Llama3.1系列模型正式开源，最大405B，闭源模型的统治时代将迎来结束？

主要观点总结

文章介绍了Meta新开源的Llama3.1系列模型，包括其参数规模、预训练细节、效果和使用方法。文章还讨论了模型的效果与真实使用效果的关系，以及不同模型之间的比较。最后，文章提到了部署成本问题以及未来可能的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: Llama3.1系列模型的最大参数规模达到405B，预训练使用了大量的GPU小时。

文章指出Llama3.1系列模型是Meta开源界的头部产品，其参数规模达到405B，预训练细节包括使用了大量的GPU小时，分为不同的模型规模，支持多语言，并使用合成数据进行微调。该系列模型的效果普遍较好，尤其是Instruct模型在通用、代码、数学和工具使用等方面有大幅提高。

关键观点2: 开源模型面临部署成本高的问题。

文章提到虽然Llama3.1系列模型效果很好，但由于模型太大，部署成本很高，只有部分企业有资格尝试使用。作者提到后面各大平台可能会提供调用API的方式，以降低体验门槛。

关键观点3: 未来可能有更多关于Chinese-Llama-3.1的工作出现。

文章预测未来很快会有关于Chinese-Llama-3.1的工作出现，并提到Qwen系列也需要加快步伐。作者鼓励大家关注公众号以获取更多相关信息和交流机会。

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