全网首发！Llama 3技术剖析、微调、部署以及多模态训练

2月前

Meta公司推出了开源大语言模型Llama系列的最新产品—Llama 3，包含了80亿参数的Llama 3 8B和700亿参数的Llama 3 70B两个版本。Meta称其为“迄今为止最强的开源大模型”。

Meta官方数据显示，Llama 3 8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多项基准上均胜过同参数量级模型Gemma 7B和Mistral 7B Instruct，而70B模型则超越了闭源的当红模型Claude 3 Sonnet，并且效果上完全能与Google的Gemini Pro 1.5掰掰手腕。

那Llama 3在结构上跟之前的版本有哪些区别？它的预训练和Post训练是如何进行的？如何对Llama 3进行微调？基于Llama 3是否能构建出更优质的多模态大模型？鉴于这些问题，我们特意组织了一次对Llama 3的免费公开课，前面剖析它的技术层面以及应用。

1. 不仅剖析原理，更有实操案例分享

本次公开课主题是《Llama 3技术剖析、微调以及多模态训练》，将剖析Llama 3的核心技术，讲解如何基于Llama 3进行模型的微调和多模态模型训练和微调。本次公开课不仅会讲解技术理论，也包括了结合Llama 3的模型微调和多模态大模型微调两个项目Case，从应用角度让大家对Llama 3的效果有直观的理解。

2. 公开课大纲

Llama 3结构剖析、与Llama2区别
Pretrain技术解释：GQA, RoPE等
Postrain技术解释：SFT, PPO, DPO等
Case：基于Llama 3-8B模型微调和部署
多模态大模型结构如Mini-Gemini、LLaVA
Case: 结合LLama 3的多模态大模型微调

3. 分享嘉宾

李老师

人工智能、大模型领域专家

多家上市公司技术战略顾问
曾任金融科技独角兽公司首席科学家
曾任量化投资初创公司首席科学家
曾任美国亚马逊推荐系统工程师
深耕AI领域十余年，授课培养AI学员数万人

4. 时间安排

北京时间：2024年4月29日，20:00-22:00

5. 适合人群

想学习大模型及微调的开发工程师
想深入理解相关技术的算法工程师

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来源：PaperWeekly

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