详解各种LLM系列｜（5）LLaMA 3模子剖析（Meta重磅发布！）
一、引言Blog链接：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/
MODEL CARD: https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md
体验链接：https://meta.ai/ or https://huggingface.co/chat/
4月18日，Meta忽然发布Llama 3， 在Llama 2的基础上进行了进一步的升级，包括利用更高质量的数据集、模子架构的改进、引入新的信任和安全工具（如Llama Guard 2、Code Shield和CyberSec Eval 2）等；
这次Llama 3 的发布包括了8B 和 70B 两种规模的预训练和指令微调生成文本模子。
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Llama 3型号将很快在AWS、Databricks、Google Cloud、huggingFace、Kaggle、IBM WatsonX、微软Azure、NVIDIA NIM和Snowflake上推出，并得到AMD、AWS、戴尔、英特尔、NVIDIA和高通提供的硬件平台的支持
二、卓越的性能
2.1 尺度测试
这次的 Llama 在性能上展现了大幅度提升，包括最直接的 8k 上下文（之前是4k），以及可以更好地完成输出任务。
通过pre-training和post-training的改进，Llama 3的预训练和指令微调模子是现在在8B和70B参数尺度上存在的最好的模子（停止至发布日期）。
Post-training的改进大大低沉了错误拒绝率，改善了划一性，增加了模子响应的多样性；Llama 3在推理、代码生成和指令跟踪等功能上有极大的提升，详细看一下对比数据：
(Llama 3 Pretrained模子)
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(Llama 3 Instruct模子)
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（这里再附一张 Llama 2 和 3 的对比）
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2.2 人类偏好测试
在Llama 3的开发过程中，为了优化实际场景的性能，Meta开发了一个新的高质量的人类评价集。这个评估集包罗1800个提示，涵盖了12个关键用例：征求建议、头脑风暴、分类、封闭式问题回答、编码、创造性写作、提取、作为一个脚色/脚色中、开放式问题回答、推理、重写和总结。
下面的图表显示了模子对这些种别的人类评估的汇总效果：
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根据人类评估者的偏好排名，Llama 的 70B 参数模子在实际应用场景中的表现，尤其是在指令跟随方面，相较于其他相当规模的模子表现出了显著的优势。
三、优化之处
3.1 模子架构
3.1.1 Tokenzier
分词器：与Llama 2不同的是，Llama 3将tokenizer由sentencepiece换成tiktoken，词汇量从 的32K增加到 128K，增加了 4 倍 （更大的词汇库能够更高效地编码文本，增加编码效率，可以实现更好的下游性能。不过这也会导致嵌入层的输入和输出矩阵尺寸增大，模子参数目也会增大）。
序列长度：输入上下文长度从 4096（Llama 2）增加到 8192。但相对于GPT-4 的 128K来说还是相当小。
3.1.2 GQA
Llama 3 中选择了相对尺度的纯解码器decoder-only transformer架构，总体上与 Llama 2 相比没有重大变化。在 Llama 2 中只有34B & 70B利用了分组查询注意 (GQA)，但为了提高模子的推理效率，Llama 3所有模子都接纳了GQA。
3.2 训练数据
(Always the secret sauce!)
