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const { OpenAI } = require('openai');
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role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
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content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
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const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
产品详情
✨隆重推出 Llama 3 8B Instruct：一款紧凑型高性能 LLM
这 羊驼 3 8B 指导 由……开发的模型 元人工智能 该模型于2024年4月18日发布，代表了指令跟踪型大型语言模型领域的一项重大进步。这款先进的文本模型旨在以高效的80亿参数包实现卓越的性能，使其成为各种自然语言处理任务的理想解决方案。
基本型号信息：
- 型号名称： 羊驼 3 8B 指导参考
- 开发者： 元人工智能
- 发布日期： 2024年4月18日
- 版本： 1.0
- 型号： 基于文本的语言模型
- 量化： FP16
🚀 主要特性及预期用途
Llama 3 8B Instruct 配备了一系列高级功能，旨在最大限度地提高开发人员和研究人员的实用性和效率。
核心能力：
- 强化指导如下： 对复杂指令有深刻的理解和执行能力。
- 改进的推理和代码生成： 逻辑推理和生成高质量代码方面取得了显著进步。
- 高效分词器： 新增 128K 词汇分词器，可优化语言编码。
- 分组查询注意力（GQA）： 为提高推理效率、加快模型响应速度而实施。
- 扩展上下文窗口： 它拥有 8,192 个标记的上下文窗口，可以处理更长的输入和更复杂的对话。
🌐 针对各种自然语言处理任务进行了优化：
- 文本生成： 从创意内容到详细报告。
- 问答： 准确且符合语境的回答。
- 代码协助： 生成、调试和解释代码片段。
- 内容创作： 撰写文章、营销文案等。
- 对话系统： 构建引人入胜、自然流畅的对话式人工智能。
语言重点： 虽然主要针对……进行了优化 英语语言任务Llama 3 8B Instruct 在其他语言方面功能有限。
⚙️ Llama 3 8B 指令技术深度解析
了解底层架构和训练方法，就能发现 Llama 3 8B Instruct 背后的卓越工程技术。
架构概述：
Llama 3 8B Instruct 采用尖端技术 仅解码器变压器架构在前代产品的基础上，通过几项关键改进，实现了显著提升：
- Tokenizer 创新： 全新的分词器拥有 128K 个词元词汇表，从而实现了高效的语言编码和卓越的模型性能。
- 分组查询注意力（GQA）： 专门用于提高推理效率，从而加快处理速度。
- 蒙面注意力： 注意力机制在训练期间采用掩蔽方法，以防止自我注意力跨越文档边界，从而确保数据完整性。
📚 训练数据与知识：
该模型在一个庞大的数据集上进行了严格的训练，超过了 15万亿个Tokens 高质量、公开可用的数据。
- 数据整理： 包括对预训练数据进行细致的预处理和整理流程，以及对后训练数据进行严格的质量保证和过滤。
- 语言分布： 训练数据中有高达 95% 是英文的，这直接促成了该模型在该语言中的出色表现。
- 知识门槛： Meta AI并未公开具体说明知识截止日期。
Meta AI 声称在过滤输入数据方面投入了大量精力，以保持训练数据集的平衡。然而，它在非英语语言方面的表现表明，它可能对英语内容存在潜在的偏好。
📊 性能与基准测试
Llama 3 8B Instruct 在各种行业基准测试中一直表现出令人印象深刻的能力，经常优于其同行。
精彩表现亮点：
- 基准优势： 在特定的指令执行和推理任务中，它超越了许多其他人工智能模型，包括一些规模更大的模型。
- 增强功能： 与之前的 Llama 版本相比，在推理、代码生成和复杂指令执行方面有显著改进。
- 人工评价： 在真实世界使用场景的人工评估中，它取得了比 GPT-3.5 等竞争模型更好的结果，突显了其实用性。
与其他领先型号的比较：
- 准确性： 在各项基准测试中，其性能与 Gemini Pro 和 Claude Sonnet 等更大型号的机型相比毫不逊色。
- 速度： 虽然没有明确详细说明具体的速度指标，但 GQA 和优化分词器的集成强烈表明，与之前的版本相比，推理速度得到了提高，从而带来了更快的响应时间。
- 鲁棒性： 展现出在处理各种任务方面的改进能力，包括复杂的推理和详细的代码生成，突显了其增强的稳定性和适应性。
🛡️ 道德准则与许可
Meta AI 致力于负责任的 AI 开发，在 Llama 3 8B Instruct 中加入了强大的安全措施。
安全措施与负责任的人工智能：
- 内容敏感度： 程序设计充分考虑了生物学、化学和网络安全等关键主题，旨在防止滥用。
- 投入产出评估： 对用户输入和模型输出进行全面评估，以确保安全性和合规性。
- 集成安全工具： 参考系统包括 羊驼卫士3，一个多语言安全模型，以及 提示守卫，一种先进的快速注入过滤器，以增强安全性。
许可与无障碍：
虽然提供的信息中并未明确详细说明 Llama 3 8B Instruct 的具体许可条款，但 Meta AI 强烈强调…… “开放式方法”这一承诺旨在鼓励该模型在各种应用和研究项目中得到广泛应用和采用。用户可参考 Meta AI 的官方文档了解具体的许可信息。
❓关于 Llama 3 8B 指导的常见问题解答 (FAQ)
Q1：什么是 Llama 3 8B Instruct？
一个： Llama 3 8B Instruct 是由 Meta AI 开发的最先进的 80 亿参数语言模型，针对高级指令跟踪、文本生成和代码辅助任务进行了优化。它于 2024 年 4 月 18 日发布。
Q2：与之前的版本相比，Llama 3 8B Instruct 的主要改进是什么？
一个： 主要改进包括增强指令遵循能力、更好的推理和代码生成能力、高效的 128K 词汇分词器、用于更快推理的分组查询注意力 (GQA) 以及扩展的 8,192 个标记上下文窗口。
Q3：Llama 3 8B Instruct 是否支持多语言？
一个： 虽然 Llama 3 8B Instruct 在其他语言方面的能力有限，但它主要专注于英语语言任务并针对英语进行了优化，其 95% 的训练数据都是英语。
Q4：Llama 3 8B Instruct 如何确保安全？
一个： Meta AI 集成了多项安全措施，包括对关键主题的敏感性、对输入和输出的安全性评估，以及在其参考系统中纳入 Llama Guard 3（多语言安全模型）和 Prompt Guard（提示注入过滤器）。
Q5：Meta AI 对 Llama 3 8B Instruct 的授权方式是什么？
一个： Meta AI提倡“开放式方法”，以鼓励模型的广泛使用和推广，但现有信息中并未详细说明具体的许可条款。用户应查阅Meta AI官方资源以获取准确的许可详情。
