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北京市(东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区
房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区)
天津市(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、汉沽区、大港区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区)
石家庄市(长安区、桥东区、桥西区、新华区、郊区、井陉矿区)
唐山市( 路南区、路北区、古治区、开平区、新区)
秦皇岛(海港区、山海关区、北戴河区)
保定市(莲池区、竞秀区)
张家口市(桥东区、桥西区、宜化区、下花园区)

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承德市(双桥区、双滦区)
沧州市(新华区、运河区)
廊坊市(安次区、广阳区)
太原市(小店区、迎泽区、杏花岭区、尖草坪区、万柏林区、晋源区)
大同市(城区、矿区、南郊区、新荣区) 阿宾与房东太太一部扣人心弦的悬疑片,每个细节都隐藏着惊人的秘密,等你来揭开。在线上门服务 阿宾与房东太太一部扣人心弦的悬疑片,每个细节都隐藏着惊人的秘密,等你来揭开。在线上门服务 是一部以深厚人情和动人故事为核心的电视剧,讲述了在动荡年代中几位年轻人的成长与奋斗。故事围绕着家庭、友情与爱情展开,展现了他们在逆境中追求梦想的勇气与坚持。每个角色都有独特的背景和性格,令观众感同身受。剧中不仅有感人的情节,还融入了丰富的历史文化元素,让人既能感受到温暖,又能引发深思。这部剧描绘了人性的光辉,值得一看。
朔州市(朔城区、平鲁区)
包头市(东河区、昆都伦区、青山区、石拐矿区、白云矿区、九原区)
赤峰市(红山区、元宝山区、松山区)

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沈阳市(和平区、沈河区、大东区、皇姑区、苏家屯区、东陵区、新城子区、于洪区)
大连市(中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、金州区)
长春市(南关区、宽城区、朝阳区、二道区、绿园区、双阳区)
辽源市(龙山区、 区)
松原市(宁江区)
昆山市、太仓市
哈尔滨市(道里区、南岗区、道外区、松北区、香坊区、阿城区、平房区、呼兰区)
大庆市(萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区、大同区)

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上海市(浦东新区、徐汇区、黄浦区、杨浦区、虹口区、闵行区、长宁区、普陀区、宝山区、静安区、闸北区、卢湾区、松江区、嘉定区、南汇区、金山区、青浦区、奉贤区)
南京市(玄武区、白下区、秦淮区、建邺区、下关区、浦口区、栖霞区、雨花台区、江宁区、区)
市(梁溪区、滨湖区、惠山区、新吴区、锡山区)
徐州市(鼓楼区、云龙区、贾汪区、泉山区、铜山区)
常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区、金坛区)







苏州市(虎丘区、吴中区、相城区、姑苏区、吴江区)
南通市(崇州区、港闸区、通州区)
扬州市(广陵区、邗江区、江都区)
杭州市(临安区、上城区、下城区、江干区、拱野区、西湖区、滨江区、余杭区)
宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区)
温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)
嘉兴市(南湖区、秀洲区)
湖州市(吴兴区、南浔区)
绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)
金华市(金东区)
舟山市(定海区、普陀区)
台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)
合肥市(瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河区)
芜湖市(镜湖区、戈江区、鸠江区、三山区)
蚌埠市(龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区)
马鞍山市(花山区、雨山区)
安庆市(迎江区、大观区、宜秀区)
宿州市(埇桥区)
六安市(金安区、裕安区、叶集区)
福州市(鼓楼区、台江区、仓山区、马尾区、晋安区、长乐区)
厦门市(思明区、海沧区、湖里区、集美区、同安区、翔安区)
莆田市(城厢区、涵江区、秀屿区)
泉州市(鲤城区、丰泽区、洛江区、泉港区)
漳州市(芗城区、龙文区)
南昌市(东湖区、西湖区、青云谱区、湾里区、青山湖区、新建区)
景德镇市(昌江区、珠山区)
萍乡市(安源区、湘东区)
九江市(莲溪区、浔阳区)








宜春市(袁州区)
烟台市(芝罘区、福山区、开发区、莱山区)
威海市(环翠区)
洛阳市(老城区、西工区、涧西区、吉利区、洛龙区)
新乡市(红旗区、卫滨区、凤泉区、牧野区)
焦作市(解放区、中站区、马村区、山阳区)
周口市(川江区)
武汉市(江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区)
黄石市(黄石港区、西寨山区、下陆区、铁山区)
十堰市(茅箭区、张湾区)
郑州市(芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区)
郴州市(北湖区、苏仙区)
怀化市(鹤城区)
娄底市(娄星区)
广州市(荔湾区、越秀区、海珠区、天河区、白云区、黄浦区)
深圳市(罗湖区、福田区、南山区、宝安区、龙岗区、盐田区)
茂名市(茂南区、茂港区)
河源市(源城区)
东莞市、中山市、潮州市、揭阳市
南宁市(兴宁区、青秀区、西乡塘区、江南区、良庆区)
桂林市(秀峰区、叠彩区、象山区、七星区、雁山区)
玉林市(玉州区)
重庆市(万州区、涪陵区、渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北培区、万盛区、双桥区、渝北区、巴南区)
成都市(锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、双流区、新都区)
绵阳市(培城区、游仙区)
内江市(市中区、东兴区)
乐山市(市中区、沙湾区、五通桥区、金口河区)






