模型简介
模型特点
模型能力
使用案例
🚀 Meta Llama 3大语言模型
Meta Llama 3是Meta开发并发布的一系列大语言模型(LLMs),包含80亿和700亿参数两种规格的预训练和指令微调生成式文本模型。这些模型经过优化,适用于对话场景,在常见行业基准测试中表现出色,同时注重提升模型的实用性和安全性。
🚀 快速开始
使用transformers库
以下是使用Transformers库调用Meta Llama 3模型的示例代码:
import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
terminators = [
pipeline.tokenizer.eos_token_id,
pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = pipeline(
messages,
max_new_tokens=256,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
使用原始llama3
代码库
请参考仓库中的说明进行操作。
若要下载原始检查点,可使用以下huggingface-cli
命令:
huggingface-cli download meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct --include "original/*" --local-dir Meta-Llama-3-70B-Instruct
✨ 主要特性
- 多规格选择:Llama 3有80亿和700亿参数两种规格的预训练和指令微调版本。
- 对话优化:指令微调模型针对对话场景进行了优化,在常见行业基准测试中表现优于许多开源聊天模型。
- 注重安全:在开发过程中,充分考虑了模型的实用性和安全性。
📦 安装指南
本仓库包含两个版本的Meta-Llama-3-70B-Instruct,可分别与transformers库和原始llama3
代码库配合使用。具体安装和使用方法请参考上述“快速开始”部分。
💻 使用示例
基础用法
import transformers
import torch
model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
terminators = [
pipeline.tokenizer.eos_token_id,
pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = pipeline(
messages,
max_new_tokens=256,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
📚 详细文档
模型详情
属性 | 详情 |
---|---|
模型开发者 | Meta |
变体 | Llama 3有80亿和700亿参数两种规格,包含预训练和指令微调版本 |
输入 | 仅接受文本输入 |
输出 | 仅生成文本和代码 |
模型架构 | Llama 3是自回归语言模型,采用优化的Transformer架构。微调版本使用监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来符合人类对实用性和安全性的偏好 |
训练数据 | 预训练数据来自公开可用的在线数据源,超过15万亿个标记。微调数据包括公开可用的指令数据集以及超过1000万个经过人工标注的示例。预训练和微调数据集均不包含Meta用户数据 |
数据新鲜度 | 80亿参数模型的预训练数据截止到2023年3月,700亿参数模型截止到2023年12月 |
模型发布日期 | 2024年4月18日 |
状态 | 这是一个基于离线数据集训练的静态模型。随着我们根据社区反馈改进模型安全性,未来将发布微调模型的新版本 |
许可证 | 可在此处获取自定义商业许可证 |
预期用途
- 预期用例:Llama 3旨在用于英语的商业和研究用途。指令微调模型适用于类似助手的聊天场景,而预训练模型可用于各种自然语言生成任务。
- 超出范围的使用:禁止以任何违反适用法律法规(包括贸易合规法律)的方式使用。禁止以《可接受使用政策》和《Llama 3社区许可证》禁止的任何其他方式使用。禁止在英语以外的语言中使用。
⚠️ 重要提示
开发者可以在遵守《Llama 3社区许可证》和《可接受使用政策》的前提下,对Llama 3模型进行微调以支持英语以外的语言。
基准测试
基础预训练模型
类别 | 基准测试 | Llama 3 8B | Llama2 7B | Llama2 13B | Llama 3 70B | Llama2 70B |
---|---|---|---|---|---|---|
通用 | MMLU (5-shot) | 66.6 | 45.7 | 53.8 | 79.5 | 69.7 |
通用 | AGIEval English (3 - 5 shot) | 45.9 | 28.8 | 38.7 | 63.0 | 54.8 |
通用 | CommonSenseQA (7-shot) | 72.6 | 57.6 | 67.6 | 83.8 | 78.7 |
通用 | Winogrande (5-shot) | 76.1 | 73.3 | 75.4 | 83.1 | 81.8 |
通用 | BIG-Bench Hard (3-shot, CoT) | 61.1 | 38.1 | 47.0 | 81.3 | 65.7 |
