本文主要是介绍Llama 3.1 405B：4050亿参数史上最强开源大模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
01 。 概述
Meta公司推出了其最大的开源人工智能模型——Llama 3.1 405B，拥有4050亿个参数，与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相媲美。该模型在16000个Nvidia H100 GPU上训练而成，现已在云平台上可用，并被应用于WhatsApp和Meta.ai中。它能够处理包括编码和摘要在内的八种语言任务，但仅限于文本。Llama 3.1模型拥有128000个token的上下文窗口，同时Meta还发布了更小规模的模型版本，即Llama 3.1 8B和70B。
02 。 关键信息
Meta公司推出了迄今为止最大的开源人工智能模型——Llama 3.1 405B，该模型包含4050亿个参数。虽然它并非史上最大的模型，但确实是近年来规模最大的模型之一，与OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等领先的专有模型形成竞争。该模型使用了16000个Nvidia H100 GPU进行训练，得益于先进的训练技术，现已可在AWS、Azure和Google Cloud等云平台上下载或使用。此外，它也被应用于WhatsApp和Meta.ai，为美国用户提供聊天机器人服务。Llama 3.1 405B能够执行包括编程、解答数学问题和摘要文档在内的多种任务，支持八种语言。然而，它仅限于文本，无法处理基于图像的查询。Meta公司还在研发能够识别图像、视频和生成语音的多模态Llama模型，但这些模型尚未公开发布。**关键特性与性能
**该模型使用相当于7500亿单词的15万亿个token的数据集进行训练。Meta公司为该模型优化了数据整理和质量保证流程。还使用了其他AI模型生成的合成数据来微调Llama 3.1 405B。然而，出于竞争和法律原因，Meta并未公开其训练数据的具体来源。
上下文窗口与工具 Llama 3.1 405B拥有128000个token的更大上下文窗口，使其能够更好地总结更长的文本，并在对话中保持更好的上下文连贯性。Meta还发布了两个较小的模型，Llama 3.1 8B和Llama 3.1 70B，它们共享相同的上下文窗口。这些模型可以使用第三方工具和API来执行回答最新事件问题、解决数学问题和验证代码等任务。性能与许可 Llama 3.1 405B的性能与OpenAI的GPT-4相当，在与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的对比中显示出混合结果。它在执行代码和生成图表方面表现优异，但在多语言能力和一般推理方面较弱。由于其规模庞大，运行该模型需要大量的硬件资源。Meta公司正在推广其较小的模型用于通用应用程序，并认为Llama 3.1 405B适合模型蒸馏和生成合成数据。
Meta已更新Llama的许可证，允许开发者使用Llama 3.1模型系列的输出来开发第三方AI模型。但是，月活跃用户超过7亿的应用开发者必须向Meta申请特殊许可。
03 。 使用
您还可以使用 Ollama 下载并使用此模型，您可以通过运行来完成此操作。
ollama run llama3.1
或者从Huggingface下载
https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-31-669fc079a0c406a149a5738f
创建一个程序，使用递归回溯算法或深度优先搜索算法生成完美迷宫，并具有可定制的大小和复杂性。
import randomclass Cell:def __init__(self, x, y):self.x = xself.y = yself.walls = [True, True, True, True] # Top, Right, Bottom, Leftclass Maze:def __init__(self, width, height):self.width = widthself.height = heightself.cells = [[Cell(x, y) for x in range(width)] for y in range(height)]def generate(self):stack = []current_cell = self.cells[0][0]current_cell.walls[3] = False # Remove left wall to start maze generationwhile True:neighbors = self.get_unvisited_neighbors(current_cell)if neighbors:next_cell = random.choice(neighbors)self.remove_walls(current_cell, next_cell)stack.append(current_cell)current_cell = next_cellelif stack:current_cell = stack.pop()else:breakdef get_unvisited_neighbors(self, cell):x, y = cell.x, cell.yneighbors = []if x > 0 and self.cells[y][x-1].walls[3]:neighbors.append(self.cells[y][x-1])if y < self.height - 1 and self.cells[y+1][x].walls[2]:neighbors.append(self.cells[y+1][x])if x < self.width - 1 and self.cells[y][x+1].walls[1]:neighbors.append(self.cells[y][x+1])if y > 0 and self.cells[y-1][x].walls[0]:neighbors.append(self.cells[y-1][x])return neighborsdef remove_walls(self, cell1, cell2):x1, y1 = cell1.x, cell1.yx2, y2 = cell2.x, cell2.yif x1 < x2:cell1.walls[1] = False # Remove right wall of first cellcell2.walls[3] = False # Remove left wall of second cellelif x1 > x2:cell1.walls[3] = False # Remove left wall of first cellcell2.walls[1] = False # Remove right wall of second cellelse: # y1 < y2cell1.walls[0] = False # Remove top wall of first cellcell2.walls[2] = False # Remove bottom wall of second cell# Example usage:
maze = Maze(21, 11) # Size must be odd for a perfect maze
maze.generate()# Print the maze (binary representation)
for row in maze.cells:for cell in row:print(cell.walls[0] * ' ', end='')print(cell.walls[1] * '|', end='')print(cell.walls[2] * '|', end='')print(cell.walls[3] * '-', end='')print()
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
-
目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
-
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
-
目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
-
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
-
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
-
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
-
目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
-
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈
这篇关于Llama 3.1 405B：4050亿参数史上最强开源大模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
