的大尺寸使它们能够捕获更大深度和

[Habib01]

在一次重大更新中，Meta 还扩展了许可证，允许开发者使用 Llama 模型（包括 405B 模型）的结果来改进其他模型。

从本质上讲，这意味着任何人都可以使用该模型的功能来推进他们的工作，创建新的应用程序并探索人工智能的可能性，只要他们遵守协议中规定的条件。

骆驼 3.1 405B 如何工作？
本节介绍 Llama 3.1 405B 运行的技术细节，包括其架构、训练过程、数据准备、计算要求和优化技术。

经过调整的 Transformer 架构
Llama 3.1 405B 基于标准的仅解码器变压器架构，这是许多大型成功语言模型的通用设计。

尽管核心结构保持不变，但 Meta 引入了一些小的调整，以提高模型在训练 律师数据 过程中的稳定性和性能。特别是，有意排除专家混合（MoE）架构，并在训练过程中优先考虑稳定性和可扩展性。



资料来源：Meta AI

该图说明了 Llama 3.1 405B 语言的处理方式。它首先将输入文本分解为称为标记的较小单元，然后将它们转换为称为标记嵌入的数字表示。

然后，这些嵌入通过多层自注意力进行处理，其中模型分析各种标记之间的关系，以理解它们在输入中的含义和上下文。

然后，从自注意力层获得的信息通过反馈网络，该网络处理并组合信息以推断出含义。这种自注意力和前馈处理的过程会重复多次，以加深对模型的理解。

最后，该模型使用此信息逐个生成响应标记，并根据之前的结果创建连贯且相关的文本。这种迭代过程称为自回归解码，允许模型对输入刺激产生流畅且适合上下文的响应。

训练过程分几个阶段
Llama 3.1 405B 的开发涉及一个多阶段的培训过程。最初，该模型是在涵盖数十亿代币的庞大且多样化的数据集上进行预训练的。接触大量文本使模型能够从遇到的模式和结构中学习语法、事实和推理能力。

预训练后，模型会经历多轮监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。 SFT 涉及对特定任务和数据集进行训练，并通过人类反馈指导模型产生所需的结果。