Llama3.1以405B参数规模领先GPT-4o，并在多项基准测试中展现出强大的性能，尤其是在通用常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面。
Llama3.1的参数规模和性能
参数规模
Llama3.1系列模型包括8B、70B和405B三种参数规模，其中405B模型包含4050亿个参数，是近年来规模最大LLM之一。405B的参数规模使得Llama3.1在处理复杂任务和大规模数据时具有显著优势，能够提供更高的准确性和泛化能力。
性能表现
Llama3.1在多项基准测试中表现出色，特别是在通用常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面，与GPT-4、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等领先闭源模型相媲美。这些性能表现表明Llama3.1在多任务处理和高难度任务上具有强大能力，能够提供高质量的输出和解决方案。
Llama3.1的训练数据和合成数据
训练数据
Llama3.1在约15万亿token的公开数据上进行了预训练，并使用了超过2500万个合成数据示例进行微调。大量的训练数据和高质量的合成数据使得Llama3.1能够从多样化的数据源中学习，从而提高模型的泛化能力和准确性。
合成数据的使用
Meta使用合成数据生成来产生绝大多数SFT示例，而不是依赖真实世界的数据，通过算法生成的数据来训练模型。合成数据的使用不仅增加了数据多样性，还提高了数据的安全性，减少了模型对敏感数据的依赖。
Llama3.1的多语言支持和上下文窗口
多语言支持
Llama3.1支持8种语言，包括英语、法语、德语、印地语、意大利
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