昨晚， Meta 發布了 Llama 3 8B 和 70B 模型，Llama 3 指令調整模型針對對話/聊天用例進行了微調和優化，在常見基準測試中優于許多現有的開源聊天模型。比如，Gemma 7B 和 Mistral 7B。

Llama 3 模型將數據和規模提升到了新的高度。它是在 Meta 最近發布的兩個定制的 24K GPU 集群上對超過 15T token 的數據進行訓練的，這個訓練數據集比 Llama 2 大 7 倍，包括多 4 倍的代碼。這使得 Llama 模型的能力達到了目前的最高水平，它支持 8K 上下文長度，是 Llama 2 的兩倍。

下面我將介紹 6 種方式，讓你快速體驗最新發布的 Llama 3！

在線體驗 Llama 3

HuggingChat

https://huggingface.co/chat/

llama2.ai

https://www.llama2.ai/

本地體驗 Llama 3

LM Studio

https://lmstudio.ai/

CodeGPT

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=DanielSanMedium.dscodegpt&ssr=false

使用 CodeGPT 前，記得先使用 Ollama 拉取相應的模型。比如，拉取 llama3:8b 模型：ollama pull llama3:8b。如果你本地尚未安裝 ollama，可以閱讀 “部署本地的大語言模型，只需幾分鐘！” 這篇文章。

Ollama

運行 Llama 3 8B 模型：

ollama run llama3

運行 Llama 3 70B 模型：

ollama run llama3:70b

Open WebUI & Ollama

https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/cocktailpeanutlabs/open-webui。