Meta 科学家揭秘 Llama 3.1：合成数据很重要，MoE 不是必须的

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原标题：Meta 科学家揭秘 Llama 3.1：合成数据很重要，MoE 不是必须的
关键字：模型,数据,基准,论文,问题
文章来源：Founder Park
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刚刚发布的开源「巨无霸」Llama 3.1 虽然自带论文，但依旧激起了广大网友强烈的好奇心和求知欲。
Llama 3.1 都使用了哪些数据？其中有多少合成数据？为什么不使用 MoE 架构？
后训练与 RLHF 流程是如何进行的？模型评估是如何进行的？
我们什么时候可以见到 Llama 4？Meta 是否会发展 agent？
恰逢 Llama 3.1 刚刚发布，Meta 科学家就现身播客节目 Latent Space，秉持着开源分享的精神，对以上问题都作出了清晰的回答。他在节目中揭秘了 Llama 3.1 的一些研发思路，并透露了后续 Llama 4 的更新方向。
受访者 Thomas Scialom 现任 Meta 的人工智能研究科学家，领导了 Llama 2 和 Llama 3 的后训练，并参加了 CodeLlama、Toolformer、Bloom、GAIA 等多个项目。
以下是采访内容的节选，在「新智元」文章的基础上，Founder Park 有所调整。01如何决定参数规模其实 LLM 的参数规模的选择需要考虑多种因素，包括 scaling law、训练时间、GPU 和硬件的约束

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