Llama 3 70B

Llama 3 70B

通用API
【更新时间: 2025.04.14】 Llama 3 70B 是 Meta Platforms 推出的推理型自然语言处理模型,拥有 70 亿参数,设计用于复杂的语言任务,如文本生成、问答系统和情感分析,广泛适用于多个行业的智能应用。
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Meta AI于2024年4月18日发布的Meta Llama 3系列70B参数大语言模型,擅长语言细微差别、上下文理解、代码生成以及翻译和对话生成等复杂任务。
llama-3-chinese-8b-instruct 模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练,并且使用精选指令数据进行精调,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力
Llama 3 是由Meta AI研发并开源的大语言模型,Meta-Llama-3-8B-Instruct是8B参数的指令微调版本,适用于对话场景。
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产品介绍
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什么是Llama 3 70B?

LLaMA 3 70B 是由 Meta(Facebook 母公司)于 2024 年开源发布的第三代大语言模型,拥有 700亿参数,是 LLaMA 3 系列中的旗舰模型。它采用先进的 Transformer 架构与最新的训练策略,具备极强的指令理解、多轮对话、代码生成、逻辑推理与跨语言处理能力。

LLaMA 3 70B 在多个权威 benchmark 上超越 GPT-3.5,接近 GPT-4 水平,是目前全球性能最强的开源大模型之一,广泛用于 AI 工具、Agent 系统、搜索增强问答(RAG)等高端场景。

什么是Llama 3 70B接口?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用Llama 3 70B,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。

Llama 3 70B有哪些核心功能?

 

  • 高质量长文本生成
    可生成逻辑连贯、结构清晰的长文本内容,适合用于写作、报告、论文草稿。

  • 思维链推理(Chain-of-Thought)能力
    对复杂问题可进行逐步思考、逐句拆解,逻辑链条完整。

  • 代码生成与理解
    可生成多种编程语言代码,并对代码进行解释、修复、优化等操作。

  • 中英文双语能力强
    原生支持英语,具备良好的中文理解与生成能力。

  • 多轮对话与工具调用适配
    适用于 Agent 系统作为“语言中控”,具备强任务规划能力。

 

Llama 3 70B的技术原理是什么?

 

  • Decoder-only Transformer 架构优化
    采用高效自回归结构,结合 Flash Attention 2、大词表优化等技术。

  • 分阶段训练(SFT + DPO)
    使用多轮指令微调(Supervised Fine-tuning)+ 偏好对齐训练(Direct Preference Optimization)提升人类交互能力。

  • 巨量预训练数据集
    在 15T+ token 规模上训练,包括代码、对话、多语言等多样数据。

  • 128K 超长上下文能力(可选)
    支持长文本任务如法律分析、科研摘要、产品说明文生成。

 

Llama 3 70B的核心优势是什么?

✅ 极高语言生成质量

在 MMLU、ARC、TruthfulQA 等评测中超越 GPT-3.5,部分场景接近 GPT-4 水平。

✅ 多任务适配能力强

无论是写作、对话、推理还是代码任务,都有稳定表现。

✅ 真正开源、无使用限制

权利开放、自由部署,适合企业定制和科研机构使用。

✅ 可私有部署 / 多云兼容

可通过 vLLM、TGI、DeepSpeed 等部署工具快速落地,也支持 Hugging Face、AWS、GCP 等平台托管。

✅ 生态活跃

模型适配 LangChain、LLM Agents、RAG 工具链,社区资源丰富。

在哪些场景会用到Llama 3 70B?

1. 企业级智能问答系统

场景: 内部知识问答、客服问答、技术支持系统
优势: 支持长文档读取与语义对齐,响应准确率高


2. 多语言内容生成与翻译

场景: 中英文章改写、法律文本翻译、技术文档本地化
优势: 语言风格自然,术语保持准确,适合国际化业务


3. 智能编程助手与代码 Copilot

场景: 开发辅助、脚本生成、代码解释、自动注释
优势: 支持 Python、C++、Go、JavaScript 等语言


4. 思维链逻辑推理任务

场景: 解题过程展示、数学解答、法律/医学多步判断
优势: 输出结构清晰、逐步推理、易于信任


5. 内容创作与文案生成

场景: 博客创作、营销内容写作、剧本与脚本生成
优势: 逻辑完整、风格多样、情感丰富


6. RAG(搜索增强问答)应用

场景: 面向文档的问答系统、AI Agent 语义规划器
优势: 与向量检索系统无缝集成,提供丰富上下文理解能力

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