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新智元报说念

裁剪：乔杨

【新智元导读】最近，Latent Space发布的播客节目中请来了Meta的AI科学家Thomas Scialom。他在节目中揭秘了Llama 3.1的一些研发念念路，并表露了后续Llama 4的更新标的。

刚刚发布的开源「巨无霸」Llama 3.1天然自带论文，但依旧激起了宏大网友热烈的深嗜心和修业欲。

Llama 3.1皆使用了哪些数据？其中有若干合成数据？为什么不使用MoE架构？

后考查与RLHF经由是何如进行的？模子评估是何如进行的？

咱们什么时候不错见到Llama 4？Meta是否会发展agent？

恰逢Llama 3.1刚刚发布，Meta科学家就现身播客节目Latent Space，秉持着开源共享的精神，对以上问题皆作出了了了的恢复。

受访者Thomas Scialom现任Meta的东说念主工智能量度科学家，指点了Llama 2和Llama 3的后考查，并干预了CodeLlama、Toolformer、Bloom、GAIA等多个口头。

以下是采访实践的节选。

Llama 3.1研发念念路

何如决定参数领域

其实LLM的参数领域的收受需要计议多种成分，包括scaling law、考查时候、GPU和硬件的不断等等。

而且，不可只计议Meta所用的硬件，还有通盘AI社区，并不是每个东说念主皆在使用H100，还有好多不同的GPU型号和显存大小。

再加上，咫尺平庸利用于推理阶段的量化本事，比如不错用FP16或FP8精度，这会转变推理和考查/微调本钱的比重。

以上这些死心成分，皆让模子领域的收受成为一个额外具有挑战性的问题。

总体而言，防御计议的是咫尺已有的算力，在Scaling Law和考查token总量的死心内，咱们进行了一些权衡，找到了一个有合适推理成果的平衡点。

之是以作念到405B这样大领域，其实原因很浮浅——咱们想作念出最好的模子，一个着实与GPT-4并排的开源模子。（咫尺是GPT-4o了）天然咫尺还莫得十足达到主见，但差距正在逐步安适。

正如小扎之前文书的，Meta囤积了越来越多的GPU，因此下一代模子将继续推广。

对于网友们所说的，无法在家里运行Llama 3.1，这很有可能是事实。但如若进行FP8量化，依旧不错用128k的荆棘文窗口在单节点上运行。

从另一个角度来看，咱们如故要寄但愿于开源社区的力量。Llama 1和Llama 2刚刚发布时，公共雷同觉得模子太大了，但两周后它就能在树莓派上运行了。

天然不可细目Llama 3.1也会和曩昔一样，但通过将模子开源，咱们但愿不错看到近似的趋势。

从头谛视Scaling Law

咱们所熟知的Scaling Law主要温雅两个维度，即模子权重和考查量，包括考查时的step、epoch和token总量等等。

基本上，论文的发现即是，模子领域是紧迫成分。因此，GPT-3犯了一个罪状——模子参数目远远超出了token总量的条目。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.08361

这也恰是之后的Chinchilla所发现和强调的，比拟来源的Scaling Law，他们更强调了考查数据token总量的紧迫性。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15556

Chinchilla论文想要找到「算力最优化」的考查式样，觉得在有限算力的前提下，存在一个模子参数目和考查token数的最好比率。

如若你但愿在论文的基准测试中得到最优模子，那么Chinchilla自己莫得问题；但Meta要发布的旗舰模子还需要更高的推理成果。

因此，咱们收受加多考查的token数，并加多考查时长，让模子达到「过度考查」的景况。

这不适合Chinchilla定律，也会付出稀奇的算力，但咱们但愿让模子有更好的推理证实，从而更多地利用于开源社区，因此需要作念出一些突出Chinchilla定律的收受。

事实上，这亦然Llama 1的研发东说念主员所作念的事情。我所说的「不要堕入Chinchilla陷坑」即是这个兴味。

模子架构

比拟Llama 2， Llama 3的架构莫得太多变化，然则在推广数据的领域和质方位面，咱们作出了好多远程，数据集从2T token加多到15T token。

架构方面，我觉得将来会有更多纠正，以致不单是局限于Transformer。

咫尺的Tranformer架构仍然短少活泼性，比如，我觉得对每个token使用等量的算力是没故兴味的，因此还有好多量度的空间。

对于「为什么不使用MoE架构」，这个是我频繁听到的质疑，其中的原因有多个方面。

我觉得，粘稠模子只是MoE的一个特定变体，你不错把它看作唯唯一个巨匠的MoE，因此这只是一个还莫得优化的超参数良友。

但咱们咫尺正在进行一些责任，翌日可能会在这个超参数上继续探索。

对于合成数据

对于数据，我的直观是，公开互联网上充斥着过多文本垃圾，用这些token考查模子是对算力的蹧跶。

在为Llama 2执取数据时，咱们就使用Llama算作分类器，用于过滤出高质地的token，并打上主题标签，比如这段文本是和数学、法律如故政事关连，这样不错达成主题的平衡和种种性。

Llama 3的后考查过程十足莫得使用东说念主工书写的谜底，仅依靠从Llama 2得到的合成数据。

我额外看好合成数据，而且跟着模子性能普及，情况也会变得更好。

LLM的评估与纠正

咫尺的模子研发有一个趋势，即是针对基准分数进行模子的后考查纠正。

模子评估是一个绽开的量度问题，咫尺还莫得很好的谜底，尤其是面临吞并个模子有如斯多的功能。

当你试图普及模子在某个基准上的分数时，这就不再是一个好的基准了，因为可能会存在过拟合，分数普及偶然不错搬动成为相似的智力。

因此，言语模子的评估，尤其是考查后评估，是一个额外弯曲的问题。咱们尝试过好多顺次，包括用奖励模子，model-as-a-judge、使用种种化的教唆、种种化的基准测试……

我嗅觉为Llama 2进行评估要比今天容易多了，其时的模子性能比咫尺出入好多。咫尺的模子变得如斯好，以至于很难找到能击溃模子的合适prompt，进行性能比较并稽查鸿沟情况。

比较模子的其中一个好意见即是进行多轮RLHF。每次上传新模子时，只需在通盘带标注的prompt上进行采样，让新旧模子划分恢复，再自动筹备胜率。

Llama 4与Agent

Meta一经在6月开动考查Llama 4模子，而且重心可能围绕agent本事，况兼一经在Toolformer等agent器用上进行了一些责任。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.04761

但同期也要剖释到，如若莫得一个优秀的指示模子，Toolformer推广和翌日智力也会大大受限，因此咱们研发了Llama 2和Llama 3。

此外，Meta曾经在一年前发布GAIA基准，用于评估模子科罚现实全国问题的智力。

在这个基准的名次榜上，基于GPT-3的agent系统得分确凿接近于零，但GPT-4驱动的系统就有很好的获利，比如30%～40%，这其中就体现出模子的才略差距。

在我看来，agent的种种智力，比如函数调用、慑服复杂指示、事前考虑、多体式推理等等，和模子的这种才略差距是近似的。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.12983

咫尺有了豪阔刚劲的Llama 3成人色站，我将从头专注于agent的构建。如若能达成邃密的模子互联，变成一个复杂的agnent系统，将得到几个数目级的推广，从而达成考虑、回溯、网页导航、代码实行等多种功能。