中文羊驼大模型已正式发布，本次开源了Llama-3-Chinese-8B（基座模型）和Llama-3-Chinese-8B-Instruct（指令模型）。

• Llama-3-Chinese-8B：基座模型，使用120GB语料进行增量训练
• Llama-3-Chinese-8B-Instruct：指令/chat模型，在Llama-3-Chinese-8B的基础上进一步通过指令精调（500万条指令）获得

下载方式

模型特点

📖 使用原版Llama-3词表

• Llama-3相比其前两代显著扩充了词表大小，由32K扩充至128K，并且改为BPE词表
• 初步实验发现Llama-3词表的编码效率与我们扩充词表的中文LLaMA-2相当，效率约为中文LLaMA-2词表的95%（基于维基百科数据上的编码效率测试）
• 结合我们在中文Mixtral上的相关经验及实验结论[^1]，我们并未对词表进行额外扩充

[^1]: Cui and Yao, 2024. Rethinking LLM Language Adaptation: A Case Study on Chinese Mixtral

🚄 长上下文长度由二代4K扩展至8K

• Llama-3将原生上下文窗口长度从4K提升至8K，能够进一步处理更长的上下文信息
• 用户也可通过PI、NTK、YaRN等方法对模型进行长上下文的扩展，以支持更长文本的处理

⚡ 使用分组查询注意力机制

• Llama-3采用了Llama-2中大参数量版本应用的分组查询注意力（GQA）机制，能够进一步提升模型的效率

🗒 全新的指令模板

• Llama-3-Instruct采用了全新的指令模板，与Llama-2-chat不兼容，使用时应严格遵循官方指令模板