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Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測

發(fā)布于 2025-4-9 07:07
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MetaAI發(fā)布了Llama4模型,終于來啦!開源社區(qū)也是等了很久。

本次共兩系列模型Scout和Maverick模型,兩個(gè)模型均為MoE架構(gòu)模型,DeepSeek得含金量還在提高,哈哈哈!

榜單效果反正是杠杠滴。

Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)

Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)

HF模型路徑:https://huggingface.co/collections/meta-llama/llama-4-67f0c30d9fe03840bc9d0164

Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)

模型的總體信息如上圖所示,

  • 模型MoE架構(gòu)中,無論是Scout還是Maverick,激活的路由專家數(shù)據(jù)均為1,有點(diǎn)奇怪,之前MoE架構(gòu)一般激活路由專家數(shù)據(jù)都是2或更多,不知道這里是不是有什么說法!歡迎評論區(qū)討論!當(dāng)然128激活8,跟16激活1一樣,但不是專家粒度越細(xì),效果越好嗎?Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 預(yù)訓(xùn)練階段Llama4訓(xùn)練采用了200多種語言,其中100多種的Tokens總是超過1B,但Llama4 Instruct模型僅寫了支持阿拉伯語、英語、法語、德語、印地語、印度尼西亞語、意大利語、葡萄牙語、西班牙語、他加祿語、泰語和越南語 12種。對的,沒有中文,雖然可以中文問答,可能是故意沒寫,也可能是沒有專門進(jìn)行訓(xùn)練,也可能是因?yàn)閤xx,反正我感覺格局有點(diǎn)小了。
  • 使用FP8精度進(jìn)行模型訓(xùn)練,在使用FP8和32KGPU 對 Llama 4 Behemoth(2T參數(shù)) 模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了 390 TFLOPs/GPU。
  • 后訓(xùn)練:SFT -> online RL -> 輕量 DPO 。
  • Scout上下文擴(kuò)充到10M,采用iRoPE結(jié)構(gòu),通過交錯(cuò)注意力層(Interleaved Attention Layers) 和 推理時(shí)溫度縮放(Temperature Scaling) 消除位置嵌入(Position Embeddings)的限制,支持更長的輸入序列,而溫度縮放則通過調(diào)整注意力權(quán)重的分布,進(jìn)一步提升了模型的泛化能力。Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • Llama 4 Behemoth暫未開源,還在訓(xùn)練ing,總參數(shù)近2T,激活參數(shù)288B,16 個(gè)專家,同時(shí)也是Maverick的教師模型。與數(shù)據(jù)蒸餾不同,Llama4貌似采用之前傳統(tǒng)的蒸餾豐方法,通過訓(xùn)練動(dòng)態(tài)加權(quán)軟目標(biāo)和硬目標(biāo),一般軟目標(biāo)就是logits,細(xì)節(jié)不知道,等公布再說。
  • Llama4是多模態(tài)模型,采用了早期融合技術(shù),通過海量的無標(biāo)簽文本、圖片和視頻數(shù)據(jù)一起來預(yù)訓(xùn)練模型,提高模型后續(xù)視覺理解能力。圖像的部分是一個(gè)單獨(dú)的編碼器,通過一個(gè)Linear的projector進(jìn)行橋接
  • 其他沒啥了,等一手2T的模型,但是我也跑不了~~

下面是模型測試,因?yàn)楸镜啬P瓦€在下載,就用lmsys上對戰(zhàn)模型進(jìn)行測試。僅測試Maverick模型,lmsys上標(biāo)記的是llama-4-maverick-03-26-experimental,也就是號稱開源第一的那個(gè)模型。

??https://lmarena.ai/?leaderboard??

其中,參數(shù)跟模型config里保持一致,

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總體體驗(yàn)其實(shí)不好,感覺不太行,不知道是lmsys上的問題,還是什么問題,反正體感和效果都不理想。

  • 模型回答特別喜歡延申,回答完問題之后,喜歡給你再舉幾個(gè)例子,然后例子有時(shí)就很不恰當(dāng),過度回答;
  • 也許我問的都是中文問題,反正效果我真覺得一般,不如Qwen。
  • 回答超級喜歡代表情,是不是因?yàn)橛昧撕芏鄁acebook中的評論對話數(shù)據(jù)呀。

正式測試開始:

