7月23日，Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本，其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是，Llama 3.1依旧是开源的，这意味着谁都可以免费使用这款模型。这次发布展示了Meta对人工智能领域的深投入，显示出它希望与像OpenAI、Anthropic、谷歌和亚马逊这样的行业领先者竞争的决心。
Llama 3.1是由Meta创建的一款强大的语言模型，能够理解和生成文本。
在Meta的网站上，Llama 3.1被描述为使用优化的变换器架构的自回归语言模型。其调整版本通过监督式微调和带有人类反馈的强化学习进行优化，以符合人类对帮助性和安全性的偏好。
这里是一些简单的解释：
自回归语言模型：这意味着Llama 3.1一次生成一个词，每个词的预测都基于前面的词。可以想象它像写句子一样，一次写一个词，总是考虑前面的词来决定下一个词。 变换器架构：这种架构是一种AI框架，它通过将文本拆分成小部分、使用注意力机制关注重要的词、并在多个层次上同时处理多个词来高效处理和理解文本。这使得像Llama 3.1这样的模型能够快速分析大量数据集，准确理解上下文，并执行各种任务，如总结报告、预测趋势和回答复杂的查询，这对财务规划和分析非常有价值。 监督式微调（SFT） ：这个过程涉及使用正确响应的示例来训练模型。这就像通过展示许多优秀和准确的工作示例来教模型，使其学会产生类似的结果。 带有人类反馈的强化学习（RLHF） ：在初步训练之后，通过人类的反馈进一步完善模型。这类似于有一个教练帮助通过提供建议和纠正来提高模型的表现。 符合人类偏好：这意味着模型被训练为有用和安全，产生对用户有用且恰当的响应。它确保模型的输出可靠并符合人类的期望。Llama 3.1提供三种不同规模的模型，每种都有其独特的优势：
405B：旗舰模型，重新定义了开源人工智能的极限。 70B：性能高效，成本效益好，适用于多种应用场景。 8B：轻量级、超快速的模型，几乎可以在任何地方运行。这款模型的表现非常出色。在关键的性能评测中——包括编程、数学和复杂推理等领域——拥有4050亿参数的版本表现令人印象深刻，不仅与非开源模型相匹敌，甚至在某些方面超越了它们。
我们可以看到，Llama 3.1 的405B版本表现出色，其性能常常与诸如GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等非开源模型相媲美，有时甚至超过它们。这显示了它在竞争中的强大实力。
Meta对其Llama 3.1 405B模型进行了详细的比较测试，看它和其他顶级模型的表现如何。结果非常让人兴奋：
与GPT-4–0125-Preview比较：赢了23.3%的比赛，平了52.2%，输了24.5%。 与GPT-4o比较：赢了19.1%的比赛，平了51.7%，输了29.2%。 与Claude 3.5 Sonnet比较：赢了24.9%的比较，平了50.8%，输了24.2%。这些数据显示，Llama 3.1 405B模型在与市面上一些最好的非开源模型比较时，表现非常强劲，很多时候都能达到相似的表现水平。
Llama 3.1 拥有出色的文本理解和生成能力，这使它成为了支持公司各类业务的强大工具。无论是自动化客服回复、生成报告，还是优化搜索算法，Llama 3.1都能提供重要支持。
随着人工智能技术的日益成熟，将Llama 3.1这样的模型集成进企业系统可能会彻底改变整个行业的运作方式。这不仅可以使公司业务更加智能，还能提高效率，为公司在激烈的市场竞争中铺设一条更加敏捷和智能的发展道路。
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
?学会后的收获：?
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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3.100集大模型视频教程
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总结
### 文章总结：Meta发布Llama 3.1人工智能模型，引领开源AI新纪元#### 主要事件
- **发布日期**：7月23日，Meta发布了其人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。
- **核心亮点**：Llama 3.1提供了三个不同规模的版本，均为开源且免费使用，标志着Meta在AI领域的深入投资和与行业领导者的竞争意志。
#### Llama 3.1概述
- **本质**：Llama 3.1是一款强大的语言模型，基于优化的变换器架构，擅长理解和生成文本。
- **关键技术**：
- **自回归语言模型**：逐词生成，依据前文预测下文。
- **变换器架构**：高效处理文本，理解上下文和执行多样任务。
- **监督式微调（SFT）**：通过正确示例训练，提升准确性。
- **强化学习（RLHF）**：结合人类反馈，优化模型性能。
- **符合人类偏好**：确保输出既有用又安全。
#### 模型系列
- **405B**：旗舰版，树立开源AI新标杆。
- **70B**：高效成本效益模型，应用场景广泛。
- **8B**：轻量级，超快速，适用性强。
#### 性能与评估
- **性能表现**：在编程、数学和复杂推理等领域测评中，Llama 3.1的405B版本表现出色，与非开源顶级模型不相上下，甚至有所超越。
- **人工评估**：与GPT-4、Claude 3.5 Sonnet等模型对比，Llama 3.1在多数比试中达到相似表现，显示出强劲竞争力。
#### 应用前景
- **业务支持**：Llama 3.1可用于自动化客服、报告生成及搜索算法优化等，成为企业智能化转型的重要工具。
- **行业变革**：AI技术的集成将极大改变行业运作模式，提升智能化水平和运营效率，助力公司在市场中脱颖而出。
#### 学习资源与收获
- **学习资源**：提供全面的AI大模型学习资料，涵盖大模型系统设计、提示词工程、平台应用开发等多个阶段的学习内容。
- **学习收获**：
- 提升全栈工程实现能力，涵盖前端、后端、产品经理等多元技能。
- 掌握大模型技术，解决实际项目需求，提高数据分析和决策准确性。
- 深入了解GPU算力、LangChain框架及大模型微调开发等关键技术。
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#### 获取方式