技术速览｜Meta Llama 2 下一代开源大型语言模型

AI 使用大型语言模型（LLM）来理解和生成自然语言。LLM 可以从大量文本中学习并创建有关各种主题的文本，并可以完成比如编写代码、生成歌词、总结文章等任务。但有些 LLM 相关课程成本高昂且封闭，而现有的开放课程数量十分有限。这就是 Meta 推出新的开源 LLM Llama 2 的原因。

Meta Llama 2 旨在与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名语言模型对标，但又具有独特优势。在本文中，我们将聊聊 Llama 2 是什么、它的优势是什么、是如何开发的、以及如何开始上手使用。

什么是大型语言模型（LLM）？

大型语言模型（LLM）是一种人工神经网络，可以从大量文本数据中学习并生成各种主题的自然语言文本。LLM 接受的语料库包含来自不同来源的数十亿或数万亿单词，例如书籍、网站、社交媒体帖子、新闻文章等。LLM 可以执行各种自然语言处理（NLP）任务，例如文本分类、情感分析、问答、机器翻译、文本摘要、文本生成等。流行的 LLM 的一些例子包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Bard、微软的 Turing-NLG、IBM 的 Project CodeNet 等。

LLM 基于一种称为自我关注的技术，该技术使他们能够捕获文本中的远程依赖性和上下文信息。自注意力是使用名为 Transformer 的模块实现的，该模块由多层编码器-解码器对组成。每一层都对输入文本应用自注意力，并生成更精致和相关的输出文本。

LLM 的规模是通过其参数的数量来衡量的。参数是确定神经网络如何处理输入并产生输出的数值，LLM 的参数越多，它就越复杂和强大。而更多的参数也意味着更多的计算资源和能耗。

如何开始使用 Llama 2？

如果您有兴趣将 Llama 2 用于您自己的项目或实验，可以从 Meta 网站[1] 下载模型，您需要填写下载表格并同意 Meta 的隐私政策。您还需要在计算机或设备上安装 PyTorch。

阅读技术概述和研究论文。这些文档将为您提供有关 Llama 的架构、训练、性能和评估的更多信息。您还将了解 LLM 的挑战和局限性以及如何解决这些挑战和局限性。

遵循官方使用指南并加入开放创新社区。这些资源将帮助您以安全、合规、合法地方式使用 Llama 2，并将您和与您有共同兴趣和目标的其他用户和开发人员联系起来。

Llama 2 的优势

Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 具有两大优势，使其从其他开源 LLM 中脱颖而出。

Llama 2 可免费用于研究和商业用途

Llama 2 的主要优点之一是它可以免费用于研究和商业用途。与其前身 Llama 拥有非商业许可证并被泄露到 torrent 网站不同，Meta Llama 2 拥有商业许可证，允许任何人将其集成到他们的产品和服务中。这也表示 Llama 2 可用于多种用途，例如构建聊天机器人、生成内容、创建语音助手等。Meta Llama 2 还可以针对特定领域和任务进行定制和微调，例如医疗保健、教育、金融等。

当然 Meta Llama 2 的使用也存在一些限制。例如，每月活跃用户超过 7 亿的潜在被许可人必须向 Meta 请求特别许可才能使用它。此外，Meta Llama 2 用户必须遵循 Meta 的负责任的使用指南并尊重他人的隐私和权利。

Llama 2 拥有一系列不同的模型

Llama 2 的另一个优势是它提供了一系列具有不同大小和功能的模型。根据用户的需求和资源，他们可以选择以下型号：

Llama-7B：最小的模型，拥有 70 亿个参数。适用于资源匮乏的设备和应用程序。
Llama-14B：具有 140 亿个参数的中型模型。适用于通用应用程序和任务。
Llama-28B：具有 280 亿个参数的大型模型。适用于高性能应用和任务。
Llama-56B：一个非常大的模型，拥有 560 亿个参数。适用于需要更多复杂性和多样性的高级应用程序和任务。
Llama-70B：最大的模型，拥有 700 亿个参数。适用于需要最高质量和性能的最先进的应用和任务。

所有这些模型都基于 2 万亿个 token 的在线数据进行了预训练，并且具有 4,096 个 token 的上下文窗口。此外，Meta 还提供了一个名为 Llama-2-chat 的微调模型，该模型针对会话应用程序进行优化。Llama-2-chat 经过超过 100 万条人工注释的训练，可以生成流畅且相对准确的响应。

Llama 2 是如何开发的？

Llama 2 由 Meta（前为Facebook）的研究部门 Meta AI 开发。Meta AI 致力于通过开放创新和协作推进人工智能领域的发展。Meta AI 拥有世界一流的研究人员和工程师团队，他们致力于人工智能的各个方面，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。

Llama 2 建立在 Meta 之前的开源大型语言模型 Llama 之上，Llama 于今年 2 月发布。Llama 使用 Meta 的 PyTorch 框架在公开可用的在线数据源上进行了预训练。然而，Llama 拥有非商业许可证，仅适用于具有一定资格的学者。很快 Llama 就被泄露到网上并在人工智能社区广泛传播。许多爱好者和开发人员使用 Llama 为各种目的创建自己的微调模型，例如用于聊天机器人的 Alpaca、用于代码生成的 Camel、用于文本摘要的 Vicuna 等。

因此 Meta 决定采用这种开放式创新方法，并发布了带有商业许可证的 Llama 2，允许任何人将其用于研究和商业目的。Llama 2 使用 2 万亿个token在线数据进行预训练，是 Llama 的两倍。Meta Llama 2 还具有更丰富的上下文窗口，包含 4,096 个标记，是 Llama 上下文窗口大小的两倍。

Meta Llama 2 对超过 100 万条人工注释进行了微调，这些注释是从各种来源收集的，例如公开可用的指令数据集和 Meta 自己的众包平台。经过微调的模型 Llama-2-chat 针对对话应用程序进行了优化，可以生成流畅且更为准确的响应。

关于 Llama 2 的高频问题

Q：Llama 和 Llama 2 有什么区别？

A：Llama 是 Meta 开源大语言模型的第一个版本，于今年2月发布。Llama 使用 1 万亿个 token 的在线数据进行了预训练，并且有一个包含 2,048 个 token 的上下文窗口。Meta Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型，于今年 7 月发布。Meta Llama 2 使用 2 万亿个 token 在线数据进行了预训练，上下文窗口包含 4,096 个 token。

Q：如何针对我自己的领域或任务微调 Llama 2？

A：您可以使用 Meta 的 PyTorch 框架并遵循技术概述中的说明，针对您自己的领域或任务微调 Meta Llama 2。您将需要拥有与您的领域或任务相关的自己的文本数据集。

Q：Llama 2 面临哪些挑战和局限性？

A：Meta Llama 2 这样的 LLM 依旧面临一些挑战和限制。它们包括数据质量和偏见、计算成本和环境影响以及道德和社会影响。这些可能会影响LLM生成的文本及其在社会中使用的方式。

Q：如何以合法、合规的方式使用 Llama 2？

A：要以合法并合规的方式使用 Meta Llama 2（Meta 的开源大语言模型），您应该遵循 Meta 的官方使用指南。它提供了在您的产品中使用 LLM 的一些原则和最佳实践。其中包括尊重人的尊严和权利、透明和负责以及促进多样性和包容性。