简介：
Llama 是由 Meta（前身为 Facebook）的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型（LLM），它对商业用途开放，对整个人工智能领域产生了深远的影响。继之前发布的、支持4096个上下文的Llama 2模型之后，Meta 进一步推出了性能更卓越的 Meta Llama 3系列语言模型，包括一个8B（80亿参数）模型和一个70B（700亿参数）模型。Llama 3 70B 的性能媲美 Gemini 1.5 Pro，全面超越 Claude 大杯，而 400B+ 的模型则有望与 Claude 超大杯和新版 GPT-4 Turbo 掰手腕
在各种测试基准中，Llama 3系列模型展现了其卓越的性能，它们在实用性和安全性评估方面与市场上其他流行的闭源模型相媲美，甚至在某些方面有所超越。Meta Llama 3系列的发布，不仅巩固了其在大型语言模型领域的竞争地位，而且为研究人员、开发者和企业提供了强大的工具，以推动语言理解和生成技术的进一步发展。
项目地址：
https://github.com/meta-llama/llama3
llama2和llama3的差异
llama3和GPT4的差异
指标 Llama 3 GPT-4 模型规模 70B、400B+ 100B、175B、500B 参数类型 Transformer Transformer 训练目标 Masked Language Modeling、Perplexity Masked Language Modeling、Perplexity 训练数据 Books、WebText Books、WebText 性能 SOTA（问答、文本摘要、机器翻译等） SOTA（问答、文本摘要、机器翻译等） 开源 是 否Llama 3 的亮点
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面向所有人开放：Meta 通过开源 Llama 3 的轻量版本，让前沿的 AI 技术变得触手可及。无论是开发者、研究人员还是对 AI 技术好奇的小伙伴，都可以自由地探索、创造和实验。 Llama 3 提供了易于使用的 API，方便研究人员和开发者使用。
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模型规模大：Llama 3 400B+ 模型的参数规模达到了 4000 亿，属于大型语言模型。
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即将融入各种应用： Llama 3 目前已经赋能 Meta AI，Meta AI体验地址：https://www.meta.ai/
在 Windows 上使用 Ollama，运行Llama3模型
访问https://ollama.com/download/windows页面，下载OllamaSetup.exe安装程序。
安装后，根据自身电脑配置，选择对应模型参数安装(运行 7B 至少需要 8GB 内存，运行 13B 至少需要 16GB 内存)
我这里运行的是Llama3:8b，可以看出，中文还是有点问题
ollama run llama3
Llama 3
70B
40GB
ollama run llama3:70b
Mistral
7B
4.1GB
ollama run mistral
Dolphin Phi
2.7B
1.6GB
ollama run dolphin-phi
Phi-2
2.7B
1.7GB
ollama run phi
Neural Chat
7B
4.1GB
ollama run neural-chat
Starling
7B
4.1GB
ollama run starling-lm
Code Llama
7B
3.8GB
ollama run codellama
Llama 2 Uncensored
7B
3.8GB
ollama run llama2-uncensored
Llama 2 13B
13B
7.3GB
ollama run llama2:13b
Llama 2 70B
70B
39GB
ollama run llama2:70b
Orca Mini
3B
1.9GB
ollama run orca-mini
LLaVA
7B
4.5GB
ollama run llava
Gemma
2B
1.4GB
ollama run gemma:2b
Gemma
7B
4.8GB
ollama run gemma:7b
Solar
10.7B
6.1GB
ollama run solar
Hugging Face 使用
访问：https://huggingface.co/chat/ 然后切换Models
Replicate 使用
8B 模型：https://replicate.com/meta/meta-llama-3-8b
70B 模型：https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b
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