贵阳市(南明区、云岩区、花溪区、乌当区、白云区、小河区)
遵义市(红花岗区、汇川区)
昆明市(五华区、盘龙区、官渡区、西山区、东川区、呈贡区)
咸阳市(秦都区、杨凌区、渭城区)
渭南市(临渭区、华州区)
西安市(新城区、碑林区、莲湖区、灞桥区、未央区、雁塔区)
宝鸡市(渭滨区、金台区)
兰州市(城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区)

赶超 GPT-4o,最强大模型 Llama 3.1 405B 一夜封神,扎克伯格:开源引领新时代

就在刚刚,Meta 如期发布了 Llama 3.1 模型。

简单来说,最新发布的 Llama 3.1 405B 是 Meta 迄今为止最强大的模型,也是全球目前最强大的开源大模型,更是全球最强的大模型。

从今天起,不需要再争论开源大模型与闭源大模型的孰优孰劣,因为 Llama 3.1 405B 用无可辩驳的实力证明路线之争并不影响最终的技术实力。

先给大家总结一下 Llama 3.1 模型的特点:

  • 包含 8B、70B 和 405B 三个尺寸,最大上下文提升到了 128K,支持多语言,代码生成性能优秀,具有复杂的推理能力和工具使用技巧
  • 从基准测试结果来看,Llama 3.1 超过了 GPT-4 0125,与 GPT-4o、Claude 3.5 互有胜负
  • 提供开放/免费的模型权重和代码,许可证允许用户进行微调,将模型蒸馏到其他形式,并支持在任何地方部署
  • 提供 Llama Stack API,便于集成使用,支持协调多个组件,包括调用外部工具

附上模型下载地址:

https://huggingface.co/meta-llama

https://llama.meta.com/

超大杯登顶全球最强大模型,中杯大杯藏惊喜

本次发布的 Llama 3.1 共有 8B、70B 和 405B 三个尺寸版本。

从基准测试结果来看,超大杯 Llama 3.1 405B 全方位耐压了 GPT-3.5 Turbo、大部分基准测试得分超过了 GPT-4 0125。

而面对 OpenAI 此前发布的最强闭源大模型 GPT-4o 和第一梯队的 Claude 3.5 Sonnet,超大杯依然有着一战之力,甚至可以仅从纸面参数上说,Llama 3.1 405B 标志着开源大模型首次追上了闭源大模型。

具体细分到基准测试结果,Llama 3.1 405B 在 NIH/Multi-needle 基准测试的得分为 98.1,虽然比不上 GPT-4o,但也表明其在处理复杂信息的能力上堪称完美。

并且 Llama 3.1 405B 在 ZeroSCROLLS/QUALITY 基准测试的得分为 95.2,也意味着其具有强大整合大量文本信息的能力,这些结果表明,LLaMA3.1 405B 模型在处理长文本方面出色,对于关注 LLM 在 RAG 方面性能的 AI 应用开发者来说,可谓是相当友好。

尤为关注的是,Human-Eval 主要是负责测试模型在理解和生成代码、解决抽象逻辑能力的基准测试,而 Llama 3.1 405B 在与其他大模型的比拼中也是稍占上风。

除了主菜 Llama 3.1 405B,虽为配菜的 Llama 3.1 8B 和 Llama 3.1 70B 也上演了一出「以小胜大」的好戏。

就基准测试结果来看,Llama 3.1 8B 几乎碾压了 Gemma 2 9B 1T,以及 Mistral 7B Instruct,整体性能甚至比 Llama 3 8B 都有显著提升。Llama 3.1 70B 更是能越级战胜 GPT-3.5 Turbo 以及性能表现优异的 Mixtral 8×7B 模型。

据官方介绍,在这次发布的版本中,Llama 研究团队在 150 多个涵盖多种语言的基准数据集上对模型性能进行了评估,以及团队还进行了大量的人工评估。

最终得出的结论是:

我们的旗舰模型在多种任务上与顶尖的基础模型,如 GPT-4、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等,具有竞争力。同时,我们的小型模型在与参数数量相近的封闭和开放模型相比时,也展现出了竞争力。

Llama 3.1 405B 是如何炼成的

那 Llama 3.1 405B 是怎么训练的呢?