通用 | ARC-Challenge (25-shot) | 78.6 | 53.7 | 67.6 | 93.0 | 85.3 |
知识推理 | TriviaQA-Wiki (5-shot) | 78.5 | 72.1 | 79.6 | 89.7 | 87.5 |
阅读理解 | SQuAD (1-shot) | 76.4 | 72.2 | 72.1 | 85.6 | 82.6 |
阅读理解 | QuAC (1-shot, F1) | 44.4 | 39.6 | 44.9 | 51.1 | 49.4 |
阅读理解 | BoolQ (0-shot) | 75.7 | 65.5 | 66.9 | 79.0 | 73.1 |
阅读理解 | DROP (3-shot, F1) | 58.4 | 37.9 | 49.8 | 79.7 | 70.2 |
指令微调模型
基准测试 | Llama 3 8B | Llama 2 7B | Llama 2 13B | Llama 3 70B | Llama 2 70B |
---|---|---|---|---|---|
MMLU (5-shot) | 68.4 | 34.1 | 47.8 | 82.0 | 52.9 |
GPQA (0-shot) | 34.2 | 21.7 | 22.3 | 39.5 | 21.0 |
HumanEval (0-shot) | 62.2 | 7.9 | 14.0 | 81.7 | 25.6 |
GSM-8K (8-shot, CoT) | 79.6 | 25.7 | 77.4 | 93.0 | 57.5 |
MATH (4-shot, CoT) | 30.0 | 3.8 | 6.7 | 50.4 | 11.6 |
责任与安全
作为Llama 3发布的一部分,我们更新了《负责任使用指南》,概述了开发者为其应用实施模型和系统级安全的步骤和最佳实践。我们还提供了一系列资源,包括Meta Llama Guard 2和Code Shield防护措施。这些工具已被证明能大幅降低大语言模型系统的残余风险,同时保持较高的实用性。我们鼓励开发者根据自身需求调整和部署这些防护措施,并提供了参考实现供您参考。
Llama 3-Instruct
- 安全性:对于指令微调模型,我们进行了广泛的红队测试、对抗性评估,并实施了安全缓解技术以降低残余风险。与任何大语言模型一样,残余风险可能仍然存在,我们建议开发者在其用例的背景下评估这些风险。同时,我们正在与社区合作,使人工智能安全基准标准更加透明、严格和可解释。
- 拒绝回复:除了残余风险,我们还非常重视模型对良性提示的拒绝回复问题。过度拒绝不仅会影响用户体验,在某些情况下甚至可能有害。我们听取了开发者社区的反馈,改进了微调过程,确保Llama 3比Llama 2更不可能错误地拒绝回答提示。
负责任的发布
- 滥用:如果您访问或使用Llama 3,即表示您同意《可接受使用政策》。该政策的最新版本可在此处查看。
- 关键风险
- CBRNE(化学、生物、放射、核和高当量爆炸物):我们对模型在这方面的安全性进行了双重评估:在模型训练期间进行迭代测试,以评估与CBRNE威胁和其他对抗性风险相关的回复安全性;邀请外部CBRNE专家进行提升测试,评估模型准确提供专家知识并减少潜在CBRNE滥用障碍的能力,参考不使用该模型时通过网络搜索所能达到的效果。
- 网络安全:我们使用Meta的网络安全评估套件CyberSecEval对Llama 3进行了评估,衡量Llama 3作为编码助手时建议不安全代码的倾向,以及Llama 3响应协助进行网络攻击请求的倾向(攻击定义参照行业标准MITRE ATT&CK网络攻击本体)。在不安全编码和协助网络攻击方面的测试中,Llama 3的表现与具有同等编码能力的模型相当或更安全。
- 儿童安全:我们组建了专家团队进行儿童安全风险评估,以评估模型产生可能导致儿童安全风险的输出的能力,并通过微调提供必要和适当的风险缓解建议。我们利用这些专家红队测试扩展了评估基准的覆盖范围。对于Llama 3,我们采用基于目标的方法进行了新的深入测试,以评估模型在多种攻击向量下的风险。我们还与内容专家合作进行红队测试,评估可能违反规定的内容,同时考虑特定市场的细微差别和经验。
伦理考量与局限性
Llama 3是一项新技术,与任何新技术一样,其使用存在风险。到目前为止的测试均使用英语进行,且无法涵盖所有场景。因此,与所有大语言模型一样,Llama 3的潜在输出无法提前预测,在某些情况下,模型可能会对用户提示产生不准确、有偏见或其他令人反感的回复。因此,在部署Llama 3模型的任何应用之前,开发者应针对其特定应用进行安全测试和调整。如《负责任使用指南》所述,我们建议将Purple Llama解决方案纳入您的工作流程,特别是Llama Guard,它提供了一个基础模型,用于过滤输入和输出提示,在模型级安全的基础上增加系统级安全。
请参阅《负责任使用指南》。
引用说明
@article{llama3modelcard,
title={Llama 3 Model Card},
author={AI@Meta},
year={2024},
url = {https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md}
}
贡献者
