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罗姆应用文档，开关电源特性与评估

一、Llama3大模型是什么?Llama是由Meta的人工智能研究团队开发并开源的大型语言模型(LLM)，继Llama2+模型之后，Meta进一步推出了性能更卓越的MetaLlama3系列语言模型，包括一个80亿参数模型和一个700亿参数模型。Llama370B的性能美Gemini1.5Pro，全面超越Claude大杯，而400B+的模型则有望与Claude超大杯和新版GPT-4Turbo掰手腕二、llama2和llama3有什么区别？llama3与llama2的模型架构完全相同，只是model的一些配置（主要是维度）有些不同，llama2推理的工程基本可以无缝支持llama3。在meta官方的代码库,模型计算部分的代码是一模一样的，也就是主干decoderonly，用到了RoPE、SwiGLU、GQA等具体技术。通过对比huggingface模型中的config.json，首先可以看出，模型都是LlamaForCausalLM这个类，模型结构不变。三、Llama3的目标和最佳表现Llama3拥抱开源社区。通过不断响应用户反馈来提升模型效果，并且持续在负责任的AI领域扮演重要角色。近期发布的基于文本的模型是Llama3集合的一部分。未来的目标是使Llama3成为多语言、多模态、长上下文、持续提升核心能力，如：推理和代码生成。得益于pretraining和post-training的改进，我们的pretrained模型和instruction-fine-tuned模型是8B和70B最好的大模型。post-training的改进包括：降低误拒率、改进的对齐方法、模型回答的多样性。同时，我们也看到Llama3综合能力的提升，如：推理、代码生成、指令遵循。这使得Llama3更加可控。四、从头构建LLaMA3大模型（Python）首先是模型架构的选择。原工作用的是GPTNeo架构（可以看他们的config），这个算是很老的模型了，最初是EleutherAI用来复现追踪GPT-3的工作的，现在用的也比较少了。我打算选用LLaMA架构，也算是符合研究主流、便于推广。LLaMA3主要多了个GQA，也是现在模型的主流，我这里也用一下。其次是数据的选择。既然是复现，就直接贯彻拿来主义，用原工作开源的数据集（主要是从头生成要花不少api费用）。原工作第一版的时候用的是GPT-3.5生成的数据，后面社区有人更新了第二版，是用GPT-4生成的，比原数据更好，就用它了。最后是训练。其实我手上就两张306012G和4060Ti16G，训这个确实是绰绰有余，但我还是不想在桌前吵我自己，于是继续用Colab。现在Colab可以直接看到剩余使用时长了，虽然已经被砍到只有3h左右的用卡时间，但至少心里有个底，况且3h训我们这个也完全够了。五、用户与LlaMA3进行交互的方式主要分为6个阶段。阶段1：通过按原样使用模型，以适应广泛的应用场景。第2阶段：在用户自定义的应用程序中使用模型。第3阶段：使用提示工程来训练模型，以产生所需的输出。第4阶段：在用户端使用提示工程，同时深入研究数据检索和微调，这仍然主要由LLM提供商管理。第5阶段：把大部分事情掌握在自己(用户)手中，从提示工程到数据检索和微调(RAG模型、PEFT模型等)等诸多任务。第6阶段：从头开始创建整个基础模型——从训练前到训练后。为了最大限度地利用这些模型，建议最好的方法是使用上面的第5阶段，因为灵活性很大程度上取决于用户自身。能够根据领域需求定制模型对于最大限度地提高其收益至关重要。因此，如果不参与到系统开发中，是不能产生最佳回报的。

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