Meta发布Llama 3模型，支持对话/聊天用例，训练数据规模大幅提升

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昨晚 Meta 发布了 Llama 3 8B 和 70B 模型，Llama 3 指令调整模型针对对话/聊天用例进行了微调和优化，在常见基准测试中优于许多现有的开源聊天模型。比如，Gemma 7B 和 Mistral 7B。

Llama 3 模型将数据和规模提升到了新的高度。它是在 Meta 最近发布的两个定制的 24K GPU 集群上对超过 15T token 的数据进行训练的，这个训练数据集比 Llama 2 大 7 倍，包括多 4 倍的代码。这使得 Llama 模型的能力达到了目前的最高水平，它支持 8K 上下文长度，是 Llama 2 的两倍。

下面我将介绍 6 种方式，让你快速体验最新发布的 Llama 3！

在线体验 Llama 3

HuggingChat

https://huggingface.co/chat/

llama2.ai

https://www.llama2.ai/

本地体验 Llama 3

LM Studio

https://lmstudio.ai/

CodeGPT

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DanielSanMedium.dscodegpt&ssr=false

使用 CodeGPT 前，记得先使用 Ollama 拉取相应的模型。比如，拉取 llama3:8b 模型：ollama pull llama3:8b。如果你本地尚未安装 ollama，可以阅读 “部署本地的大语言模型，只需几分钟！” 这篇文章。

Ollama

运行 Llama 3 8B 模型：

ollama run llama3

运行 Llama 3 70B 模型：

ollama run llama3:70b

Open WebUI & Ollama

https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/cocktailpeanutlabs/open-webui。