Name: Llama3-8B-Instruct
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Author: Meta

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Llama3-8B-Instruct

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相關人物

Marie-Anne Lachaux

Timothée Lacroix

Xavier Martinet

Thibaut Lavril

Gautier Izacard

Hugo Touvron

Armand Joulin

Noam Brown

Mark Zuckerberg

模型簡介

Llama3 是 Meta 的最新開源大型語言模型，基於 15T 的語料庫訓練，支援 8K 的上下文長度，並針對有效性與安全性進行了最佳化。

全面得分語言對話知識儲備推理協會數學計算代碼編寫命令以下

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語言理解能力

通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。

4.3

知識覆蓋範圍

具有重要的知識盲點，經常顯示事實錯誤並重複過時的信息。

4.7

推理能力

無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。

2.4

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Llama3-8B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct 與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。

Llama3-8B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718 GPT-4o-mini 是由 OpenAI 開發的 API 模型，具體版本號為 gpt-4o-mini-2024-07-18。

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Llama3-8B-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（Mixture-of-Experts），其特點是訓練成本經濟且推理高效。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。

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Llama3.2-3B-Instruct Llama 3.2 3B 模型支援長達 128K 個標記的上下文長度，並且在其設備端應用場景（如摘要、指令跟隨和重寫任務在邊緣本地運行）方面處於同類產品的領先地位。

Llama3.1-8B-Instruct Llama3.1 支援多語言，並且具有顯著更長的上下文長度 128K、最先進的工具使用能力和整體更強的推理能力。

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