要将LLama3模型应用于智能问答系统，可以按照以下步骤操作：
准备数据：首先需要收集并准备问答数据集，可以是问题和答案的配对数据。确保数据集包含足够多的问答对，并且答案是相关的且具有一定长度。
Fine-tuning模型：使用LLama3模型进行微调，通过训练模型来适应特定的问答任务。可以使用已有的预训练模型作为初始参数，然后根据自己的数据集进行微调。
构建问答系统：通过使用微调后的LLama3模型，构建一个问答系统。可以使用开发框架或库来实现模型的部署和集成，如TensorFlow、PyTorch等。
部署系统：将构建的问答系统部署到相应的平台或服务器上，确保系统能够稳定运行并提供良好的性能。
测试和优化：对问答系统进行测试，并根据用户反馈和性能指标进行优化和改进，以提高系统的准确性和用户体验。
通过以上步骤，就可以将LLama3模型成功应用于智能问答系统中，为用户提供高效、准确的问答服务。