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Llama 3 70B 指导参考
Llama 3 70B Instruct：Meta 的高级语言模型，为各种应用程序提供卓越的推理、代码生成和指令跟踪功能。
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Python 
                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();
                                
                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")
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Llama 3 70B 指导参考

产品详情

🚀 Llama 3 70B 指导：语言人工智能的新时代

型号名称： 羊驼 3 70B 指导

开发者/创建者： 元

发布日期： 2024年4月18日

版本： 3

型号： 大型语言模型（LLM）

Llama 3 70B Instruct 代表了大型语言模型领域的一项重大进步。这款最先进的模型专为复杂的助手式聊天和各种自然语言生成任务而设计。 元 与前代产品 Llama 2 相比，Llama 2 有了显著的改进，尤其是在推理、代码生成和指令跟踪等方面。

✨ Llama 3 的主要特色：

  • 高级推理和代码生成： 增强了解决复杂问题和执行编程任务的能力。
  • 改进指令遵循和一致性： 更准确地理解和执行用户指令。
  • 降低虚假拒接率： 不太可能错误地拒绝有效的请求。
  • 模型响应的多样性增加： 产生更广泛的创意和相关成果。
  • 增强型可转向输出： 能够更好地控制生成内容的性质和风格。

🎯 预期用途和语言支持：

Llama 3 70B Instruct 型号主要开发用于 商业和研究应用 以英语为母语。其核心功能在于为类似助手的聊天系统和各种自然语言生成任务提供支持。

虽然该模型已针对英语进行了优化，但开发者可以灵活地对其进行微调以适应其他语言。所有操作都必须严格遵守 Llama 3 社区许可协议及其可接受使用政策。

⚙️ 技术深度解析

架构概述：

  • 仅解码器变压器： 一种针对生成任务优化的稳健架构。
  • 700亿个参数： 庞大的参数数量能够实现复杂的理解和生成。
  • 分组查询注意力（GQA）： 显著提高推理效率，这对于大型模型至关重要。
  • 128K 词元词汇量： 有助于实现更高效、更细致的语言编码。
  • 8,192 个令牌上下文窗口： 允许模型处理和维护较长对话和文档中的上下文。

训练数据洞察：

  • 接受过前所未有的训练 高达15万亿枚Tokens。
  • 即使使用比 Chinchilla 最优数据量多两个数量级的数据进行训练，也观察到了显著的性能提升。
  • 利用 多样化的数据集 经过精心设计，旨在提高模型整体性能并减轻潜在偏差。

📊 绩效指标：

MMLU 分数： 0.82

跨评估的质量指数： 62

输出速度： 每秒 54.3 个令牌

首次令牌到达时间（TTFT）： 0.44秒

与其他型号的比较：

  • Llama 3 70B 指令集 全新最先进的基准测试 适用于 70B 参数规模的 LLM 模型。
  • 人工标注员的评估证实了这一点。 性能优于同类竞品 在实际应用场景中，尺寸相当，展现出卓越的实用性和性能。

💡 使用指南

代码示例：

# Python 用法示例（概念性）
from llama3_api import Llama3Client

client = Llama3Client(model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf")
response = client.chat_completion(prompt="你好，请问有什么可以帮您？")
print(response.choices[0].message.content)

注意：此处仅为实际 API 代码片段的占位符。有关精确的集成示例，请参阅 Meta Llama 3 官方文档。

✅ 道德准则：

Llama 3 70B Instruct 秉持着对道德考量的坚定承诺，坚持以下核心原则：

  • 倡导开放、包容和乐于助人： 旨在服务广大用户群体。
  • 尊重用户尊严和自主权： 确保用户互动尊重他人并赋予用户自主权。
  • 避免不必要的评判或规范性： 力求在回应中保持中立和公正。
  • 遵循负责任的使用指南： 已制定全面的指导方针，以减轻潜在的滥用和重大风险。

📄 许可信息：

许可证类型： Llama 3 社区许可证

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：Llama 3 70B Instruct 的主要设计用途是什么？

A1：它主要设计用于类似助手的聊天应用程序和各种自然语言生成任务，旨在用于英语的商业和研究用途。

Q2：Llama 3 70B Instruct 与其前身 Llama 2 相比如何？

A2：Llama 3 70B Instruct 在推理、代码生成、指令遵循、降低错误拒绝率和增加响应多样性方面提供了显著的改进。

Q3：Llama 3 70B Instruct 可以用于英语以外的语言吗？

A3：虽然主要设计用于英语，但开发者可以针对其他语言对该模型进行微调，前提是他们遵守 Llama 3 社区许可和可接受使用政策。

Q4：使用 Llama 3 70B Instruct 有哪些伦理方面的考虑？

A4：它遵循严格的道德准则，提倡开放、包容、乐于助人，尊重用户尊严，避免不必要的评判，并遵循负责任的使用指南来降低风险。

Q5：Llama 3 70B Instruct 是否适用于商业应用？

A5：是的，Llama 3 社区许可证明确允许商业用途以及研究用途，前提是遵守许可证的所有条款和条件。

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