AI 使用大型語言模型（LLM）來了解和生成自然語言。LLM 可以從大量文本中學習并建立有關各種主題的文本，并可以完成比如編寫代碼、生成歌詞、總結文章等任務。但有些 LLM 相關課程成本高昂且封閉，而現有的開放課程數量十分有限。這就是 Meta 推出新的開源 LLM Llama 2 的原因。
Meta Llama 2 旨在與 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名語言模型對标，但又具有獨特優勢。在本文中，我們将聊聊 Llama 2 是什麼、它的優勢是什麼、是如何開發的、以及如何開始上手使用。
什麼是大型語言模型（LLM）？
大型語言模型（LLM）是一種人工神經網絡，可以從大量文本資料中學習并生成各種主題的自然語言文本。LLM 接受的語料庫包含來自不同來源的數十億或數萬億單詞，例如書籍、網站、社交媒體文章、新聞文章等。LLM 可以執行各種自然語言處理（NLP）任務，例如文本分類、情感分析、問答、機器翻譯、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、微軟的 Turing-NLG、IBM 的 Project CodeNet 等。
LLM 基于一種稱為自我關注的技術，該技術使他們能夠捕獲文本中的遠端依賴性和上下文資訊。自注意力是使用名為 Transformer 的子產品實作的，該子產品由多層編碼器-解碼器對組成。每一層都對輸入文本應用自注意力，并生成更精緻和相關的輸出文本。
LLM 的規模是通過其參數的數量來衡量的。參數是确定神經網絡如何處理輸入并産生輸出的數值，LLM 的參數越多，它就越複雜和強大。而更多的參數也意味着更多的計算資源和能耗。
如何開始使用 Llama 2？
如果您有興趣将 Llama 2 用于您自己的項目或實驗，可以從 Meta 網站[1] 下載下傳模型，您需要填寫下載下傳表格并同意 Meta 的隐私政策。您還需要在計算機或裝置上安裝 PyTorch。
閱讀技術概述和研究論文。這些文檔将為您提供有關 Llama 的架構、訓練、性能和評估的更多資訊。您還将了解 LLM 的挑戰和局限性以及如何解決這些挑戰和局限性。
遵循官方使用指南并加入開放創新社群。這些資源将幫助您以安全、合規、合法地方式使用 Llama 2，并将您和與您有共同興趣和目标的其他使用者和開發人員聯系起來。
Llama 2 的優勢
Llama 2 是 Meta 的下一代開源大語言模型。它是一系列經過預訓練和微調的模型，參數範圍從 70 億到 700 億個。Meta Llama 2 具有兩大優勢，使其從其他開源 LLM 中脫穎而出。
Llama 2 可免費用于研究和商業用途
Llama 2 的主要優點之一是它可以免費用于研究和商業用途。與其前身 Llama 擁有非商業許可證并被洩露到 torrent 網站不同，Meta Llama 2 擁有商業許可證，允許任何人将其內建到他們的産品和服務中。這也表示 Llama 2 可用于多種用途，例如建構聊天機器人、生成内容、建立語音助手等。Meta Llama 2 還可以針對特定領域和任務進行定制和微調，例如醫療保健、教育、金融等。
當然 Meta Llama 2 的使用也存在一些限制。例如，每月活躍使用者超過 7 億的潛在被許可人必須向 Meta 請求特别許可才能使用它。此外，Meta Llama 2 使用者必須遵循 Meta 的負責任的使用指南并尊重他人的隐私和權利。
Llama 2 擁有一系列不同的模型
Llama 2 的另一個優勢是它提供了一系列具有不同大小和功能的模型。根據使用者的需求和資源，他們可以選擇以下型号：
- Llama-7B：最小的模型，擁有 70 億個參數。适用于資源匮乏的裝置和應用程式。
- Llama-14B：具有 140 億個參數的中型模型。适用于通用應用程式和任務。
- Llama-28B：具有 280 億個參數的大型模型。适用于高性能應用和任務。
- Llama-56B：一個非常大的模型，擁有 560 億個參數。适用于需要更多複雜性和多樣性的進階應用程式和任務。
- Llama-70B：最大的模型，擁有 700 億個參數。适用于需要最高品質和性能的最先進的應用和任務。
