Les modèles LLaMa sont entraînés en utilisant des ensembles de données divers et volumineux pour apprendre les structures linguistiques, les faits, et les contextes. L’entraînement implique l’utilisation de techniques avancées d’apprentissage supervisé et non supervisé pour améliorer la capacité du modèle à générer du texte pertinent et cohérent.