【AI大模型】性能直逼GPT4，Llama3的三种在线体验方式
Meta发布了其最新的开源大语言模型Llama-3，据说性能直逼GPT-4。前两天百度老板刚刚批了一下开源模型，说开源模型打不过闭源模型，没想到这么快就被打脸了。
自从Sora之后，OpenAI也好久没有发布震撼人心的能力了，可能遇到瓶颈了，GPT-5可能要等到年底了。
Llama3简介
Llama3是一个大型语言模型系列，它们是一组预先训练好的、专为对话场景优化的文本生成模型，目前包含80亿参数和700亿参数两种规格，两个规格均有预训练版和经过指令调优的版本可供选择。Llama3模型仅接收文本输入，模型仅生成文本和代码。
Llama3经过指令调优的模型在常见行业基准测试中，性能超越了许多现有的开源聊天模型。8B参数的性能甚至大幅超越了之前的Llama2-70B的性能，革了自己的命。
Llama 3采用自回归语言模型设计，运用了优化后的Transformer架构。经过调优的版本通过监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），确保模型在助人与安全方面与人类偏好保持一致。
从目前可见的资料分析，Llama3不是一个混合模型，它的上下文只有8K，相比目前动辄200K的上下文有点上不了台面，不过最重要的还是准确性和精确性，大多数场景也用不上这么长的上下文，而且上下文长度应该可以通过微调或者其它技术来提升的。
线上体验地址
自己部署太麻烦了，对于大多数同学来说也没必要，分享几个在线测试地址，可以实际体验下效果。相信不久，国产大模型们就会遥遥领先了。
英伟达开发者网站
我这里无需特殊网络设置，也不需要登录，直接就能使用。
HuggingFace
https://huggingface.co/chat/ 需要先注册一个HuggingFace账号。
左侧选择模型，点击 Activate 激活模型，填写AI角色定义。
然后就可以和Llama3愉快的聊天了，不过Llama3的中文能力不太行，虽然看懂了中文，但是使用了英文来回答问题（即使我们要求它使用中文，也可能会随时输出英文），这还需要国内的企业或者社区再努力奋战若干天。
Llama官方
https://www.llama2.ai/
相关资源
官方Blog：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/
Github项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3
模型下载地址：
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官网：https://llama.meta.com/llama-downloads/
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HuggingFace：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6
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HuggingFace国内镜像站：https://hf-mirror.com/NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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