所有這些模型都基于 2 萬億個 token 的線上資料進行了預訓練，并且具有 4,096 個 token 的上下文視窗。此外，Meta 還提供了一個名為 Llama-2-chat 的微調模型，該模型針對會話應用程式進行優化。Llama-2-chat 經過超過 100 萬條人工注釋的訓練，可以生成流暢且相對準确的響應。
Llama 2 是如何開發的？
Llama 2 由 Meta（前為Facebook）的研究部門 Meta AI 開發。Meta AI 緻力于通過開放創新和協作推進人工智能領域的發展。Meta AI 擁有世界一流的研究人員和工程師團隊，他們緻力于人工智能的各個方面，如計算機視覺、自然語言處理、語音識别等。
Llama 2 建立在 Meta 之前的開源大型語言模型 Llama 之上，Llama 于今年 2 月釋出。Llama 使用 Meta 的 PyTorch 架構在公開可用的線上資料源上進行了預訓練。然而，Llama 擁有非商業許可證，僅适用于具有一定資格的學者。很快 Llama 就被洩露到網上并在人工智能社群廣泛傳播。許多愛好者和開發人員使用 Llama 為各種目的建立自己的微調模型，例如用于聊天機器人的 Alpaca、用于代碼生成的 Camel、用于文本摘要的 Vicuna 等。
是以 Meta 決定采用這種開放式創新方法，并釋出了帶有商業許可證的 Llama 2，允許任何人将其用于研究和商業目的。Llama 2 使用 2 萬億個token線上資料進行預訓練，是 Llama 的兩倍。Meta Llama 2 還具有更豐富的上下文視窗，包含 4,096 個标記，是 Llama 上下文視窗大小的兩倍。
Meta Llama 2 對超過 100 萬條人工注釋進行了微調，這些注釋是從各種來源收集的，例如公開可用的指令資料集和 Meta 自己的衆包平台。經過微調的模型 Llama-2-chat 針對對話應用程式進行了優化，可以生成流暢且更為準确的響應。
關于 Llama 2 的高頻問題
Q：Llama 和 Llama 2 有什麼差別？
A：Llama 是 Meta 開源大語言模型的第一個版本，于今年2月釋出。Llama 使用 1 萬億個 token 的線上資料進行了預訓練，并且有一個包含 2,048 個 token 的上下文視窗。Meta Llama 2 是 Meta 的下一代開源大語言模型，于今年 7 月釋出。Meta Llama 2 使用 2 萬億個 token 線上資料進行了預訓練，上下文視窗包含 4,096 個 token。
Q：如何針對我自己的領域或任務微調 Llama 2？
A：您可以使用 Meta 的 PyTorch 架構并遵循技術概述中的說明，針對您自己的領域或任務微調 Meta Llama 2。您将需要擁有與您的領域或任務相關的自己的文本資料集。
Q：Llama 2 面臨哪些挑戰和局限性？
A：Meta Llama 2 這樣的 LLM 依舊面臨一些挑戰和限制。它們包括資料品質和偏見、計算成本和環境影響以及道德和社會影響。這些可能會影響LLM生成的文本及其在社會中使用的方式。
Q：如何以合法、合規的方式使用 Llama 2？
A：要以合法并合規的方式使用 Meta Llama 2（Meta 的開源大語言模型），您應該遵循 Meta 的官方使用指南。它提供了在您的産品中使用 LLM 的一些原則和最佳實踐。其中包括尊重人的尊嚴和權利、透明和負責以及促進多樣性和包容性。
結 論
Llama 2 是 Meta 的下一代開源大語言模型。它是一系列經過預訓練和微調的模型，參數範圍從 70 億到 700 億個。Meta Llama 2 可免費用于研究和商業用途，擁有一系列不同大小和功能的模型，并且在許多基準測試中優于其他開源 LLM。
Meta Llama 2 是一款功能強大且多功能的工具，可以幫助您建立令人驚歎的自然語言應用程式和體驗。無論您是想建構聊天機器人、生成内容、建立語音助手還是其他任何東西，Llama 2 都可以幫助實作。感興趣的夥伴不妨上手試試。
參考連結：
原文：https://www.cloudbooklet.com/meta-llama-2-open-source-llm/
[1]. https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/