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作为开源AI模型领域的领头羊，Meta的Llama系列模型在持续迭代，不断进化。就在近日的Meta Connect 2024大会上，Meta推出了新版本的Llama模型——Llama 3.2。

省流版摘要

• Llama 3.2 正式发布：包括小型和中型视觉大模型（11B和90B），以及轻量级的文本模型（1B和3B），适用于边缘设备和移动设备，并提供预训练和指令微调版本。

• 轻量模型表现突出：1B和3B模型支持128K的上下文长度，在设备端的任务（如摘要生成、指令执行、文本改写）中表现卓越，适配高通、联发科硬件，并针对Arm处理器进行了优化。

• 视觉模型超越封闭模型：Llama 3.2的11B和90B视觉模型可以直接替代对应文本模型，在图像理解任务上超过了Claude 3 Haiku等封闭模型，支持本地微调和部署。

• Llama Stack 分布方案：首次推出官方的Llama Stack分布，简化了在单节点、本地部署、云端和设备端使用Llama模型的工作流程，支持RAG（检索增强生成）等集成安全的应用。

• 广泛合作伙伴支持：与AWS、Databricks、戴尔科技等合作伙伴协作，为企业客户构建了Llama Stack分布方案。设备端通过PyTorch ExecuTorch实现，单节点通过Ollama支持。

• 坚持开放创新：Llama 继续在开放性、可修改性和成本效益方面引领行业，帮助更多人通过生成式AI实现创意突破。Llama 3.2模型现已可在llama.com和Hugging Face下载，并支持多家合作平台即时开发。

为什么推出Llama 3.2

Llama 3.2的推出，是对开发者需求的积极响应。Llama 3.1系列模型发布至今已有两个月，其中最引人注目的是405B模型，它是首个开源的前沿级AI模型。然而，Llama 3.1系列尽管性能卓越，但在实际应用中，搭建这些模型往往需要大量的计算资源和专业知识。如何能够在有限的资源条件下，依然享受Llama模型带来的先进功能？Llama 3.2在这样的背景下应运而生。

Llama 3.2的核心目标是让更广泛的开发者，尤其是在边缘设备和移动设备上构建应用的开发者，能够利用轻量且高效的模型进行开发。通过引入1B和3B的轻量级文本模型，以及11B和90B的视觉大模型，Llama 3.2为设备端的应用提供支持。此外，Llama 3.2还进一步优化了对高通、联发科等硬件的支持，并针对Arm处理器进行了精细优化，确保在边缘设备上的性能表现出色。

Llama 3.2核心能力

Llama 3.2系列中的两款大模型——11B和90B，专为图像推理任务而设计，支持多种视觉理解应用场景，如文档级别的图表和图像解析、图像标注以及基于自然语言描述的视觉定位任务。例如，可以通过问题询问上一年度哪个月企业的销售表现最佳，Llama 3.2会根据提供的图表快速推理并给出答案。在另一个场景中，模型还可以通过分析地图，回答某条远足路线何时变得陡峭或特定路径的距离。Llama 3.2模型不仅能够从图像中提取细节，还能理解场景的整体内容，生成适合的图像说明，使得视觉与语言之间的鸿沟得以弥合。

轻量级的1B和3B模型则在多语言文本生成和工具调用能力上表现出色。这些模型能够帮助开发者构建个性化的本地化智能应用，确保数据隐私不离开设备本身。比如，一个这样的应用可以帮助用户总结最近收到的10条消息，提取其中的待办事项，并直接通过工具调用发送会议跟进邀请。

在本地运行这些模型具有两个显著优势。首先，提示词和模型响应的处理速度更快，因为所有操作都在本地进行。其次，本地化运行能够保持数据隐私，避免诸如消息或日历等信息上传至云端，从而确保应用的隐私性更高。由于处理均在本地完成，开发者和用户可以完全掌控哪些查询留在设备上处理，哪些查询可能需要更大的模型在云端完成。

Llama 3.2模型评估

经过评估，Llama 3.2视觉模型在图像识别和多种视觉理解任务上，表现与当前领先的基础模型Claude 3 Haiku和GPT-4o mini相当。尤其是3B模型，在指令执行、摘要生成、提示词改写和工具使用等任务上，超越了Gemma 2 2.6B和Phi 3.5-mini等竞争对手；而1B模型在多项任务中与Gemma系列的表现不相上下。