Aaditya Singh; Aaron Grattafiori; Abhimanyu Dubey; Abhinav Jauhri; Abhinav Pandey; Abhishek Kadian; Adam Kelsey; Adi Gangidi; Ahmad Al-Dahle; Ahuva Goldstand; Aiesha Letman; Ajay Menon; Akhil Mathur; Alan Schelten; Alex Vaughan; Amy Yang; Andrei Lupu; Andres Alvarado; Andrew Gallagher; Andrew Gu; Andrew Ho; Andrew Poulton; Andrew Ryan; Angela Fan; Ankit Ramchandani; Anthony Hartshorn; Archi Mitra; Archie Sravankumar; Artem Korenev; Arun Rao; Ashley Gabriel; Ashwin Bharambe; Assaf Eisenman; Aston Zhang; Aurelien Rodriguez; Austen Gregerson; Ava Spataru; Baptiste Roziere; Ben Maurer; Benjamin Leonhardi; Bernie Huang; Bhargavi Paranjape; Bing Liu; Binh Tang; Bobbie Chern; Brani Stojkovic; Brian Fuller; Catalina Mejia Arenas; Chao Zhou; Charlotte Caucheteux; Chaya Nayak; Ching-Hsiang Chu; Chloe Bi; Chris Cai; Chris Cox; Chris Marra; Chris McConnell; Christian Keller; Christoph Feichtenhofer; Christophe Touret; Chunyang Wu; Corinne Wong; Cristian Canton Ferrer; Damien Allonsius; Daniel Kreymer; Daniel Haziza; Daniel Li; Danielle Pintz; Danny Livshits; Danny Wyatt; David Adkins; David Esiobu; David Xu; Davide Testuggine; Delia David; Devi Parikh; Dhruv Choudhary; Dhruv Mahajan; Diana Liskovich; Diego Garcia-Olano; Diego Perino; Dieuwke Hupkes; Dingkang Wang; Dustin Holland; Egor Lakomkin; Elina Lobanova; Xiaoqing Ellen Tan; Emily Dinan; Eric Smith; Erik Brinkman; Esteban Arcaute; Filip Radenovic; Firat Ozgenel; Francesco Caggioni; Frank Seide; Frank Zhang; Gabriel Synnaeve; Gabriella Schwarz; Gabrielle Lee; Gada Badeer; Georgia Anderson; Graeme Nail; Gregoire Mialon; Guan Pang; Guillem Cucurell; Hailey Nguyen; Hannah Korevaar; Hannah Wang; Haroun Habeeb; Harrison Rudolph; Henry Aspegren; Hu Xu; Hugo Touvron; Iga Kozlowska; Igor Molybog; Igor Tufanov; Iliyan Zarov; Imanol Arrieta Ibarra; Irina-Elena Veliche; Isabel Kloumann; Ishan Misra; Ivan Evtimov; Jacob Xu; Jade Copet; Jake Weissman; Jan Geffert; Jana Vranes; Japhet Asher; Jason Park; Jay Mahadeokar; Jean-Baptiste Gaya; Jeet Shah; Jelmer van der Linde; Jennifer Chan; Jenny Hong; Jenya Lee; Jeremy Fu; Jeremy Teboul; Jianfeng Chi; Jianyu Huang; Jie Wang; Jiecao Yu; Joanna Bitton; Joe Spisak; Joelle Pineau; Jon Carvill; Jongsoo Park; Joseph Rocca; Joshua Johnstun; Junteng Jia; Kalyan Vasuden Alwala; Kam Hou U; Kate Plawiak; Kartikeya Upasani; Kaushik Veeraraghavan; Ke Li; Kenneth Heafield; Kevin Stone; Khalid El-Arini; Krithika Iyer; Kshitiz Malik; Kuenley Chiu; Kunal Bhalla; Kyle Huang; Lakshya Garg; Lauren Rantala-Yeary; Laurens van der