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LLaMA 模型的第三代，是 LLaMA 2 的一个更大和更强的版本。LLaMA 3 拥有 35 亿个参数，训练在更大的文本数据集上GpuMall智算云 | 省钱、好用、弹性。租GPU就上GpuMall,面向AI开发者的GPU云平台
Llama 3 的推出标志着 Meta 基于 Llama 2 架构推出了四个新的开放型大语言模型。这些模型分为两种规模：8B 和 70B 参数，每种规模都提供预训练基础版和指令调优版。所有版本均可在各种消费级硬件上运行，并具有 8000 Token 的上下文长度。
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与 Llama 2 相比，Llama 3 最大的变化是采用了新的 Tokenizer，将词汇表大小扩展至 128,256（前版本为 32,000 Token）。这一更大的词汇库能够更高效地编码文本（无论输入还是输出），并有可能提升模型的多语种处理能力。不过，这也导致嵌入层的输入和输出矩阵尺寸增大，这是小型模型参数增加（从 Llama 2 的 7B 增至 Llama 3 的 8B）的主要原因之一。此外，8B 版本的模型现在采用了分组查询注意力（GQA），这是一种效率更高的表达方式，有助于处理更长的上下文。
创建实例
通过该模型创建实例，需要使用16G以上显存GPU，建议使用 3090 或 4090，否则因显存问题无法载入模型。
创建自定义端口
实例创建成功后，点击更多 - 创建自定义端口
输入7860端口（该端口为实例中 text-generation-webui 监听的端口）
端口重置成功后点击自定义端口7860，然后跳转到Llama3模型的web控制台
载入模型并使用
1.选择Model
2.切换模型为Meta-Llama-3-8B-Instruct
3.点击Load来加载模型
4.等待模型加载成功
切换到Chat，然后就可以开始与Meta-Llama-3-8b-instruct模型开始对话了。
