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与 GPT-4 相比#xff0c;Llama3 的性能如何#xff1f;Llama3 使用了哪些关键的前沿技术使其变得如此强大#xff1f…最强的开源大语言模型 Llama3 已经发布一段时间了一些盆友资源有限私信询问是否可以使用 4GB 的 VRAM 在本地运行 Llama3 70B。
与 GPT-4 相比Llama3 的性能如何Llama3 使用了哪些关键的前沿技术使其变得如此强大Llama3 的突破是否意味着开源模型已经正式开始超越闭源模型
本文给一个解决方案在仅有 4GB 显存的单个 GPU 上运行 Llama3 70B并解释相关问题喜欢本文记得收藏、点赞、关注欢迎与我进行技术交流。
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Llama3 的模型架构没有改变因此 AirLLM 自然已经支持完美运行 Llama3 70B它甚至可以在 MacBook 上运行。
首先安装 AirLLM
pip install airllm然后你只需要几行代码
from airllm import AutoModelMAX_LENGTH 128
model AutoModel.from_pretrained(v2ray/Llama-3-70B)input_text [ What is the capital of United States?
]input_tokens model.tokenizer(input_text, return_tensorspt, return_attention_maskFalse, truncationTrue, max_lengthMAX_LENGTH, paddingFalse)generation_output model.generate( input_tokens[input_ids].cuda(), max_new_tokens20, use_cacheTrue, return_dict_in_generateTrue
)output model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0])
print(output)Llama3 与 GPT-4 的比较
根据官方评估数据和最新的 lmsys 排行榜Llama3 70B 非常接近 GPT-4 和 Claude3 Opus。
官方评估结果 lmsys排行榜结果 当然将相似规模的400B模型与GPT-4和Claude3 Opus进行比较会更合理
Llama3 400B已经非常接近GPT-4和Claude3的最强版本而且它还在持续训练中。
Llama3的核心改进是什么
Llama3 的架构没有变化在训练方法上有一些技术改进比如基于DPO离散策略优化的模型对齐训练。
DPO 基本上已经成为所有排行榜上顶级大模型的标准训练方法——它确实有效
当然Llama3 的主要秘密武器在于其训练数据的数量和质量的巨大提升。从 Llama2 的2万亿增加到15万亿人工智能的核心就是数据
数据的改进不仅在于数量还有质量。Meta进行了大量的数据质量过滤、去重等工作其中很多都是基于使用像Llama2这样的模型来过滤和选择数据。
训练AI模型的核心是数据。要训练一个好的AI模型不在于拥有很多花哨的训练技术而在于扎实细致地做好基础工作。特别是那些不太引人注目、繁琐枯燥的数据质量工作——这实际上至关重要。
我一直对 Meta AI 的能力评价很高。从早期使用 Transformer 进行判别性AI开始Meta AI 以其扎实的数据处理基础著称推出了许多长期占据SOTA榜首的经典模型如Roberta和Roberta XLM。
Llama3 的成功是否预示着开源模型的崛起
开源与闭源之间的斗争可能远未结束还有很多戏剧性事件即将上演。
无论是开源还是闭源训练大模型已经变成了一场烧钱的游戏。15万亿的数据和4000亿的模型不是小玩家能够负担得起的。我认为在接下来的六个月内许多致力于大模型的小公司将会消失。
在烧钱的竞争中真正比拼的是长期的投资回报能力和效率。事实上直到今天真正实现盈利的AI大语言模型应用仍然很少。很难说谁能够持续投资以及以何种方式实现盈利。
参考链接
https://ai.gopubby.com/run-the-strongest-open-source-llm-model-llama3-70b-with-just-a-single-4gb-gpu-7e0ea2ad8ba2https://github.com/lyogavin/Anima/tree/main/air_llm
