旧有辉煌
以前，DeepSeek系列尚未公开源码，而Meta的Llama已在开源大型模型领域占据领先。那时，许多开发者与科研人员都将Llama当作首选的开源模型。凭借其出色的性能和广泛的应用领域，Llama在业界获得了极高的声望，吸引了众多关注。它就像是开源大型模型领域中的一座难以征服的高峰。
参数设置
以Llama 4 Maverick为例，其模型含有四千亿个参数，这反映出它拥有庞大的“知识库”。然而，在实际应用中，仅激活了170亿个参数。这种巧妙的参数设置既加快了运行速度，又避免了大量参数的闲置，确保了模型在有限的计算资源下高效运行，实为一种精妙的平衡之道。
调用规则
在处理文字或图像时，模型只会挑选128位路由专家中的一员，同时还会调用共有的专家，并非将所有专家都激活。这种调用模式能有效减轻计算压力，提升处理速度。这好比在团队里，只邀请最合适的专家加入，而不是让所有专家都忙碌，这样做大大提高了团队的工作效率。
训练新法
Meta团队研发了一种名为MetaP的训练方法，旨在培育大型且结构复杂的模型。这种方法对模型的核心参数进行了优化，包括学习速率和初始化策略等。在训练过程中，MetaP显著提升了训练的稳定性和效果。比如，对于那些原本容易发生训练波动的场景，使用MetaP后，模型训练变得更为稳定，效果也更加出色。
语言训练
Llama 4 已在200种语言上完成了预训练，并进行了开源的微调。在这200种语言里，超过100种的token数量达到了10亿以上。它拥有如此广泛的语言覆盖，能向全球各种语言环境的用户提供服务。无论是应对小语种文本，还是参与多语言对话，Llama 4 都拥有丰富的知识储备。
多阶段训练
训练初期结束后，Meta 对 Llama 4 系列进行了进一步的强化训练。在这个过程中，他们采用了海量的长上下文数据进行训练，这使模型在处理长篇文本时更加游刃有余。以 Llama 4 Scout 为例，它能够轻松处理包含1000万个token的文本。无论是汇总多份文档，还是分析众多用户的动作，亦或是管理庞大的代码库，它都能轻松应对。
性能对比
Meta公布的测试结果显现，Llama 4 Maverick在多个测试项目中，包括编码、推理、多语言处理、长文本理解和图像识别，都超过了GPT-4o和Gemini 2.0等同类产品。尤其在编码和推理方面，它的表现甚至能与DeepSeek v3.1这样规模更大的模型相提并论。这样的出色表现，让它在众多大型模型中显得格外突出。
能力提升
Llama 4 Scout的上下文长度比Llama 3的128K大幅提升至1000万token，为特定应用场景带来了新的发展空间。同时，它在训练阶段使用了256K的上下文长度，这赋予了基础模型出色的长文本处理能力。在编码测试、推理能力、处理长文本以及图像基准测试等多个领域，Llama 4 Scout的表现在同类产品中尤为出色，其性能实现了大幅度的增强。
损失函数创新
为了增强模型在知识迁移上的能力，Meta公司开发了新的蒸馏损失算法。这个算法可以灵活调整软目标和硬目标的比例，进而达到更精准的知识迁移效果。在训练过程中，这个算法就像一位技艺高超的指挥家，推动模型学习效率的提高，并使模型对知识的掌握更加牢固。
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