爱华外汇官网mt4MoE 架构在训练和推理时计算效率更高一概没念到。Meta 抉择正在周六日，宣告了最新 AI 模子系列 ——Llama 4，这是其 Llama 家族的最新成员。
该系列包罗 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth。完全这些模子都经历了洪量未标注的文本、图像和视频数据的操练，以使它们具备普及的视觉贯通才略。
Meta GenAI 肩负人 Ahmad Al-Dahle 暗示，Llama 4 揭示了 Meta 对开源 AI、全豹开源 AI 社区的长久首肯以及百折不挠的信仰 —— 绽放编制将产出最好的小型、中型和即将产生的前沿大模子。
谷歌 CEO 劈查伊不禁慨叹，人工智能天下长远不无聊，祝贺 Llama 4 团队，赓续行进！
正在大模子竞技场（Arena），Llama 4 Maverick 的总排名第二，成为第四个打破 1400 分的大模子。此中绽放模子排名第一，超越了 DeepSeek；正在难题提示词、编程、数学、创意写作等职司中排名均为第一；大幅超越了自家 Llama 3 405B，得分从 1268 晋升到了 1417；气概独揽排名第五。
以上这两个模子是 Meta 迄今为止最好的模子，重要得益于它们是从具有 2880 亿激活参数和 16 个专家的 Llama 4 Behemoth 模子举行学问蒸馏而来。
完全 Llama 4 模子均采用原生众模态计划，好比上传一张图像，你能够问闭于这张图像的任何题目
Llama 4 Scout 援手长达 1000 万 token 的上下文，这是目前行业内最长的上下文长度，解锁了盘绕追念、脾气化和众模态操纵的新用例。
Llama 4 正在图像 grounding 方面也是一流的，可以将用户提示与闭系的视觉观念对齐，并将模子反应锚定到图像中的区域。
Llama 4 还经历预操练和微调，可以贯通 12 种说话的无与伦比的文本，援手环球开荒和布置。
Meta 正在构修下一代 Llama 模子时，正在预操练阶段测试了众种新法子。
最初，这是 Meta 初次采用搀杂专家（Mixture of Experts, MoE）架构。正在 MoE 模子中，单个 token 仅激活总参数的一个人。Meta 暗示，MoE 架构正在操练和推理时准备恶果更高，正在固定操练 FLOPs 预算下，比拟麇集模子供应更高的质地。
以 Llama 4 Maverick 模子为例，该模子具有 170 亿激活参数和 4000 亿总参数。Meta 采用瓜代的麇集层和搀杂专家（MoE）层来抬高推理恶果。正在 MoE 层中，他们运用了 128 个道由专家和一个共享专家。每个 token 城市被发送到共享专家以及 128 个道由专家中的一个。
所以，假使完全参数都存储正在内存中，但正在办事这些模子时，只要总参数的一个人被激活。这通过下降模子办事本钱和延迟来抬高推理恶果 ——Llama 4 Maverick 能够正在单个 NVIDIA H100 DGX 主机上运转，便于布置，也能够通过分散式推理达成最高恶果。
Llama 4 系列模子采用原生众模态计划，通过早期调和将文本和视觉 token 无缝整合到团结的模子骨干中。早期调和是一个巨大进取，由于云云可以运用洪量未标识的文本、图像和视频数据对模子举行共同预操练。其它，Meta 还更始了 Llama 4 中的视觉编码器，该编码器基于 MetaCLIP，以更好地使编码器适当 LLM。
此外，Meta 还开荒了一种新的操练本事，称为 MetaP，其可以牢靠地修树模子超参数，比如每层的练习率和初始化界限。Meta 发明，选定的超参数正在区别批量巨细、模子宽度、深度和操练 token 值之间具有杰出的转移性。
Llama 4 通过正在 200 种说话进取行预操练，援手开源微调任务，此中包罗越过 100 种说话，每种说话都越过 10 亿 token，总体上比 Llama 3 众 10 倍的众说话 token。
其它，Meta 采用 FP8 精度举行操练，兼具质地并确保高 FLOPs 诈骗率。正在运用 FP8 和 32K GPU 预操练 Llama 4 Behemoth 模子时，Meta 达成了每 GPU 390 TFLOPs。操练所用的数据搀杂总量越过 30 万亿 token，是 Llama 3 预操练数据搀杂量的两倍众，涵盖了众样化的文本、图像和视频数据集。
末了，Meta 还通过所谓的中期操练（mid-training）赓续操练模子，晋升模子主旨才略，包罗诈骗特意的数据集扩展长上下文。这使 Meta 正在晋升模子质地的同时，为 Llama 4 Scout 解锁了业界领先的 1000 万输入上下文长度。
Llama 4 Maverick 正在图像和文本贯通方面供应了无与伦比、行业领先的本能，可以创修横跨说话妨碍的纷乱人工智能操纵。动作通用助手和闲话用例的产物主力模子，Llama 4 Maverick 正在正确图像贯通和创意写作方面展现卓越。
正在对 Llama 4 Maverick 模子举行后操练时，最大的离间是均衡众种输入模态、推理才略和对话才略。为了搀杂模态，Meta 计划了一种尽心唆使的课程战略，与简单模态专家模子比拟，这种战略不会下降本能。