  • 常規(guī)測試
  • 將“I love Llama4”這句話的所有內(nèi)容反過來寫Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:結(jié)果不對,但知道可以寫代碼反轉(zhuǎn)一下。
  • 依舊弱智吧
  • 生蠔煮熟了叫什么?Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:接受的吧,但真不知道在哪兒延申啥呢,越延申看著答案越奇怪
  • 用水來兌水,得到的是濃水還是稀水Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:稀水,不過解釋了,可能是因?yàn)閱柗ㄖ姓f的是濃水還是稀水吧,但別的模型可以回答水,既不是濃水也不是稀水。。。
  • 依舊小紅,依舊老鷹
  • 小紅有2個(gè)兄弟,3個(gè)姐妹,那么小紅的兄弟有幾個(gè)姐妹Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:后面我沒有截到,還給我列個(gè)表格,說各種人問這個(gè)問題答案是啥,畫蛇添足ing。
  • 未來的某天,李同學(xué)在實(shí)驗(yàn)室制作超導(dǎo)磁懸浮材料時(shí),意外發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的老鼠在空中飛,分析發(fā)現(xiàn),是因?yàn)槔鲜蟛恍⌒某粤舜艖腋〔牧稀5诙欤钔瑢W(xué)又發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的蛇也在空中飛,分析發(fā)現(xiàn),是因?yàn)樯叱粤死鲜蟆5谌欤钔瑢W(xué)又發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的老鷹也在空中飛,你認(rèn)為其原因是Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:這題確實(shí)難,老鷹反正不會(huì)飛!
  • 數(shù)學(xué)
  • 2024年高考全國甲卷數(shù)學(xué)(理)試題Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:對了。
  • R1滿血測試題:在平面四邊形ABCD中,AB = AC = CD = 1,\angle ADC = 30^{\circ},\angle DAB = 120^{\circ}。將\triangle ACD沿AC翻折至\triangle ACP,其中P為動(dòng)點(diǎn)。 求二面角A - CP - B的余弦值的最小值。Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:沒對。
  • 大數(shù)計(jì)算:178939247893 * 299281748617等于多少?Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:沒對,答案是53553251005627872913981。然后感謝你教我怎么讀~~~
  • 倫理、數(shù)學(xué)、生物終極測試:有一天,一個(gè)女孩參加數(shù)學(xué)考試只得了 38 分。她心里對父親的懲罰充滿恐懼,于是偷偷把分?jǐn)?shù)改成了 88 分。她的父親看到試卷后,怒發(fā)沖冠,狠狠地給了她一巴掌,怒吼道:“你這 8 怎么一半是綠的一半是紅的,你以為我是傻子嗎?”女孩被打后,委屈地哭了起來,什么也沒說。過了一會(huì)兒,父親突然崩潰了。請問這位父親為什么過一會(huì)崩潰了?Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:沒對,沒回答點(diǎn)子上。
  • 代碼
  • 卡片:生成一個(gè)打工人時(shí)鐘的html頁面Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 其他代碼,貪吃蛇、彈球因?yàn)檩敵鲩L度不足,生成不完,我就沒測,但是單看這個(gè)時(shí)鐘這個(gè)反正不如Gemini2.5 pro好看。并且按道理今天不上班!!!??之前用Gemini2.5可以自動(dòng)判斷上不上班,哈哈哈哈??!
  • 創(chuàng)作
  • 用貼吧嘴臭老哥的風(fēng)格點(diǎn)評大模型套殼現(xiàn)象Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)Llama4 模型細(xì)節(jié) & 效果實(shí)測-AI.x社區(qū)
  • 說明:跟我沒關(guān)系,全是llama4回答的,我其實(shí)不理解他為什么指名道姓。感覺沒有完全理解我的意思,沒有從全面出發(fā),評價(jià)這一現(xiàn)象。

整體測試感覺不是很好,可能是因?yàn)镸averick模型適合創(chuàng)意任務(wù)造成?問答喜歡發(fā)散?可能英文提問更好吧,但是我都是中文場景,就這么測了!

不過好像llama4的reasoning模型也快來了~

??https://www.llama.com/llama4-reasoning-is-coming/??

對了,怎么還沒用Chinese-Llama4的Github項(xiàng)目,這不都是搞star的機(jī)會(huì)嘛,哈哈哈。也許在訓(xùn)練ing,也許需要設(shè)備有點(diǎn)多了,普通人不好搞了?

這次Llama4的整體興奮度讓我不是很高,也許我內(nèi)心更喜歡看到國產(chǎn)的開源,哈哈哈哈!病了3天,下午爬起來寫完了這篇測試!

本文轉(zhuǎn)載自???NLP工作站???,作者:NLP工作站

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