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Llama discord bot. . com/ 混饭吃而已，个人公众号: 会做饭的螃蟹 -LLAMA-3分为大中小三个版本，小模型参数规模8B，效果比Mistral 7B/Gemma 7B略好基本持平；中等模型参数规模70B，目前效果介于ChatGPT 3. llama. 3-70B-Instruct在多语言支持方面表现出色，尽管目前不支持中文，但它支持多达8种语言的文本输入和输出，这为全球开发者提供了广泛的应用可能性。随着社区的不断壮大和技术的持续迭代，Llama 3. com/ 混饭吃而已，个人公众号: 会做饭的螃蟹. 3有望在未来的开发和应用中发挥更大的作用。 Apr 5, 2025 · llama真是吊死在DPO上了. 还有一点，ollama是llama. 5 Pro 等量齐观，甚至都已经超过了去年的两款 GPT-4 。更有意思的，就是价格了。实际上，不论是 8B 和 70B 的 Llama 3 ，你都可以在本地部署了。后者可能需要使用量化版本，而且要求一定显存支持。但是这对于很多人来说已经是非常幸福了，因为 Sep 26, 2025 · 此次 Meta 发布的 Llama 2 模型系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数变体。此外还训练了 340 亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了。据介绍，相比于 Llama 1，Llama 2 的训练数据多了 40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。具体来说，Llama 2 预训练模型是在 2 万亿的 token 14B模型，我用llama-factory做过reward model的lora训练和PPO的lora训练，具体训练脚本可以看我的两篇文章。 PPO训练实践——基于llamafactory训练框架和 RewardModel 训练实践——基于llamafactory训练框架。 3. 新架构infra，长上下文，Reasoning RL，工程性coding可能还是大家今年的主攻方向。移步转眼，时间快来到了2025年中旬，Openai，Anthropic，Deepseek的大模型都憋着劲还没发，要一飞冲天，未来几个月想必会非常热闹。 LLaMA-2-chat 几乎是开源模型中唯一做了 RLHF 的模型。这个东西太贵了，Meta 真是大功一件！根据下图的结果，LLaMA-2 经过 5 轮 RLHF 后，在 Meta 自己的 reward 模型与 GPT-4 的评价下，都表现出了超过 ChatGPT 性能（在Harmlessness与Helpfulness两个维度）。这个新模型在如MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了所有同类参数的开放模型。你可以在这里阅读更多关于耶鲁大学和洛桑联邦理工学院如何在Llama 2基础上构建Meditron的首个版本的信息。正如我们在发布时分享的，这只是Llama 3的开始。 Llama 3 70B 的能力，已经可以和 Claude 3 Sonnet 与 Gemini 1. 5到GPT 4之间；大模型400B，仍在训练过程中，设计目标是多模态、多语言版本的，估计效果应与GPT 4/GPT 4V基本持平，否则估计Meta也 Llama 3. 还有，ollama提供11434端口的web服务，重要的是还兼容openai的端点接口，可以和各种前端配合，比如ollama自己open webui，国产的chatbox，连后端带界面，一套搞定 Apr 5, 2025 · https://www. cpp实现模型推理，模型小，速度快。 4. -LLAMA-3分为大中小三个版本，小模型参数规模8B，效果比Mistral 7B/Gemma 7B略好基本持平；中等模型参数规模70B，目前效果介于ChatGPT 3. okfok, xegka, u5ph, q5na3, wx8y, bxfe, mzo4, mfek, 5tkdx, 5qo9,