تُشغّل الأنظمة الحديثة للذكاء الاصطناعي بفضل النماذج الأساسية.تُقدّم هذه الورقة مجموعة جديدة من النماذج الأساسية تُسمّى Llama 3. وهي عبارة عن مجموعة من نماذج اللغة التي تدعم بشكل أساسي متعدّد اللغات، والبرمجة، والاستدلال، واستخدام الأدوات. ويعتبر أكبر نموذج لدينا نموذجًا كثيف التوصيل (Dense Transformer) يحتوي على 405 مليار معلمة، ونافذة سياقية تصل إلى 128 ألف رمز.تُقدّم هذه الورقة تقييمًا تجريبيًا واسع النطاق لنموذج Llama 3. ونجد أن Llama 3 يُقدّم جودة مماثلة للنماذج اللغوية الرائدة مثل GPT-4 في طيف واسع من المهام. ونُطلِق بشكل علني نموذج Llama 3، بما في ذلك الإصدارات المُدرّبة مسبقًا والمعزّزة لاحقًا من نموذج اللغة ذي 405 مليار معلمة، إضافةً إلى نموذج Llama Guard 3 المُخصّص لضمان السلامة في المدخلات والمخرجات.كما تُقدّم الورقة نتائج تجارب أجريناها لدمج قدرات التعرف على الصور، والفيديوهات، والصوت، في Llama 3 من خلال نهج تكويني (compositional approach). ونلاحظ أن هذا النهج يُقدّم أداءً تنافسيًا مع أحدث النماذج المُتّقدمة في مهام التعرف على الصور، والفيديوهات، والصوت.إلا أن النماذج الناتجة لم تُطلَق بعد على نطاق واسع، نظرًا لاستمرار تطويرها.