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京东 11.11 红包
Llama3.1 405B开源大模型！挑战Claude3.5和GPT-4o！微调Llama3.1 8B模型+GraphRAG搭建本地知识库！
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🔥🔥🔥本期视频详细演示了Meta最新发布的Llama 3.1开源大模型系列，包括405B、70B和8B三个参数版本。视频内容涵盖了以下几个主要方面： 1️⃣. Llama 3.1模型介绍： - 采用标准的解码器transformer架构 - 上下文长度提升至128K - 使用超过15万亿个TOKEN进行训练 - 在16,000多个H100 GPU上进行大规模训练 - 采用迭代训练程序，结合监督微调和直接偏好优化 2️⃣. 性能测试： - 展示了模型在复杂代码生成和算法问题上的能力 - 进行了复杂的空间和时间逻辑推理测试 - 与GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等顶级模型进行比较 3️⃣. 使用方法： - 通过together AI的API调用Llama3.1 405B参数版本 - 使用Groq的API调用Llama3.1 70B参数版本 - 在本地使用ollama和LM studio运行Llama3.1 8B版本 4️⃣. GraphRAG知识库构建： - 使用本地Llama 3.1 8B模型 - 结合nomic AI的嵌入模型 - 演示了文档索引创建和检索功能 5️⃣. 模型微调： - 使用unsloth框架在Google Colab上进行微调 - 采用T4 GPU进行训练 - 使用自定义的alpaca格式数据集 - 展示了Lora模型的保存、加载和合并过程 - 介绍了模型的8位、16位和4位量化方法 - 说明了如何将模型上传到Hugging Face 视频还包括了对模型在各种任务中表现的评估，以及如何在实际应用中使用这些模型的详细说明。通过这个全面的介绍，大家可以深入了解Llama 3.1模型的特性、性能和应用方法，为进一步探索和使用这一强大的开源大模型提供了宝贵的指导。 🔥🔥🔥时间戳: 0:00 介绍：Meta发布Llama 3.1开源大模型 0:37 Llama 3.1模型介绍（参数版本、架构等） 1:59 Llama 3.1性能与能力 2:29 如何使用Llama 3.1模型（本地和API） 3:23 测试Llama 3.1 405B模型的代码能力 4:29 复杂逻辑推理测试 5:57 通过API调用Llama 3.1 405B模型 6:52 使用Groq API调用Llama 3.1 70B模型 7:15 使用本地Llama 3.1构建GraphRAG知识库 9:15 微调Llama 3.1 8B模型 10:19 测试微调后的模型效果 11:34 总结和结束语
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