Llama3.1--预训练要点一览

主要观点总结

该文章介绍了Llama-3.1-405B模型的发布和相关技术细节，包括模型结构、预训练数据、训练方案等。文章先梳理了预训练相关的内容，然后详细描述了Llama-3家族中的405B模型，包括其训练过程、模型结构、Scaling Laws的应用等。接着介绍了预训练的数据获取、数据清洗、数据配比和训练方案等。最后，文章总结了一些值得参考的技术点。

关键观点总结

关键观点1: Llama-3.1-405B模型的发布和技术细节

介绍了Llama-3.1-405B模型的发布和相关技术细节，包括其作为旗舰模型的地位、报告的主要介绍内容等。

关键观点2: Llama-3家族中的405B模型

详细描述了Llama-3家族中的405B模型，包括模型结构、在预训练上的数据量和计算量、与较小模型的对比、以及使用标准Transformer模型的原因等。

关键观点3: Scaling Laws在LLM中的应用

介绍了Scaling Laws在LLM中的应用，以及Meta如何使用Scaling Laws来预测最佳模型规模和数据量。

关键观点4: 预训练数据的获取和清洗

描述了预训练数据的获取和清洗过程，包括数据获取途径、数据清洗方法、数据质量过滤等。

关键观点5:

介绍了预训练的训练方案，包括initial pre-training、long-context pre-training和annealing三个阶段，以及每个阶段的具体细节和策略。

文章预览

最近Llama-3.1-405B模型放出，从官方的评测结果看，已经超越了GPT-4-0125，基本达到顶尖闭源模型Claude-3.5-Sonnet和GPT-4-OMNI的水平；而更小规模的8B和70B模型相比其他同规模模型优势更加明显： Meta还放出了将近100页的Llama-3技术报告，披露了一些方案的细节，从中还是能得到很多有用的信息的。本篇先梳理一下预训练相关的内容。 （最近这两周真是大新闻一个接一个啊，这不Mistral Large V2又出来了；另外Llama-3仍然不支持中文，某种角度上算是利好中文大模型开发者吧） 1.Llama-3家族 Llama-3家族包括早先发布的8B/70B模型，以及最近刚放出来的Llama-3.1系列的8B/70/405B模型： 在这些模型里，Llama-3.1-405B作为最强的旗舰模型，也是大家最关注的，报告里基本也是以405B模型为主介绍的。 1.1.关于405B模型 405B模型总共在15.6T token上进行预训练，并且支持128k的窗口长度。这 ………………………………