即刻体验 Llama3.1就在Amazon Bedrock!
引言在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）不断推动着技能界限的扩展。Meta 最新推出的 Llama 3.1 模型系列，以其杰出的性能和广泛的应用前景，引起了业界的广泛关注。现在，激动民气的消息来了——Llama3.1 已经在 Amazon Bedrock 上线，让开辟者和研究职员能够即刻体验这一革命性技能。本文将带您一探毕竟，相识如何在 Amazon Bedrock 上体验 Llama3.1 的强大功能。
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Llama 3.1：LLM新高度
Llama 3是一个语言模型系列，原生支持多语言性、编码、推理和工具使用，在理解力、天生力和多语言处置惩罚能力上实现了质的飞跃。最大的模型是一个密集型的Transformer架构，拥有4050亿个参数，能够处置惩罚高达128K tokens的上下文窗口。Meta公开辟布了Llama 3，包罗405B参数语言模型的预练习和后练习版本，以及用于输入和输出安全的Llama Guard 3模型。这一模型系列包罗不同规模的版本，从 8B（80 亿参数）到 405B（4000 亿参数），为不同需求的用户提供灵活的选择。
重要特点
[*]多语言支持：Llama 3.1 原生支持多语言，能够理解和天生多种语言的文本，极大地扩展了其应用范围。
[*]上下文理解：通过高达 128k 的上下文窗口，Llama 3.1 能够处置惩罚更长、更复杂的文本序列，提供更深入的内容理解。
[*]简洁架构：选择 Transformer 架构而非 MoE（混合专家模型），Llama 3.1 在保持高性能的同时，简化了模型的复杂性，便于部署和维护。
模型架构
Llama 3使用标准的密集Transformer架构，进行了一些小的修改，如分组查询留意力（GQA）和8个键值头，以及留意力掩码。模型使用了一个包罗128K个标记的词汇表，并增加了RoPE基础频率超参数到500,000。
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Llama 3的乐成归功于三大核心要素：
[*]高质量数据：15T tokens的高质量多语言数据。
[*]规模性：通过大模型提升小模型的质量，实现同类最佳效果。
[*]简洁性：选择Transformer架构，接纳简朴的后练习程序。
开辟历程
Llama 3的开辟分为两个重要阶段：
[*]预练习：预练习包罗大规模练习语料的整理和筛选、模型布局的开辟、规模定律实行、基础设施、扩展性和效率的开辟，以及预练习配方的开辟。数据泉源包罗网络数据整理、PII和安全过滤、文本提取和清理、去重、开导式过滤、基于模型的质量筛选等。在15.6万亿token上预练习了4050亿参数的模型，上下文窗口为8K token，随后扩展至128K token。
[*]后练习：通过多轮人类反馈与模型对齐，包罗监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。
多模态能力
为了赋予Llama 3多模态能力，Meta接纳了组合方法，引入了图像、视频和语音编码器。具体过程包罗：
[*]多模态编码器预练习：分别对图像和语音编码器进行练习。
[*]视觉适配器练习：将图像编码器融入预练习的语言模型，实现图像表现与语言表现的对齐。
[*]语音适配器练习：将语音编码器整合到模型中，实现高质量的语音理解。
在 Amazon Bedrock 上体验 Llama3.1
Amazon Bedrock 是一个强大的云盘算平台，提供了丰富的盘算资源和灵活的服务选项，是运行和测试大型语言模型的理想选择。现在，Llama 3.1 已经在 Amazon Bedrock 上可用，用户可以轻松接入并开始他们的 AI 项目。
什么是Bedrock
Amazon Bedrock 是一项完全托管式服务，可通过 API 提供来自领先的人工智能初创企业和 Amazon 的 FM，因此您可以从各种 FM 中进行选择，以找到最适当您的应用场景的模型。借助 Bedrock 的无服务器体验，您可以快速入门，使用本身的数据私人定制 FM，并使用 AWS 工具轻松将其集成和部署到您的应用程序中，而无需管理任何基础设施。
通过 API 使用 FM 加快天生式人工智能应用程序的开辟，而无需管理基础设施。从 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和 Amazon 选择 FM，找到适当的应用场景的 FM，使用熟悉的 AWS 工具和功能来部署可扩展、可靠且安全的天生式人工智能应用程序。
快速开始使用关键应用场景
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浩繁基础模型可供选择
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如何开始使用
[*]注册 Amazon Web Services (AWS) 账户：如果您还没有 AWS 账户，起首需要注册一个，固然现在为了方便各人尝鲜，微信扫码登录即可，有12小时体验时间。
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[*]访问 Amazon Bedrock：扫码登录乐成后，即可跳转到如下界面，如需登录微信扫码即可。
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[*]创建项目：进入Bedrock界面后，点击入门，根据您项目的需求，选择符合的实例类型和配置。
