2024年7月23日，Meta 重磅推出了Meta Llama 3.1，Llama 3.1是Meta最先进开源大型语言模型的下一代，包括具有更强的预训练和指令微调的语言模型，能够支持广泛的应用场景。这一代Llama在一系列行业标准基准测试中展示了最先进的性能，并提供了新的功能，包括改进的推理能力。

版本和性能

新的 8B 和 70B 参数 Llama 3.1 模型是 Llama 3 的重大飞跃，并为这些规模的 LLM 模型建立了新的最先进技术。由于预训练和训练后的改进，模型是当今 8B 参数规模的最佳模型。个人可以改善了一致性并增加了模型响应的多样性。我们还看到了推理、代码生成和指令跟踪等功能的极大改进，使 Llama 3.1 更加易于操控。

下面是各个大模型的比较仅仅和GPT4-mini相差一点点而已

但是这限制与我们电脑GPU的性能状态有关，如果是企业团队建议可以使用云GPU电脑平台，直接性能拉满

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深度了解LLama3.1大模型：能力、功能与使用指南

LLama3.1是Meta推出的新一代大语言模型，具备广泛的自然语言处理能力。本文将深入探讨LLama3.1的各项能力、相关功能以及如何在本地运行和使用该模型。

模型简介

LLama3.1是Meta（前Facebook）推出的先进大语言模型（LLM），在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。它的设计旨在提供高质量的文本生成、摘要、翻译和对话等功能。LLama3.1不仅在性能和效率上有显著提升，还具备在本地无限制运行的能力，使用户能够充分利用其强大功能。

主要功能

LLama3.1具备以下核心功能：

\1. 文本生成：生成高质量的文本内容，适用于内容创作、故事生成等场景。

\2. 文本摘要：提取长文本的关键信息，帮助用户快速获取摘要。

\3. 机器翻译：支持多语言互译，提升跨语言沟通效率。

\4. 对话系统：构建智能聊天机器人，支持自然流畅的对话。

\5. 情感分析：分析文本情感倾向，应用于舆情监控、客户反馈分析等领域。

\6. 问答系统：从给定文本中提取答案，适用于知识问答、信息检索等场景。

应用场景

LLama3.1广泛应用于以下领域：

\1. 内容创作：帮助作家、记者生成文章、故事，提升创作效率。

\2. 客户服务：用于构建智能客服系统，提高客户满意度。

\3. 教育领域：辅助教师生成教育材料、自动批改作业。

\4. 市场调研：分析用户评论、社交媒体内容，了解市场动向。

\5. 医疗健康：通过处理医疗文献、病历记录，辅助医生决策。

技术架构

LLama3.1基于先进的Transformer架构，采用大规模预训练和微调技术，具备以下技术特点：

\1. 多层注意力机制：捕捉文本中的长距离依赖关系，提高理解能力。

\2. 并行计算：利用GPU集群进行大规模并行计算，加快训练速度。

\3. 自监督学习：通过无标签数据进行预训练，减少对标注数据的依赖。

\4. 微调机制：针对特定任务进行微调，提升模型在具体任务上的表现。

本地运行的优势

LLama3.1可以在本地运行，提供了以下优势：

\1. 无限制使用：无论是使用次数还是数据量，都不受限于云端服务的限制。

\2. 数据隐私：在本地运行模型，确保数据的隐私和安全。

\3. 成本控制：避免高昂的云计算费用，适合长期和大规模使用。

\4. 定制化：用户可以根据自身需求定制模型，灵活性更高。

使用指南

要在本地运行LLama3.1，你需要按照以下步骤进行：

1. 环境准备

确保你的电脑上已经安装了Python和相关依赖库，如PyTorch和Transformers。你可以使用pip进行安装：

2. 加载模型

3. 准备输入数据

输入要处理的文本。

4. 生成输出

使用模型生成输出文本。

最佳实践

\1. 优化输入：确保输入文本的质量和相关性，以获得更准确的输出。

\2. 调整参数：根据具体任务需求调整生成参数，如最大长度（max_length）和生成样本数（num_return_sequences）。

\3. 后处理：对生成的文本进行后处理，以提高可读性和准确性。

可以先在llama官网选择需要的下载基础模板

选择第一个即可

下载github环境

[meta-llama/llama-models: Utilities intended for use with Llama models. (github.com)]

最后按照步骤运行即可，具体调试需要结合一些参数等，llama训练模型几乎全部为英语，想要中文需要调试其中数据

具体也可也看官网文档[Llama Models (meta.com)]

结论

LLama3.1是一个功能强大的大语言模型，具有广泛的应用场景和优异的性能。通过在本地运行，可以充分利用其强大功能，同时确保数据隐私和成本控制。无论是学术研究还是实际应用，LLama3.1都将是一个得力的助手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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