Llama3模型的主要特点有哪些

Llama3模型的主要特点如下：

1. 模型架构先进：采用标准的仅解码（decoder-only）式Transformer架构，配备分组查询注意力（GQA）机制，提升推理效率；有128K标记的词表，支持8K上下文长度。
2. 训练数据庞大：基于超15万亿token的数据集预训练，涵盖多种语言、代码和文本，数据过滤确保质量，非英语数据占比5%。
3. 性能表现优异：在MMLU、ARC、HumanEval等基准测试中领先，通过指令微调提升对话和推理能力。
4. 应用场景广泛：适用于智能助手、内容创作、编程、多语言处理等，可在多种云平台和硬件环境部署。
5. 安全性能提升：搭载Llama Guard 2等工具，降低输出风险。