llama2

llama2官網,模型下載,開源部署教程,中文,論文,Meta發布的大型語言模型

llama2簡介

今年2月，Meta發布了第一版Llama大型語言模型，這是在ChatGPT發布僅三個月后的一次重要進展。與之前只能用于研究目的的Llama預訓練模型不同，新發布的Llama 2具備商業應用的能力。Meta發布了三種參數規模的模型，分別是70億、130億和700億。他們公布了模型訓練數據、訓練方法以及數據標注等細節，充分展示了Llama 2的實力：在相同的參數規模下，Llama 2的能力超越了所有的開源大型模型；700億參數的模型在推理能力上接近ChatGPT背后的GPT-3.5，但在編寫代碼方面還存在較大差距。
llama2官網: https://ai.meta.com/llama/
這里填寫表格獲取llama2模型:
https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/

llama2怎么樣?

許多開發者對Llama 2進行了測試，基本證實了Meta的說法：“在編寫代碼的環節，它表現不錯”。70億參數的模型可以在Mac上運行，每秒處理6個字符，比Google發布的PaLM 2中最小的模型“壁虎”慢70%。然而，Google并沒有公布“壁虎”的具體參數。
根據Meta公布的信息，Llama 2的訓練數據來源于公開數據，總量達到了2萬億個Token（指常用單詞、標點符號或數字），比第一代模型增加了40%。此外，Llama 2的上下文長度擴展到了4000個字符，對文本語義的理解更加準確。
與OpenAI類似，Meta還通過人類反饋強化學習（RLHF）機制，利用100萬條人類標注數據訓練了類似ChatGPT的對話應用。這也是過去幾個月開源社區微調Llama的常用方法。Meta表示，“大型語言模型的出色撰寫能力從根本上是由RLHF驅動的。”
訓練Llama 2可能需要巨大的成本。HuggingFace的機器學習科學家內森·蘭伯特估計，Llama 2的訓練成本可能超過2500萬美元，不比三年前訓練GPT-3的成本低。他表示，有足夠的跡象表明，Meta仍在繼續訓練更強大的Llama模型。
自去年末ChatGPT的發布以來，它以其富有意義的回復和強大的代碼編寫能力等功能震撼了世界。許多公司都在努力尋找類似的產品。經過半年多的發展，從大公司到普通程序員，都能借助開源社區實現類似ChatGPT的應用。根據云端開發平臺Replit的觀察，每個季度使用其服務的開源大模型項目數量都在翻倍增長。
在諸如Llama等開源大模型的基礎上，開發者們還創建了各種開源數據集，如基于人類反饋的強化學習數據集，不斷提升開源大模型的能力。
根據加州大學伯克利分校、梅隆大學等高校的教授和學生創建的LMSYS Org的評估，過去幾個月，開源大模型與GPT-4之間的差距明顯縮小，從191分減少到最近的115分。在趕超的過程中，開源社區甚至領先于大公司，提供了可在電腦和手機上運行的大模型，比谷歌早一個多月發布。
隨著Meta開源Llama 2，開源大模型社區的實力將進一步增強。Meta表示，第一個不支持商業用途的開源模型版本發布后，他們收到了超過10萬名研究人員的使用申請，這還不包括直接從網上下載模型的人。

大模型發展

“NVIDIA”的高級人工智能科學家Jim Fan表示：“由于開源許可問題，大公司的人工智能研究人員對第一個版本的Llama持謹慎態度，但我認為現在很多人會加入這個項目(Llama 2)并貢獻他們的力量?！彼€表示，即使當前Llama 2在編程能力方面還不強，但開源發布后很快會追趕上來。
Llama 2發布的最大開源參數版本(700億)仍不及三年前訓練的GPT-3一半，但效果卻優于GPT-3，這是最好的證明之一。
開源的邏輯是，當大型模型達到一定能力后，就擴大了新技術的應用范圍，讓更多人使用技術，并從廣泛應用中改進模型。而閉源公司如OpenAI更注重技術的先進性，在開發強大模型后再推廣給更多人。
就像iOS和Android在手機操作系統領域的競爭一樣，開源和閉源的競爭并不都是在同一維度上直接競爭，大型模型領域也會出現類似的分化。

在這種新的競爭格局下，即使是谷歌也沒能保持領先的信心。
今年5月，Google一位高級工程師在內部文章中表示，盡管Google在大型模型的質量方面仍略占優勢，但開源產品與Google大型模型之間的差距正在以驚人的速度縮小，開源模型的迭代速度更快，用戶可以根據不同的業務場景進行定制開發，更有利于保護隱私數據，并且成本更低。
他說：“他們只需要幾周時間，就能用100美元和130億參數的模型做到我們花費1000萬美元和540億參數的模型很難實現的事情。我們沒有護城河，OpenAI也沒有。”
昨天，Meta在宣布Llama 2開源后解釋說，對于當今人工智能模型的發展來說，開源是正確的選擇，尤其是在技術迅速發展的生產領域。他們表示，“通過向公眾提供人工智能模型，使其惠及所有人，而不僅僅是少數幾家大公司?！?br />在生成式人工智能領域，一場與過去不同的新型競爭正在展開。開源社區憑借開放協作的力量，正以驚人的速度追趕商業巨頭們建立的領先優勢。而過去習慣于技術封閉和市場壟斷的大公司，也在逐步擁抱開源。