Llama 3.2模型的性能评估基于超过150个基准数据集，这些数据集涵盖了多种语言和任务类型。对于视觉大语言模型，主要评估了其在图像理解和视觉推理任务中的表现，结果显示Llama 3.2在这些关键任务上具备领先优势。

视觉指令微调基准测试

在视觉指令微调基准测试（Vision Instruction-Tuned Benchmarks）中，Llama 3.2的11B和90B模型表现出色，尤其在视觉推理、图表理解和问答任务上，整体表现优于Claude 3 - Haiku，甚至在某些任务上超越了GPT-4o-mini。

1. 图像推理任务：

   • 在复杂图表理解任务（如ChartQA和AI2 Diagram）上，Llama 3.2的90B模型得分最高，超越了其他模型。

   • 在DocVQA（文档视觉问答）任务中，Llama 3.2的表现与Claude 3 - Haiku接近，但仍然稍有领先。

2. 数学与推理任务：

   • Llama 3.2在MATH和MMMU任务上的表现强劲，尤其是90B模型，远远超越了Claude 3 - Haiku。

3. 文本任务：

   • Llama 3.2在GPQA（推理）和MMLU（通用推理）等文本任务中的表现同样很好，特别是90B模型在多语言推理任务（MGSM）上表现优异。

轻量级指令微调基准测试

在轻量级指令微调基准测试（Lightweight Instruction-Tuned Benchmarks）中，Llama 3.2系列的1B和3B模型在多项任务中表现优异，尤其在工具使用、数学推理和多语言推理等方面展现了较强的竞争力。其中，Llama 3.2 3B在BFCL V2工具使用任务中以67.0分领先，在多语言推理任务MGSM中，Llama 3.2 3B取得了58.2分，显示出其在设备端应用中的强大能力。

1. 通用任务：

   • 在MMLU（5-shot）任务中，Llama 3.2 3B以63.4分表现出色，超越了Gemma 2 2B IT，但略低于Phi-3.5-mini IT的69.0分。

   • 在Open-rewrite eval任务中，Llama 3.2系列模型整体领先，Llama 3.2 1B和Llama 3.2 3B分别得分41.6和40.1，优于其他对比模型。

2. 工具使用：

   • Llama 3.2 3B在BFCL V2工具使用任务中表现优异，以67.0分大幅领先于其他模型，显示出其在调用工具任务中的强大能力。

3. 数学推理：

   • 在GSM8K任务中，Llama 3.2 3B表现优异，获得77.7分，超过了Gemma 2 2B IT的62.5分，但Phi-3.5-mini IT依然以86.2分在该任务上领先。

   • MATH任务中，Llama 3.2 3B取得48.0分，同样远超Gemma 2 2B IT和Phi-3.5-mini IT。

4. 推理能力：

   • Llama 3.2 3B在ARC Challenge推理任务中取得78.6分，略胜于Gemma 2 2B IT，但仍低于Phi-3.5-mini IT的87.4分。

5. 多语言任务：

   • 在MGSM（0-shot）任务中，Llama 3.2 3B的58.2分显著超越了其他模型，表明其在多语言推理任务上的卓越表现。

视觉模型

Llama 3.2的11B和90B模型是首次支持视觉任务的Llama模型。为支持图像输入，这些模型采用了全新的架构，具备图像推理能力。模型通过引入一组专门训练的适配器权重，将预训练的图像编码器与预训练的语言模型进行集成。这些适配器由一系列交叉注意力层组成，将图像编码器的表示传递给语言模型，确保图像和语言的表示能够很好地对齐。

在训练过程中，首先使用包含大量噪声的图像-文本对数据进行预训练，然后再通过中等规模的高质量、领域内和知识增强的图像-文本对数据进行进一步训练。在适配器训练阶段，仅更新图像编码器的参数，而保留语言模型的参数不变，以确保其原有的文本处理能力不受影响，使得开发者能够将其作为Llama 3.1模型的直接替代方案。