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[*]部署 Llama 3.1：通过 Amazon Bedrock 提供的工具和指示，部署 Llama 3.1 模型，目前可在操场目次下谈天、文本两个环节中使用llama 3.1，谈天中支持多种格式文档上传，方便构建知识库。
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可以看到有详细的模型指标用于评估判定。
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效果实测
中英翻译
翻译的效果很不错
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当代人工智能（AI）系统是由基础模型驱动的。这篇论文先容了一组新的基础模型，称为Llama 3。它是一群本身支持多语言、编码、推理和工具使用的语言模型。我们的最大模型是一种密集的Transformer，具有405B参数和上限128K令牌的上下文窗口。这篇论文对Llama 3进行了广泛的经验评估。我们发现Llama 3在浩繁使命上提供了与领先的语言模型GPT-4相称的质量。我们公开辟布了Llama 3，包罗预练习和后练习的405B参数语言模型和我们的Llama Guard 3模型用于输入和输出安全性。该论文还先容了我们通过组合方法将图像、视频和语音能力集成到Llama 3中的实行结果。我们观察到这种方法在图像、视频和语音识别使命上与当前最佳表现相竞争。然而，结果模型尚未广泛发布，因为它们仍在开辟中。
阅读理解能力
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能够正确理解问题，解决问题
文档总结能力
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总结内容如下：
这篇文档是关于 Meta 公司发布的 Llama 3 模型的技能陈诉。以下是文档的关键内容总结：
[*]Llama 3 模型概述
Llama 3 是一组基础模型，支持多语言性、编码、推理和工具使用。
最大模型是一个拥有 4050 亿参数的密集型 Transformer 模型，能够处置惩罚高达 128K tokens 的上下文窗口。
陈诉提供了对 Llama 3 的广泛实证评估，发现其在多项使命上的表现与 GPT-4 等领先语言模型相称。
[*]模型开辟
预练习：在 15.6T tokens 上预练习了 4050 亿参数的模型，上下文窗口为 8K tokens，随后扩展至 128K tokens。
后练习：通过多轮人类反馈与模型对齐，包罗监督式微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。
[*]模型架构
Llama 3 使用标准的密集 Transformer 架构，进行了一些调整，如分组查询留意力（GQA）和 8 个键值头，以提高推理速度和镌汰解码过程中的键值缓存巨细。
[*]数据和练习
数据：预练习数据包罗约 15T 多语言 tokens，改进了数据的预处置惩罚和整理。
练习：使用了 3.8 × 10^25 FLOPs 的盘算预算，远大于之前的 Llama 模型。
[*]多模态能力
图像、视频和语音：通过组合方法，引入了图像、视频和语音编码器，实现了图像、视频和语音识别使命的能力。
[*]效果评估
基准测试：Llama 3 在多个基准测试中表现优异，包罗常识推理、知识、阅读理解、数学推理等。
人类评估：进行了广泛的人类评估，比力了 Llama 3 与其他模型。
[*]安全性
安全预练习：在预练习阶段，应用了各种过滤器，如用于识别大概包罗个人身份识别信息的网站的过滤器。
安全微调：通过安全练习数据和风险缓解技能，优化了违规率（VR）和错误拒绝率（FRR）。
[*]推理效率
流水线并行：使用流水线并行技能提高推理效率。
FP8 量化：使用 H100 GPU 的原生 FP8 支持进行低精度推理。
[*]视觉和语音实行
视觉：通过组合方法将图像编码器和视频编码器集成到 Llama 3 中。
语音：通过编码器和适配器处置惩罚语音信号，并将其与语言模型联合。
[*]相关工作
陈诉讨论了 Llama 3 模型与现有语言、视觉、视频和语音模型的关系。
[*]结论
Llama 3 的开辟夸大了高质量数据、规模和简洁性的紧张性。
陈诉分享了开辟过程中的组织决议和安全分析，以促进负责任的 AI 模型开辟。
[*]模型发布
Meta 公开辟布了 Llama 3 模型，包罗 405B 参数语言模型的预练习和后练习版本，以及 Llama Guard 3 模型，以促进研究社区的创新和人工通用智能（AGI）的发展。
这篇陈诉详细先容了 Llama 3 模型的技能细节、开辟过程、评估结果和未来发展方向。
推理能力（头脑急转弯）
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还是能够正确解出鸡兔同笼问题的
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关于图形理解也可以正确描述出是四边形。但是关于头脑急转弯表现就差一些，有待提高。
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盘算能力
盘算能力上另有待提高，这块使用智能体调用工具效果更好。
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结论
Llama 3.1 的到来，标记着人工智能技能的又一重大进步。通过在 Amazon Bedrock 上的部署，开辟者和研究职员可以即刻体验这一强大的模型，并将其应用于各种创新项目中。立即行动，到场这场 AI 的革命吧！
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