Llama3存在哪些技术劣势

Llama3存在以下技术劣势：

1. 中文处理能力不足：复杂中文指令（如4步以上数学推理）表现不佳，中文语义理解、句式生成和用词准确性待提升。
2. 数据偏差与依赖：训练数据以英语为主（占比95%），非英语任务需依赖数据对齐技术，可能影响多语言任务效果。
3. 高资源门槛：需大量GPU资源训练和推理，70B版本单次推理可能消耗数十GB GPU内存，部署受限。
4. 推理效率问题：Tokenizer编码/解码耗时、KV缓存占用内存大，影响响应速度。
5. 闭源模型对比劣势：在复杂推理、多模态等极限能力上，与GPT-4、Gemini等闭源模型仍有差距。