Meta公司推出了开源大语言模型Llama系列的最新产品—Llama 3，包含了80亿参数的Llama 3 8B和700亿参数的Llama 3 70B两个版本。Meta称其为“迄今为止最强的开源大模型”。
Meta官方数据显示，Llama 3 8B模型在MMLU、GPQA、HumanEval等多项基准上均胜过同参数量级模型Gemma 7B和Mistral 7B Instruct，而70B模型则超越了闭源的当红模型Claude 3 Sonnet，并且效果上完全能与Google的Gemini Pro 1.5掰掰手腕。

那Llama 3在结构上跟之前的版本有哪些区别？它的预训练和Post训练是如何进行的？如何对Llama 3进行微调？基于Llama 3是否能构建出更优质的多模态大模型？鉴于这些问题，我们特意组织了一次对Llama 3的免费公开课，前面剖析它的技术层面以及应用。 
1. 不仅剖析原理，更有实操案例分享
本次公开课主题是《Llama 3技术剖析、微调以及多模态训练》，将剖析Llama 3的核心技术，讲解如何基于Llama 3进行模型的微调和多模态模型训练和微调。本次公开课不仅会讲解技术理论，也包括了结合Llama 3的模型微调和多模态大模型微调两个项目Case，从应用角度让大家对Llama 3的效果有直观的理解。
2. 公开课大纲
  • Llama 3结构剖析、与Llama2区别
  • Pretrain技术解释：GQA, RoPE等
  • Postrain技术解释：SFT, PPO, DPO等
  • Case：基于Llama 3-8B模型微调和部署
  • 多模态大模型结构如Mini-Gemini、LLaVA
  • Case:  结合LLama 3的多模态大模型微调
3. 分享嘉宾
李老师
人工智能、大模型领域专家
  • 多家上市公司技术战略顾问
  • 曾任金融科技独角兽公司首席科学家
  • 曾任量化投资初创公司首席科学家
  • 曾任美国亚马逊推荐系统工程师
  • 深耕AI领域十余年，授课培养AI学员数万人
4. 时间安排
北京时间：2024年4月29日，20:00-22:00
5. 适合人群
  • 想学习大模型及微调的开发工程师
  • 想深入理解相关技术的算法工程师
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