Llama 3

Анализ архитектуры Llama 3

Экосистема Llama 3 представляет стандартизированный подход к инфраструктуре генеративного ИИ, отходя от монолитных архитектур в пользу модульной модели развертывания на основе стека. Архитектура характеризуется словарем на 128 тыс. токенов и усовершенствованным режимом предобучения на более чем 15 трлн токенов, с акцентом на качество данных и генерацию синтетических данных для посттренировочного выравнивания 📑. Хотя веса моделей доступны публично по лицензии Llama 3 Community License, состав конкретных наборов данных и внутренние алгоритмы курирования остаются проприетарными 🌑.

Базовая архитектура трансформера

Реализация использует стандартный блок трансформера с декодером и значительными оптимизациями для повышения эффективности инференса и стабильности работы с длинными контекстами.

• Grouped-Query Attention (GQA): Реализована во всех размерах моделей для снижения узких мест пропускной способности памяти при доступе к KV-кэшу 📑. Техническое ограничение: Требования к KV-кэшу по-прежнему растут линейно с увеличением длины контекста, что требует квантизации для развертывания модели 405B с длинными контекстами 🧠.
• Токенизация: Использует токенизатор на базе Tiktoken с 128 тыс. токенов, улучшая коэффициенты сжатия для кода и неанглийских скриптов по сравнению с Llama 2 📑.
• Мультимодальная интеграция: Варианты Llama 3.2 Vision используют адаптерный подход для проекции визуальных признаков в языковое пространство через слои перекрестного внимания, а не полноценную нативную мультимодальную архитектуру 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Стек Llama и оркестрация

Meta перешла от предоставления сырых весов к формализованной спецификации API «Llama Stack», предназначенной для стандартизации агентных рабочих процессов и интерфейсов вызова инструментов.

• Стандартизированное использование инструментов: Модели поддерживают нативный вызов внешних инструментов (например, поиск, интерпретатор кода) через специальное форматирование заголовков в шаблоне промпта 📑. Надежность: Уровень успешности многошаговых цепочек рассуждений сильно зависит от точности системного промпта и используемого уровня квантизации 🧠.
• Оптимизация инференса: Поддерживает обучение с учетом квантизации FP8 (QAT) для модели 405B, обеспечивая высокоточный инференс на кластерах H100/A100 общего назначения 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим командам следует уделить первоочередное внимание следующим шагам валидации при развертывании Llama 3:

• Деградация при квантизации: Сравните потери производительности между FP8 (нативным) и 4-битной квантизацией на задачах предметной области для определения приемлемого уровня сжатия 🧠.
• Уровень галлюцинаций RAG: Проведите независимые бенчмарки извлечения для проверки точности привязки к контексту частных данных, так как включение конкретных обучающих корпусов не раскрывается 🌑.
• Совместимость стека Llama: Проверьте реализацию интерфейсов вызова инструментов на соответствие стандартным прокси, совместимым с OpenAI, для обеспечения бесшовной агентной интеграции 📑.