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众所周知，扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练（pretrained）和指令微调（instruction-tuned）两个版本，还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布，这个400B可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！ 我们先来对Llama3做个初步的了解把。 模型架构
Llama 3 是一个自回归语言模型（an auto-regressive language），它使用优化的 transformer 架构。调整后的版本使用监督微调 （SFT） 和带有人类反馈的强化学习 （RLHF），以符合人类对有用性和安全性的偏好。 相关参数
| 训练数据 | 参数量 | 上下文长度 | 分组查询注意力 (GQA) | 预训练数据 | 知识截至日期 | | Llama 3 | 公开在线数据集 | 8B | 8K | 是 | 15T+ | 2023 年 3 月
| | Llama 3 |
| 70B | 8K | 是 | 15T+ | 2023 年 12 月 |
Llama3这个模型是在Meta新建的两座数据中心集群中训练的，包括超4.9万张英伟达H100GPU。
如何安装 ollama如何安装可以看往期文章，这里不多做赘述了。 谷歌开源Gemma，本地部署指南！
拉取Llama3 
短短几个小时已经更新了54个tags了。 
目前推荐拉取这四个版本，其他量化版本是不明用户调整的。 
左边是版本下拉选择，选中的版本在右边代码窗口会显示拉取代码，只要点复制icon，并把它黏贴到CMD或Powershell终端内。 注意：这次示例以windows用户为例。 
就像这样，按回车开始拉取llama3（国内用户拉取速度也非常快）。 实际使用Llama3 
llama3_8B的生成速度非常快，这个版本用N卡8G的显存跑问题也不大。
接下来用Open WebUI设置SD指令大师 system prompt试一下指令的理解，很完美。 
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