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from openai import OpenAI
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prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
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main()
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产品详情
隆重推出 Llama-3 (70B)：Meta 的高级开源 LLM
由 Meta AI 开发，并于 2024 年 4 月发布。 羊驼-3 (70B) 这代表着开源大型语言模型领域的一次重大飞跃。这款强大的700亿参数模型旨在为各种应用场景提供卓越的性能，尤其在推理、编码和多语言任务方面表现出色。
主要型号规格
- ✨ 型号名称： 电话
- 👩💻 开发者/创建者： 元
- 🗓️ 发布日期： 2024年4月
- 🔢 版本： 3.0 (70B)
- 💡 型号： 大型语言模型（LLM）
主要差异化因素和特点
- 💬 专为对话设计的指导语： Llama-3 经过精心的指令调优，使其在对话和聊天应用中表现出色。在既定的基准测试中，它始终超越许多其他开源聊天模型。
- 🧠 增强推理与编码能力： 该模型展现出强大的能力，在复杂的推理和编码任务中表现出色，使其成为开发人员和研究人员的宝贵工具。
- 🌐 广泛的多语言支持： Llama-3 拥有超过 5% 的高质量非英语数据，涵盖 30 多种语言，其庞大的预训练数据集提供了令人印象深刻的多语言理解和生成能力。
预期应用及用例
Llama-3 (70B) 专为广泛的自然语言处理 (NLP) 任务而设计，为开发人员和企业提供先进的 AI 功能：
- ✍️ 文本生成： 为各种目的创作连贯、符合语境且富有创意的文本。
- ❓ 问答环节： 根据所提供的信息或一般知识，给出准确简洁的答案。
- 😄 情感分析： 分析文本以确定其潜在情感（正面、负面、中性）。
- 🏷️ 文本分类： 将文档或片段高效地分类到预定义的主题或类别中。
- 🔍命名实体识别（NER）： 自动识别和提取关键实体，例如名称、组织和地点。
深入剖析：Llama-3 (70B) 的技术架构
核心架构
Llama-3 (70B) 采用了一种 优化的Transformer架构以 分组查询注意力这种设计选择显著提高了推理的可扩展性，使模型能够高效、高性能地处理和生成文本。
培训数据及范围
- 📚 庞大的预训练数据集： 该模型在超过 15万亿个Tokens 数据来源于公开数据集，包括网页、书籍和各种文本语料库。
- 💻 代码丰富的数据： 值得注意的是，Llama-3 的训练数据包括 代码量增加 4 倍 比其前身 Llama-2 更胜一筹，从而拥有更强大的编码能力。
- 🗓️知识门槛： Llama-3 (70B) 的知识截至目前 2023年12月. 此日期之后的信息可能不会反映在其回复中。
- ⚖️ 多样性与偏见考量： 尽管训练数据集十分多样化，但必须承认，与所有大型语言模型一样，训练数据中存在的偏差可能会体现在模型的输出中。Meta 积极投资于相关工具以降低这些风险。
性能基准
Llama-3 (70B) 在各项行业基准测试中均展现出卓越的性能。它在特定任务上的表现可与 GPT-4o 等模型相媲美，同时又表现出色。 成本效益高出15倍这使其成为高级人工智能开发中极具竞争力和易于实现的选择。
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使用及伦理考量
使用 Llama-3 (70B) 需要遵守 Meta 制定的具体准则和许可条款。
🔒 道德准则与安全
Meta公司已投入大量资金开发工具，以增强Llama-3 (70B)的安全性并主动最大限度地减少有害输出的产生。所有对该模型的使用都必须遵守以下规定： Meta的道德准则和原则确保负责任的人工智能部署。
📜 许可证类型
Llama-3 (70B) 根据以下条款分发： 定制商业许可 本服务由 Meta 提供。用户应查阅 Meta 官方文档以了解详细的许可条款和条件。
常见问题解答 (FAQ)
A1：Llama-3 (70B) 是由 Meta AI 开发的尖端开源大型语言模型，具有 700 亿个参数，专为高级推理、编码和多语言任务而设计。
A2：主要改进包括：更优秀的对话指令调整、增强的推理和编码能力（训练数据中的代码量增加了 4 倍）以及更广泛的多语言支持。
A3：它适用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、问答、情感分析、文本分类和命名实体识别。
A4：该模型的信息更新至2023年12月。此后，它将不再包含有关事件或数据的信息。
A5：Llama-3 (70B) 虽然是作为开源模型开发的，但 Meta 提供的是定制的商业许可。用户应参考 Meta 的官方文档了解具体条款。
