI模型，Llama 3.1 405B在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等方面拥有最先进的能力，能与目前市场上最好的闭源模型相媲美，如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。
Llama 3.1通过扩展上下文长度、增强推理能力和改进工具使用，能够支持高级应用如长文本摘要、多语言对话代理和编程助手。此外，Meta还注重该模型的开放性和可扩展性，鼓励开发者创建自定义代理和新型智能行为，同时配备了如Llama Guard 3和Prompt Guard等安全工具，以支持负责任的开发。
Llama 3.1的三种型号
和大多数AI模型一样，Llama 3.1也包含三种型号：405B、70B和8B，表示模型的参数量依次降低。这三档模型均支持128K上下文长度，增强了长文本处理和对话能力。
405B 型号：这是Llama 3.1系列的最强模型，具有最广泛的使用案例。它以4050亿参数成为目前参数量最大（参数量越大某种程度上意味着“智商”越高）的开源模型，适用于复杂的数学问题和多语言翻译等任务。
70B 型号：高性能且性价比很高的中端模型，类似于Claude 3系列中的Claude 3 Sonnet，能适用于多种使用案例。它在性能和成本之间取得了良好的平衡，非常适合需要强大但不及最大模型资源需求的应用。
8B 型号：轻量级且超高速，几乎可以在任何设备上运行。它特别适合资源受限的环境，仍能提供强大的语言处理能力。
Llama 3.1基准测试结果
Llama 3.1 405B
Llama 3.1 405B模型在多个测试中表现优秀，在某些领域甚至超过了目前AI领域最强模型GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。
强项：
数学能力：在GSM8K测试中得分96.8，为所有模型中最高。
推理能力：ARC Challenge得分96.9，同样是最高分。
长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY测试得分95.2，与GPT-4持平，优于其他模型。
多语言能力：Multilingual MGSM测试得分91.6，与Claude 3.5 Sonnet并列最高。
相对弱项：
GPQA测试得分51.1，低于GPT-4 Omni和Claude 3.5 Sonnet。
Nexus测试得分58.7，虽然高于其他已测试模型，但分数相对较低。
通用能力：
MMLU和MMLU PRO测试中表现良好，分别得到88.6和73.3分。
IFEval测试得分88.6，与Claude 3.5 Sonnet相当，高于其他模型。
HumanEval和MBPP EvalPlus测试中也有不错表现，分别得分89.0和88.6。
工具使用：
BFCL测试得分88.5，表现不错但略低于Claude 3.5 Sonnet。
特殊测试：
NIH/Multi-needle测试得分98.1，虽然低于GPT-4系列的满分，但仍然非常高。
Llama 3.1 405B模型在多个领域展现了强劲的性能，特别是在数学、推理和长文本处理方面。它在某些测试中甚至超过了其他知名闭源模型，展现出较为全面的能力。
Llama 3.1 8B
总体表现: 作为较小的模型，Llama 3.1 8B 在多个测试中表现出色，尤其考虑到其较小的参数规模。
强项:
数学能力：GSM8K 测试得分 84.5，表现优秀。
推理能力：ARC Challenge 得分 83.4，高于某些更大的模型。
长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY 测试得分 81.0，显示出不错的长文本理解能力。
相对弱项:
GPQA 测试得分 32.8，相对较低。
Nexus 测试得分 38.5，虽然超过了一些竞争对手，但仍有提升空间。
通用能力:
MMLU 和 MMLU PRO 测试中表现尚可，分别得到 73.0 和 48.3 分。
IFEval 测试得分 80.4，显示出良好的通用理解能力。
特殊测试:
NIH/Multi-needle 测试得分高达 98.8，表现非常出色。
Llama 3.1 70B
总体表现: Llama 3.1 70B 作为更大的模型，在几乎所有测试中都表现优异，经常超越其他模型，包括 GPT 3.5 Turbo。
强项:
数学能力：GSM8K 测试得分 95.1，大幅领先其他模型。
推理能力：ARC Challenge 得分 94.8，表现卓越。
长文本处理：ZeroSCROLLS/QuALITY 测试得分 90.5，展现出强大的长文本理解能力。
多语言能力：Multilingual MGSM 测试得分 86.9，远超其他模型。
相对弱项:
GPQA 测试得分 46.7，虽然领先于表格中的其他模型，但仍有提升空间。
Nexus 测试得分 56.7，虽然高于其他模型，但相对于自身其他测试结果略显逊色。
通用能力:
MMLU 和 MMLU PRO 测试中表现优秀，分别得到 86.0 和 66.4 分，领先其他模型。
IFEval 测试得分 87.5，展现出强大的通用理解能力。
HumanEval 和 MBPP EvalPlus 测试中表现出色，分别得分 80.5 和 86.0。
特殊测试:
NIH/Multi-needle 测试得分 97.5，虽略低于 8B 版本，但仍然非常出色。
Llama 3.1 70B 模型在几乎所有测试中都展现出卓越的性能，显著优于其 8B 版本，并在多个领域超越了包括 GPT 3.5 Turbo 在内的其他模型。它展示了强大的全面能力，特别是在数学、推理、长文本处理和多语言任务方面。
如何体验Llama 3.1 405B？
https://www.meta.ai/
https://llama.meta.com/
结语
Llama 3.1模型其实早在几天前，就因为消息泄露而引起了很多关注。今天正式发布后，更是以其强大的性能技惊全场。感兴趣的朋友不妨一试。
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总结
**文章总结**木易，一个AI领域互联网技术产品经理，分享AI知识，展望2024年与大家共同进步。本文重点讨论了Meta（原Facebook）公司发布的强大开源AI模型`Llama 3.1`。
### **Meta发布`Llama 3.1`开源模型**
- **时间**：北美时间7月23日。
- **模型特点**：具备128K的上下文长度，支持八种语言，包括最强大的405B版本。
- **主要成就**：
- 成为史上最强大的开源LLM模型，能与`GPT-4o`和`Claude 3.5 Sonnet`等顶级闭源模型媲美。
- 强化了长文本摘要、多语言对话代理和编程助手等高级应用能力。
- 提供开放性和可扩展性，支持自定义代理和智能行为，同时配备Llama Guard 3和Prompt Guard等安全工具。
### **三种型号及能力**
- **405B**：最强大版本，适合复杂数学问题和多语言翻译，具有4050亿参数。
- **70B**：性价比高的中端模型，性能和成本间平衡良好，超越`GPT 3.5 Turbo`。
- **8B**：轻量级超高速模型，几乎可运行于任何设备，资源受限环境下的好选择。
### **基准测试结果**
- **405B**：在数学、推理和长文本处理等方面表现出色，尤其在GSM8K、ARC Challenge等测试中获得最高分。
- **8B**：作为小型模型，也在多个测试中有优秀表现，尤其是数学、推理和长文本理解方面。
- **70B**：几乎所有测试中表现优异，特别是数学和推理能力，超越多数竞争对手。
### **如何体验`Llama 3.1 405B`**
- 访问：[Meta AI官网](https://www.meta.ai/) 和 [Llama官网](https://llama.meta.com/)
### **结语与推荐**
- `Llama 3.1`凭借其强大性能受到广泛关注，用户可通过官网进行体验。
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