運行 Llama 3.3 70B 的硬件要求是什麼？

對於使用 Q5_K_M 量化技術的 70B 模型，它需要大約 5.4 GB 的模型存儲空間，再加上用於上下文的額外 VRAM。在上下文有限（<28k）的情況下，它應該可以在 16 GB 的 VRAM 中運行。

Llama 3.3 70B 與更大的模型相比如何？

在 HumanEval 等基準測試中，70B 模型取得了 80/100 的分數，而 405B 模型的分數接近 90/100，這表明 70B 模型在性能上具有競爭力，同時更加高效。

Llama 3.3 70B 包含哪些技術改進？

它使用了分組查詢注意機制（GQA）以提高推理的可擴展性，並使用了新的訓練數據和更大的上下文窗口進行了更新。

使用 Llama 3.3 70B 的許可要求是什麼？

它需要一個可在 llama.meta.com/llama3/license 獲取的自定義商業許可。用戶必須遵守 Meta 的可接受使用政策和適用的法律法規，包括貿易合規法律。

Llama 3.3 70B 可以微調為其他語言嗎？

是的，開發者可以根據 Llama 3 社區許可和可接受使用政策的要求，對 Llama 3 模型進行微調，以支持英語以外的其他語言。

Meta Llama 3.3 70B

Q: 什麼是 Meta Llama 3.3 70B？

Meta Llama 3.3 70B 是由 Meta AI 創建的預訓練和指令調優的生成式大語言模型（LLM）。它是一個多語言模型，可以處理和生成文本。

Q: Llama 3.3 70B 與更大的模型相比如何？

在 HumanEval 等基準測試中，70B 模型取得了 80/100 的分數，而 405B 模型的分數接近 90/100，這表明 70B 模型在性能上具有競爭力，同時更加高效。

Q: Llama 3.3 70B 包含哪些技術改進？

它使用了分組查詢注意機制（GQA）以提高推理的可擴展性，並使用了新的訓練數據和更大的上下文窗口進行了更新。

Q: 使用 Llama 3.3 70B 的許可要求是什麼？

它需要一個可在 llama.meta.com/llama3/license 獲取的自定義商業許可。用戶必須遵守 Meta 的可接受使用政策和適用的法律法規，包括貿易合規法律。

Q: Llama 3.3 70B 可以微調為其他語言嗎？

是的，開發者可以根據 Llama 3 社區許可和可接受使用政策的要求，對 Llama 3 模型進行微調，以支持英語以外的其他語言。

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Meta 的 Llama 3.3 70B 是一個尖端的語言模型，其性能與更大的 Llama 3.1 405B 模型相當，但計算成本僅為其五分之一，使高質量的 AI 更加普及。

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更新時間：2024年12月16日

什麼是 Meta Llama 3.3 70B

Meta Llama 3.3 70B 是 Meta 的 Llama 系列大語言模型的最新版本，作為 2024 年的最終模型發佈。繼 Llama 3.1（8B、70B、405B）和 Llama 3.2（多模態變體）之後，這個只有文本的 70B 參數模型在高效 AI 模型設計方面取得了重大進步。它保持了其大型前輩的高性能標準，同時大幅降低了硬件要求，使其更適合廣泛部署。

Meta Llama 3.3 70B 的主要功能

Meta Llama 3.3 70B 是一個突破性的大型語言模型，其性能與更大的 Llama 3.1 405B 模型相當，但僅有其五分之一的規模和計算成本。它利用了先進的後訓練技術和優化的架構，在推理、數學和一般知識任務中取得了最先進的結果，同時保持了高效率和開發者的易用性。

高效性能: 在僅使用 70B 參數的情況下，實現了與 Llama 3.1 405B 相似的性能指標，使其資源效率顯著提高

先進的基準測試: 在 MMLU Chat (0-shot, CoT) 中得分 86.0，在 BFCL v2 (0-shot) 中得分 77.3，展示了在一般知識和工具使用任務中的強大能力

成本效益的推理: 每百萬令牌的生成成本低至 $0.01，使其在生產部署中非常經濟

多語言支持: 支持多種語言，並能在保持安全性和責任性的同時進行額外語言的微調

Meta Llama 3.3 70B 的使用案例

文件處理: 在多種語言的文件摘要和分析中表現出色，如成功應用於日文文件處理

AI 應用開發: 適合需要高質量語言處理且不消耗過多計算資源的文本應用開發者

研究和分析: 適合需要先進推理和知識處理能力的學術和科學研究

優點

與大型模型相比，計算需求顯著降低

性能與大型模型相當

生產部署成本效益高

缺點

仍需大量的計算資源（雖然少於 405B 模型）

在特定任務中與 Llama 3.1 405B 相比存在一些性能差距

如何使用 Meta Llama 3.3 70B

獲取訪問權限: 在 HuggingFace 上填寫訪問請求表單，以獲得 Llama 3.3 70B 的受控存儲庫訪問權限。生成一個免費的 HuggingFace READ 令牌。

安裝依賴項: 安裝所需的依賴項，包括 transformers 庫和 PyTorch。

加載模型: 使用以下代碼導入和加載模型： import transformers import torch model_id = 'meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct' pipeline = transformers.pipeline('text-generation', model=model_id, model_kwargs={'torch_dtype': torch.bfloat16}, device_map='auto')

格式化輸入消息: 將輸入消息結構化為包含 'role' 和 'content' 鍵的字典列表。例如： messages = [ {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant'}, {'role': 'user', 'content': 'Your question here'} ]

生成輸出: 通過將消息傳遞給管道來生成文本： outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=256) print(outputs[0]['generated_text'])

硬件要求: 確保您有足夠的 GPU 記憶體。該模型所需的計算資源遠少於 Llama 3.1 405B，但性能相似。

遵循使用政策: 遵守 Meta 的可接受使用政策，該政策可在 https://www.llama.com/llama3_3/use-policy 查閱，並確保使用符合適用的法律和法規。