LLama3模型的参数规模有多个版本，目前公开的只有80亿参数规模版本和700亿版本。而根据透露，最高的参数版本是4000亿参数规模的模型，只是目前还在训练中。
LLama3模型之所以能成为最强开源大模型，主要得益于四大关键要素：模型架构、预训练数据、扩大预训练规模和指令微调。
1. 模型架构：LLama3模型采用了改进的模型架构，使得模型在处理各种任务时更加高效和准确。
2. 预训练数据：LLama3模型使用了大量的高质量数据集进行预训练，这些数据集涵盖了各种领域，如问答、STEM（科学、技术、工程、数学）领域、编程和历史知识等。
3. 扩大预训练规模：LLama3模型在预训练过程中投入巨大，开发了详细的尺度定律来指导最佳数据组合和训练计算的使用。这使得他们能预测模型性能，并确保模型在多样的应用场景中表现出色。
4. 指令微调：LLama3模型在后期训练过程中采用了监督微调、拒绝采样、近端策略优化和直接策略优化四种方法相结合，使得模型在聊天应用中更加智能和自然。
