1. Meta发布了最先进的开源大型语言模型Llama 3，拥有80亿和700亿参数的预训练和指令微调版本，以及正在训练的超过4000亿参数的版本。 2. Llama 3在多项基准测试中表现出色，超越了闭源大模型，展现出强大的性能和多样性。 3. Llama 3的研发得益于四大关键要素：模型架构、预训练数据、扩大预训练规模和指令微调。 4. Llama 3的模型架构采用了纯解码器Transformer架构，使用了128K token的tokenizer和分组查询关注（GQA）来提高模型性能和推理效率。 5. 针对训练数据，Llama 3使用了超过15T的token进行预训练，包含多语言数据，并通过数据过滤管道确保训练数据的高质量。 6. 为了扩大预训练规模，Meta制定了详细的scaling laws，并采用了三种并行化方式来训练最大的Llama 3模型。 7. 指令微调方面，Meta创新地结合了监督微调、拒绝采样、近似策略优化和直接策略优化，以释放预训练模型的潜力。 8. Llama 3的80亿和700亿参数版本已上线Hugging Face可供下载，同时将陆续在多家云服务平台上线，并得到多家硬件平台的支持。 9. Meta希望Llama 3能实现多模式，支持多种语言，并具有更大的上下文窗口和改进的推理和编码能力。 10. Llama 3的研发团队通过改进后期训练程序，降低了错误拒绝率，提高了对齐度，并增加了模型响应的多样性。