概要：Meta发布了有史以来最强大和最具能力的开源模型Llama 3-405B，该模型训练在15T令牌上，超过了GPT-4在所有主要基准测试中的表现。Llama 3的8B和70B型号也在4月的发布中进行了重大升级。
Latent Space采访了 Meta AI 研究员 Thomas Scialom，他领导了 Llama2 和现在的 Llama3 训练后工作。详细讨论了Llama 3.1预训练（如合成数据、数据管道、缩放法则等）和后训练（如强化学习人类反馈 (RLHF) 与指令调优、评估、工具调用）方面的内容。
- 合成数据：
- “我的直觉是，网络上的文本都是狗屎，在这些标记上进行训练是在浪费计算量”。
- “Llama 3 后期训练没有使用任何人类书写的答案，而是完全依赖于Llama 2生成的纯合成数据。”
- 合成数据的具体应用：
- 代码生成：使用三种方法生成代码合成数据，包括代码执行反馈、编程语言翻译和文档反向翻译。
- 数学推理：借鉴了“让我们逐步验证”作者的研究，进行合成数据生成。
- 多语言处理：通过90%的多语言令牌继续预训练，收集高质量的人类注释。
- 长文本处理：依赖于合成数据来处理长文本的问答、长文档摘要和代码库推理。
- 工具使用：在Brave搜索、Wolfram Alpha和Python解释器上训练进行单次、嵌套、并行和多轮函数调用。
- 强化学习与人类反馈（RLHF）：
- 广泛使用人类偏好数据进行模型训练。
- 强调了人类在两者之间进行选择（如选择两首诗中更喜欢哪一首）而非创作（从零开始写一首诗）的能力。
- Meta 已经在 6 月份开始训练 Llama 4，听起来一大重点将是围绕智能体展开。
- 多模态版本将有更多参数，稍后发布
合成数据是关键
Llama3 在 15 万亿 tokens 上进行了训练，比 Llama2 多 7 倍，代码量增加了 4 倍，涵盖了 30 种不同的语言。正如 Thomas 所说：