Maaten; Lawrence Chen; Leandro Silva; Lee Bell; Lei Zhang; Liang Tan; Louis Martin; Lovish Madaan; Luca Wehrstedt; Lukas Blecher; Luke de Oliveira; Madeline Muzzi; Madian Khabsa; Manav Avlani; Mannat Singh; Manohar Paluri; Mark Zuckerberg; Marcin Kardas; Martynas Mankus; Mathew Oldham; Mathieu Rita; Matthew Lennie; Maya Pavlova; Meghan Keneally; Melanie Kambadur; Mihir Patel; Mikayel Samvelyan; Mike Clark; Mike Lewis; Min Si; Mitesh Kumar Singh; Mo Metanat; Mona Hassan; Naman Goyal; Narjes Torabi; Nicolas Usunier; Nikolay Bashlykov; Nikolay Bogoychev; Niladri Chatterji; Ning Dong; Oliver Aobo Yang; Olivier Duchenne; Onur Celebi; Parth Parekh; Patrick Alrassy; Paul Saab; Pavan Balaji; Pedro Rittner; Pengchuan Zhang; Pengwei Li; Petar Vasic; Peter Weng; Polina Zvyagina; Prajjwal Bhargava; Pratik Dubal; Praveen Krishnan; Punit Singh Koura; Qing He; Rachel Rodriguez; Ragavan Srinivasan; Rahul Mitra; Ramon Calderer; Raymond Li; Robert Stojnic; Roberta Raileanu; Robin Battey; Rocky Wang; Rohit Girdhar; Rohit Patel; Romain Sauvestre; Ronnie Polidoro; Roshan Sumbaly; Ross Taylor; Ruan Silva; Rui Hou; Rui Wang; Russ Howes; Ruty Rinott; Saghar Hosseini; Sai Jayesh Bondu; Samyak Datta; Sanjay Singh; Sara Chugh; Sargun Dhillon; Satadru Pan; Sean Bell; Sergey Edunov; Shaoliang Nie; Sharan Narang; Sharath Raparthy; Shaun Lindsay; Sheng Feng; Sheng Shen; Shenghao Lin; Shiva Shankar; Shruti Bhosale; Shun Zhang; Simon Vandenhende; Sinong Wang; Seohyun Sonia Kim; Soumya Batra; Sten Sootla; Steve Kehoe; Suchin Gururangan; Sumit Gupta; Sunny Virk; Sydney Borodinsky; Tamar Glaser; Tamar Herman; Tamara Best; Tara Fowler; Thomas Georgiou; Thomas Scialom; Tianhe Li; Todor Mihaylov; Tong Xiao; Ujjwal Karn; Vedanuj Goswami; Vibhor Gupta; Vignesh Ramanathan; Viktor Kerkez; Vinay Satish Kumar; Vincent Gonguet; Vish Vogeti; Vlad Poenaru; Vlad Tiberiu Mihailescu; Vladan Petrovic; Vladimir Ivanov; Wei Li; Weiwei Chu; Wenhan Xiong; Wenyin Fu; Wes Bouaziz; Whitney Meers; Will Constable; Xavier Martinet; Xiaojian Wu; Xinbo Gao; Xinfeng Xie; Xuchao Jia; Yaelle Goldschlag; Yann LeCun; Yashesh Gaur; Yasmine Babaei; Ye Qi; Yenda Li; Yi Wen; Yiwen Song; Youngjin Nam; Yuchen Hao; Yuchen Zhang; Yun Wang; Yuning Mao; Yuzi He; Zacharie Delpierre Coudert; Zachary DeVito; Zahra Hankir; Zhaoduo Wen; Zheng Yan; Zhengxing Chen; Zhenyu Yang; Zoe Papakipos
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