据官方博客介绍,作为 Meta 迄今为止最大的模型,Llama 3.1 405B 使用了超过 15 万亿个 token 进行训练。

为了实现这种规模的训练并在短时间内达到预期的效果,研究团队也优化了整个训练堆栈,在超过 16000 个 H100 GPU 上进行训练,这也是第一个在如此大规模上训练的 Llama 模型。

团队也在训练过程中做了一些优化,重点是保持模型开发过程的可扩展性和简单性:

  • 选择了仅进行少量调整的标准解码器 Transformer 模型架构,而不是混合专家模型,以最大限度地提高训练稳定性。
  • 采用了一种迭代后训练程序,每一轮都使用监督微调和直接偏好优化。这使得研究团队能够为每轮创建最高质量的合成数据,并提升每项功能的性能。
  • 相较于旧版 Llama 模型,研究团队改进了用于预训练和后训练的数据数量和质量,包括为预训练数据开发更预处理和管理管道,为后训练数据开发更严格的质量保证与过滤方法。

Meta 官方表示,在 Scaling Law 的影响之下,新的旗舰模型在性能上超过了使用相同方法训练的小型模型。

研究团队还利用了 405B 参数模型来提升小型模型的训练后质量。

为了支持 405B 规模模型的大规模生产推理,研究团队将模型从 16 位(BF16)精度量化到 8 位(FP8)精度,这样做有效减少了所需的计算资源,并使得模型能够在单个服务器节点内运行。

Llama 3.1 405B 还有一些值得发掘的细节,比如其在设计上注重实用性和安全性,使其能够更好地理解和执行用户的指令。

通过监督微调、拒绝采样和直接偏好优化等方法,在预训练模型基础上进行多轮对齐,构建聊天模型,Llama 3.1 405B 也能够更精确地适应特定的使用场景和用户需求,提高实际应用的表现。

值得一提的是,Llama 研究团队使用合成数据生成来产生绝大多数 SFT 示例,这意味着他们不是依赖真实世界的数据,而是通过算法生成的数据来训练模型。

此外,研究团队团队通过多次迭代过程,不断改进合成数据的质量。为了确保合成数据的高质量,研究团队采用了多种数据处理技术进行数据过滤和优化。

通过这些技术,团队能够扩展微调数据量,使其不仅适用于单一功能,而是可以跨多个功能使用,增加了模型的适用性和灵活性。

简单来说,这种合成数据的生成和处理技术的应用,其作用在于创建大量高质量的训练数据,从而有助于提升模型的泛化能力和准确性。

作为开源模型路线的拥趸,Meta 也在 Llama 模型的「配套设施」上给足了诚意。

  • Llama 模型作为 AI 系统的一部分,支持协调多个组件,包括调用外部工具。
  • 发布参考系统和开源示例应用程序,鼓励社区参与和合作,定义组件接口。
  • 通过「Llama Stack」标准化接口,促进工具链组件和智能体应用程序的互操作性。
  • 模型发布后,所有高级功能对开发者开放,包括合成数据生成等高级工作流。
  • Llama 3.1 405B 内置工具大礼包,包含关键项目,简化从开发到部署的流程。

值得注意的是,新开源协议里,Meta 不再禁止用 Llama 3 来改进其他模型了,这其中也包括最强的 Llama 3.1 405B,真·开源大善人。

附上 92 页论文训练报告地址:

https://ai.meta.com/research/publications/the-llama-3-herd-of-models/

一个由开源引领的新时代

网友 @ZHOZHO672070 也火速在 Hugging Chat 上测试了一下 Llama 3.1 405B Instruct FP8 对两个经典问题的回答情况。

遗憾的的是, Llama 3.1 405B 在解决「9.11 和 9.9 谁更大」的难题上遭遇翻车,不过再次尝试之下,又给出了正确答案。而在「我一把把把住了」的拼音标注上,其表现也尚可。

网友更是只用了不到 10 分钟的时间,就使用 Llama 3.1 模型快速构建和部署了一个聊天机器人。

另外,Llama 内部科学家 @astonzhangAZ 也在 X 上透露,其研究团队目前正在考虑将图像、视频和语音功能集成到 Llama 3 之中。

开源和闭源之争,在大模型时代依然延续着,但今天 Meta Llama 3.1 新模型的发布为这场辩论画上了句号。

Meta 官方表示,「到目前为止,开源大型语言模型在功能和性能方面大多落后于封闭式模型。现在,我们正迎来一个由开源引领的新时代。」

Meta Llama 3.1 405B 的诞生证明了一件事情,模型的能力不在于开或闭,而是在于资源的投入、在于背后的人和团队等等,Meta 选择开源或许出于很多因素,但总会有人扛起这面大旗。

而作为第一个吃螃蟹的巨头,Meta 也因此收获了首个超越最强闭源大模型的 SOTA 称号。

Meta CEO 扎克伯格在今天发布的长文《Open Source AI Is the Path Forward》中写道:

「从明年开始,我们预计未来的 Llama 将成为业内最先进的。但在此之前,Llama 已经在开源性、可修改性和成本效率方面领先。」

开源 AI 模型或许也志不在超越闭源,或出于技术平权,不会让其成为少数人牟利的手段,或出于众人拾柴火焰高,推动 AI 生态的繁荣发展。

正如扎克伯格在其长文末尾所描述的愿景那样:

我相信 Llama 3.1 版本将成为行业的一个转折点,大多数开发人员将开始转向主要使用开源技术,我期待这一趋势从现在开始持续发展……共同致力于将 AI 的福祉带给全球的每一个人。

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