正在 Llama 4 中，Meta 通过采用区别的法子对后操练流程举行了全体更始：轻量级监视微调（SFT） 正在线加强练习（RL） 轻量级直接偏好优化（DPO）。Meta 发明，SFT 和 DPO 不妨会太甚牵制模子，节制正在线 RL 阶段的找寻才略，从而导致推理、编程和数学范畴的精度消重。
为理会决这一题目，Meta 运用 Llama 模子动作评判，移除了越过 50% 的标识为纯洁（easy）的数据，并正在盈余较难的数据集进取行了轻量级监视微调（SFT）。正在随后的众模态正在线加强练习（RL）阶段，通过尽心抉择较难的提示，达成了本能的明显晋升。
其它，Meta 还实行了连接正在线 RL 战略，瓜代操练模子并运用它连接过滤并保存中等至高难度的提示。这种战略正在准备和切实性衡量方面卓殊有益。
末了，Meta 还举行了轻量级直接偏好优化（DPO），以统治与模子反应质地闭系的边际处境，有用达成了模子智能与对话才略的杰出均衡。这些更始促成了一个业界领先的通用闲话模子，具备最先辈的智能和图像贯通才略。
Llama 4 Maverick 包罗 170 亿激活参数、128 个专家和 4000 亿总参数，比拟 Llama 3.3 70B，以更低的代价供应了更高的质地。由下外可知，Llama 4 Maverick 是同类中最佳的众模态模子，正在编码、推理、众说话、长上下文和图像基准测试中，其本能越过了似乎模子如 GPT-4o 和 Gemini 2.0，而且正在编码和推理方面与界限更大的 DeepSeek v3.1 具有竞赛力。
较小模子 Llama 4 Scout 是一款通用型模子，具有 170 亿激活参数、16 个专家和 1090 亿总参数，可以正在其所属种别中供应最先辈的本能。Llama 4 Scout 将援手的上下文长度从 Llama 3 的 128K 大幅晋升至业界领先的 1000 万 token。这为众文档摘要、解析普及用户运动以达成脾气化职司以及推理重大代码库等操纵供应了更众不妨性。
Llama 4 Scout 正在预操练和后操练中均运用 256K 上下文长度，使根源模子具备庞大的长上下文泛化才略。正在大海捞针检索等职司中，该模子均揭示了令人信服的结果。
Llama 4 架构的症结立异之一是运用无位子嵌入的交叉贯注力层（interleaved attention layers），并通过推理时的温度缩放来加强长上下文泛化才略。这种架构被称为 iRoPE 架构，此中 i 代外交叉（interleaved）贯注力层，夸大其援手无尽上下文长度的长久宗旨；RoPE 指大无数层中运用的盘旋位子嵌入。
Meta 对两款模子举行了普及的图像和视频帧静止图像操练，以给与它们普及的视觉贯通才略，包罗对时序运动及闭系图像的贯通。这使得模子可以正在众图像输入和文本提示下轻松举行视觉推理和贯通职司。这些模子正在预操练时最众援手 48 张图像，而且正在后操练中能够援手 8 张图像，结果杰出。
Llama 4 Scout 正在图像定位方面展现特出，可以将用户提示与闭系视觉观念对齐，并将模子反应锚定到图像中的特定区域。这使得大型说话模子可以订正确地举行视觉问答，更好地贯通用户企图并定位感兴会的对象。
其它，Llama 4 Scout 正在编码、推理、长上下文和图像基准测试中超越了似乎模子，而且比完全之前的 Llama 模子展现更强。
Llama 4 Behemoth 预览版是一个先生模子， 也是一个众模态搀杂专家模子，具有 2880 亿激活参数、16 个专家和近 2 万亿总参数。
正在数学、众说话和图像基准测试中，它供应了非推理模子的最先辈本能，是教诲较小 Llama 4 模子的完满抉择。
对一个具有两万亿参数的模子举行后操练是一个浩瀚的离间，这请求查究者从数据界限起源，彻底从新计划和更始操练计划。为了最大化本能，Meta 不得错误监视微调（SFT）数据举行 95% 的剪枝，而较小模子的剪枝比例为 50%。这一方法是为了正在质地和恶果上博得需要的均衡。Meta 还发明，先辈行轻量级监视微调（SFT），再举行大界限加强练习（RL），可以明显晋升模子的推理和编码才略。
Meta 的加强练习（RL）计划用心于通过战略模子举行 pass@k 分解，采样难度较高的提示，并构修难度逐步添加的操练课程。其它，正在操练流程中动态过滤掉零上风的提示，并构修包罗众种才略的搀杂提示操练批次，这些设施正在数学、推理和编码方面为模子带来了明显的本能晋升。末了，从众种编制指令中采样看待确保模子正在推理和编码职司中保留指令用命才略至闭紧张，这使得模子可以正在众种职司中展现卓越。
为两万亿参数的模子扩展加强练习（RL）也是一项浩瀚的离间，这迫使 Meta 不得不从新计划并更始底层的加强练习根源措施，以应对空前绝后的界限。
Meta 对搀杂专家（MoE）并行化的计划举行了优化，以晋升速率，从而加快迭代流程。其它，他们还开荒了一个齐备异步的正在线加强练习操练框架，加强了灵动性。与现有的分散式操练框架比拟，后者为了将完全模子加载到内存中而作古了准备内存，Meta 的新根源措施可以灵动地将区别模子分拨到区别的 GPU 上，并依照准备速率正在众个模子之间均衡资源。这一立异使得操练恶果比拟上一代晋升了约 10 倍。
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