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训练数据量：Llama 3 的预训练数据集增加至15T （比Llama 2大7倍，且其中包罗的代码量是Llama 2的4倍， 这有助于Llama 3在代码能力以及逻辑推理能力的性能提升），这些数据都是从公开来源网络的高质量数据集。
多语言数据：为了更好地适用于多语言利用场景，凌驾5%的Llama 3预训练数据集由覆盖30多种语言的高质量非英语数据组成（主要还是以英语为主，因此并不期望其他语言的表现能到达英语的水平）。
数据过滤：为了确保Llama 3在最高质量的数据上进行训，Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道。这些管道包括利用开导式过滤器、NSFW过滤器、语义重复数据删除方法和文本分类器来预测数据质量。（前几代的Llama在识别高质量数据方面表现得非常出色，因此利用Llama 2来为支持Llama 3的文本质量分类器来生成训练数据）。
数据类型组合：Llama 3的开发团队还进行了大量的实验，以评估在终极的预训练数据集中混合不同来源数据（包括琐事问题、STEM、编码、历史知识等）的最佳方法。
3.3 预训练放大
3.3.1 为何研究缩放定律
为了更加有效地利用与训练数据，Llama 3的研究团队投入了大量的精力来扩大预训练，并为下游基准评估开发了一系列详细的缩放定律。这些缩放定律可以：
（1）资助选择最佳的数据组合，并就如何最好地规划训练盘算提供决策支持。
（2）允许在实际训练模子之前预测最大的模子在关键任务上的性能（例如，Llama 3 在HumanEval基准上评估的代码生成）； 这有助于确保终极模子在各种用例和功能中具有强盛的性能。
3.3.2 详细的缩放定律研究效果
对于像 8B 参数这样“小”的模子来说，Chinchilla扩展法则最优训练盘算量对应于 ~200B Tokens，然鹅，在Llama 3研究团队对8B和70B参数模子进行了多达15T标记的训练后，模子性能仍以对数线性地趋势增强。
从现在模子效果来看，Meta利用的Scaling Law法则黑白常有效的，Meta得到了一个非常强盛的模子，它非常小，易于利用和推理，而且mate表示，纵然这样，该模子似乎也没有在尺度意义上“收敛”，性能还能改善。这就意味着，一直以来我们利用的 LLM 训练是不足的，远远没有到达使模子收敛的那个点。
较大的模子可以用更少的训练盘算来匹配这些较小的模子的性能，但较小的模子通常更受接待，由于它们在推理过程中效率更高。
笔者NOTE：这个结论与Mixtral-7B所总结出来的预训练缩放规律（提升大语言模子的能力这个问题是三维的——模子能力、训练成本、推理成本）不谋而合
3.4 并行训练
为了训练最大的Llama 3模子，开发团队团结了三种类型的并行化：数据并行化、模子并行化和管道并行化。
利用了两种不同的GPU集群训练：
（1）当在16K GPU上同时训练时，最有效的实实际现了每个GPU凌驾400 TFLOPS的盘算利用率。
（2）在两个定制的24K GPU集群上实行训练运行时，为了最大限度地延伸GPU的正常运行时间，开发团队开发了一个先进的新训练堆栈，可以主动检测、处理和维护错误； 同时，开发团队极大地改进了硬件可靠性和无声数据损坏的检测机制，并开发了新的可扩展存储系统，淘汰了查抄点和回滚的开销。
这些改进导致团体有效训练时间凌驾95%。综合起来，这些改进使Llama 3的训练效率比Llama 2提高了约3倍。
3.5 指令微调
为了在聊天用例中充实开释预训练模子的潜力，Meta对指令调解方法进行了创新。训练方法团结了监督微调 （SFT）、拒绝采样、近端策略优化 （PPO） 和直接策略优化 （DPO） 的组合。SFT中利用的提示词的质量以及PPO和DPO中利用的偏好排序对对齐模子的性能有巨大的影响。
通过PPO和DPO学习偏好排名也大大提高了Llama 3在推理和编码任务上的表现。
四、Huggingface 集成
Llama 3版本引入了Meta基于Llama 2架构的4个新的开放LLM模子。它们有两种大小:8B和70B参数，每个参数都有基础(预训练)和指令调解版本。所有变体都可以在各种类型的消费者硬件上运行，并且上下文长度为8K令牌：
[*]Meta-Llama-3-8b: Base 8B model
[*]Meta-Llama-3-8b-instruct: Instruct fine-tuned version of the base 8b model
[*]Meta-Llama-3-70b: Base 70B model
[*]Meta-Llama-3-70b-instruct: Instruct fine-tuned version of the base 70b model
Huggingface 现已经将Llama 3集成至Transformers库中，并且可以主动量化模子；
同时推出了与Huggingface推理端点的集成、 Google Cloud 的集成、与 Amazon SageMaker 的集成等，都有助于更快更高效的进行推理体验；
Huggingface还推出了利用
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