Llama3模型与LLAMA2有何区别

1. 模型输出能力

Llama2的模型输出仅限于文本，而Llama3升级为可生成文本和代码，增强了模型的多功能性；此外，Llama3.1进一步增加了工具调用功能，支持与外部工具交互，扩展了应用场景。

2. 上下文窗口大小

Llama2的上下文窗口长度为4K tokens（后续扩展至16K，但非初始版本），而Llama3将上下文窗口扩展至8K tokens（是Llama2的两倍）；更长的上下文窗口使Llama3能处理更长的输入文本和生成更连贯的输出，提升了长文本处理能力。

3. Tokenizer与词汇表

Llama2使用SentencePiece分词器，词汇表大小为32K；Llama3改用Tiktoken分词器（与GPT-4一致），词汇表扩展至128K，显著提高了文本编码效率和多语言处理能力，支持更多语言和符号。

4. 训练数据规模与质量

Llama3的训练数据量约为15T tokens，是Llama2（约2T tokens）的7倍以上；同时，代码数据量增加了4倍，多语言数据占比超过5%（覆盖30多种语言）。此外，Llama3采用更严格的数据清洗流程（启发式过滤器、NSFW过滤器、语义重复删除等），确保数据质量。

5. 模型架构与推理效率

两者均采用decoder-only Transformer架构，但Llama3在架构上进行了优化：

• 分组查询注意力（GQA）：Llama3的8B和70B版本均采用GQA，而Llama2仅在34B和70B版本中使用，GQA降低了显存占用并加速推理；
• 预归一化：Llama3使用Pre-LayerNorm结构，提升了训练稳定性。

6. 指令微调与性能

Llama3采用多阶段指令微调（SFT+拒绝采样+PPO+DPO），并引入1800个高质量提示组成的评估集（覆盖12种用例），优化了指令跟随能力；在MMLU（综合理解）、GSM8K（数学推理）、HumanEval（代码能力）等基准测试中，Llama3的性能显著优于Llama2，尤其在代码生成和逻辑推理任务上提升明显。

7. 安全性与许可证

Llama3延续了Llama2的安全措施（如安全分类器），但新增了Llama Guard 2（针对Llama3的8B版本优化），进一步降低敏感内容输出风险；许可证方面，Llama3要求衍生模型名称开头包含“Llama 3”，并在衍生作品中注明“基于Meta Llama 3构建”，而Llama2无此强制要求。