在模型的后期训练中，采用了与文本模型相似的调优方法，结合多轮的监督微调、拒绝采样和直接偏好优化。通过使用生成的数据，结合领域内的图像进行问题和答案的生成，确保微调数据的高质量，并引入安全缓解数据，确保模型在保持有效性的同时具备高安全性。

最终，Llama 3.2的视觉模型能够同时处理图像和文本提示，具备深度理解和推理能力。

轻量级模型

与Llama 3.1一样，Llama 3.2借助强大的教师模型（Teacher Model），成功打造出性能优异的轻量级模型。通过剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）两种技术手段，Llama 3.2的1B和3B模型首次实现了在设备端高效运行的能力，成为轻量化Llama模型中的佼佼者。

剪枝技术的应用使得模型体积得以缩减，但依然保留了尽可能多的知识和性能。通过结构化剪枝，对Llama 3.1 8B模型进行精细化调整，系统性地移除部分网络节点，并调整权重和梯度的大小，从而生成一个更小、更高效的模型，同时保持原网络的性能。

知识蒸馏则通过将较大网络的知识传递给较小网络，从而提升小模型的性能。在Llama 3.2的1B和3B模型中，结合了来自Llama 3.1 8B和70B模型的logits，将这些输出作为预训练阶段的目标进行训练，随后在剪枝后通过蒸馏技术恢复模型的性能。

在后期训练中，采用与Llama 3.1类似的流程，通过多轮对预训练模型的对齐，包括监督微调、拒绝采样和直接偏好优化，生成最终的对话模型。此外，支持的上下文长度扩展至128K tokens，同时保证了与预训练模型相同的质量水平。为了确保数据质量，还使用了合成数据生成技术，经过精细处理和过滤，以优化模型在摘要生成、文本改写、指令执行、语言推理和工具使用等多项能力上的表现。

为进一步推动轻量模型在移动设备上的应用，Llama 3.2与高通、联发科以及Arm紧密合作，这三家公司在全球移动设备处理器市场占据重要地位，确保模型能在99%的移动设备上高效运行。发布的模型权重基于BFloat16数值，量化变体也正在积极研发中，未来将进一步提升运行速度。

Llama Stack 分布方案

Meta于7月发布了关于Llama Stack API的意见征集，旨在提供一个标准化的接口，支持对Llama模型进行微调、生成合成数据等工具链组件的自定义化。

经过数月，Llama团队将该API从概念化变为实际应用，开发了API的参考实现，涵盖了推理、工具调用和检索增强生成（RAG）等功能。最终推出了Llama Stack分布方案，通过将多个API服务提供商打包为一个单一的端点，简化了开发者在不同环境中使用Llama模型的体验，无论是本地部署、云端还是设备端。

Llama Stack分布方案的完整发布内容包括：

• Llama CLI：命令行工具，用于构建、配置和运行Llama Stack分布方案

• 多种语言的客户端代码支持，包括Python、Node、Kotlin和Swift

• 适用于Llama Stack分布服务器和代理API服务提供商的Docker容器

• 多种分布方案支持

  • 单节点Llama Stack分布（通过Meta内部实现和Ollama）

  • 云端分布方案（支持AWS、Databricks、Fireworks和Together）

  • 设备端分布方案（通过PyTorch ExecuTorch在iOS上实现）

  • 本地部署分布方案（戴尔支持的On-prem）

如何使用Llama 3.2

1. Hugging Face: Llama 3.2的各类模型，包括轻量级的1B和3B文本模型，以及支持图像处理的11B和90B视觉模型，均可在Hugging Face上下载和使用。这是开发者进行模型微调、实验以及集成到不同应用中的一个常见平台。

2. Amazon Bedrock 和 SageMaker: Llama 3.2模型在Amazon Bedrock和SageMaker上支持云端部署。用户可以通过这些平台进行模型推理，并支持多区域推理端点，方便开发者进行程序化调用。此外，Amazon SageMaker JumpStart还提供了微调和模型部署的能力，使开发者能够定制Llama 3.2模型以满足特定应用需求。

3. Azure AI: Llama 3.2模型在Microsoft Azure AI平台上也可以使用，提供了无服务器的API部署方案。Azure上不仅支持Llama模型的标准推理，还集成了内容安全功能，帮助开发者在构建AI应用时遵守合规要求。

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