LLaMA

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta於2023年2月發布的大型語言模型。它訓練了各種模型，這些模型的參數從70億到650億不等。LLaMA的開發人員報告說，LLaMA運行的130億參數模型在大多數NLP基準測試中的性能超過了更大的、具有1750億參數的GPT-3提供的模型，且LLaMA的模型可以與PaLM和Chinchilla等最先進的模型競爭。雖然其他強大的大語言模型通常只能通過有限的API訪問，但Meta在非商業許可的情況下發布了LLaMA的模型權重，供研究人員參考和使用。2023年7月，Meta推出LLaMA 2，這是一種可用於商業應用的開源AI模型。

## LLaMA 2

2023年7月，Facebook母公司Meta推出了LLaMA2，LLaMA2是一種開源大型語言模型（LLM），旨在挑戰大型科技競爭對手的限制性做法。Meta免費發布LLaMA2背後的代碼和數據，使世界各地的研究人員能夠利用和改進該技術。Meta的執行長馬克·扎克伯格一直直言不諱地強調開源軟體對於刺激創新的重要性。

Meta訓練並發布了三種模型大小的LLaMA2：70、130和700億個參數。模型架構與LLaMA1模型基本保持不變，但用於訓練基礎模型的數據增加了 40%。隨附的預印本還提到了一個具有34B參數的模型，該模型可能在未來滿足安全目標後發布。

LLaMA2包括基礎模型和針對對話進行微調的模型，稱為 Llama 2 - 聊天。與LLaMA1進一步不同的是，所有模型都附帶權重，並且對於許多商業用例都是免費的。然而，由於一些剩餘的限制，Llama開源的描述受到了開源倡議組織（以維護開源定義而聞名）的爭議。

## Code Llama

2023年8月，Meta繼發布用於生成文本、翻譯語言和創建音訊的人工智慧模型之後，開源了 Code Llama。這是一個機器學習系統，可以用自然語言（特別是英語）生成和解釋代碼。可以免費商用和研究。

Code Llama是從Llama-2基礎模型微調而來，共有三個版本：基礎版、Python版、以及指令遵循。類似於 GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer，以及 StarCoder、StableCode 和 PolyCoder 等開源人工智慧代碼生成器，Code Llama 可以跨多種程式語言完成代碼並調試現有代碼，包括 Python、C、Java、PHP、 Typescript、C# 和 Bash。

在訓練 Code Llama 時，Meta 使用了與訓練 Llama 2 相同的數據集——來自網路的公開可用資源的混合。但可以說，它的模型「強調」了包含代碼的訓練數據的子集。從本質上講，Code Llama 比它的「父」模型 Llama 2 有更多的時間來學習代碼和自然語言之間的關係。每個 Code Llama 模型的大小從 70 億個參數到 340 億個參數不等，均使用 5000 億個代碼標記以及與代碼相關的數據進行訓練。多個 Code Llama 模型可以將代碼插入到現有代碼中，並且所有模型都可以接受大約 100,000 個代碼標記作為輸入，而至少一個（70 億個參數模型）可以在單個 GPU 上運行。（其他模型則需要更強大的硬體。）Meta 聲稱，340 億個參數的模型是迄今為止所有開原始碼生成器中性能最好的，也是參數數量最多的。

## Llama 3

2024年4月18日，Meta發布了Llama-3，有兩種模型大小尺寸：8B和70B參數。這些模型已經根據從「公開可用來源」收集的大約 15 萬億個文本標記進行了預訓練，並且指導模型根據「公開可用的指令數據集以及超過 1000 萬個人工注釋的示例」進行了微調。計劃發布多模式模型、能夠以多種語言進行對話的模型以及具有更大上下文窗口的模型。

於2024年7月23日增量更新至Llama-3.1。具有8B、70B、405B參數三種模型大小尺寸。

Meta AI 的測試表明，Llama 3 70B 在大多數基準測試中都擊敗了Gemini和Claude。

## Llama 4

Llama-4系列於2025年4月5日發布。其架構已更改為混合專家模型。它們具備多模態（文本和圖像輸入，文本輸出）和多語言（12種語言）特性，包括基礎版本和指令調整版本：

- Scout：170 億個活躍參數模型，包含 16 位專家，上下文窗口為 1000 萬個，總共包含 1090 億個參數。
- Maverick：170 億個活躍參數模型，包含 128 位專家，上下文窗口為 100 萬個，總共包含 4000 億個參數。
- Behemoth（尚未發布）：2880 億個活躍參數模型，包含 16 位專家，總共包含約2兆個參數。

當時 Behemoth 版本仍在訓練中。Scout 是從零開始訓練的。Maverick 是從 Behemoth 中「共同提煉」而來的。需要注意的是，Scout 的訓練時間比 Maverick 更長，上下文長度也更長。

訓練數據包括公開數據、授權數據以及 Meta 專有數據，例如Instagram和Facebook上公開分享的帖子以及人們與Meta AI的互動。數據截止日期為2024年8月。

Meta 在其發布公告中聲稱，Llama 4 在 LMArena AI 基準測試中的得分超過了GPT-4o。該公司還表示，Llama 4的基準測試得分是使用未發布的「實驗性聊天版本」模型獲得的，該版本「針對對話性進行了優化」，與公開發布的 Llama 4 版本有所不同。LMArena 表示將調整政策，以防止此類事件再次發生，並回應稱：「Meta對我們政策的解讀與我們對模型提供商的期望不符。Meta 應該更清楚地說明，『Llama-4-Maverick-03-26-Experimental』是一個定製模型，旨在根據人類偏好進行優化。」一些使用者在社交媒體上批評 Meta 使用專門為基準測試而定製的模型版本，還有一些使用者指責 Meta 在測試集上訓練 Llama 4 以進一步提高其基準測試分數——Meta 對此予以否認。

## 模型比較

對於訓練成本列，只寫出最大模型的成本。例如，「21,000」是 Llama 2 69B 的訓練成本，單位為 petaFLOP-day。另外，1 petaFLOP-day = 1 petaFLOP/秒 × 1 天 = 8.6419 FLOP。

名稱｜發布日期｜參數｜訓練成本 (petaFLOP-day)｜上下文長度｜語料庫大小｜商業可行性？

LLaMA｜2023-02-24｜、6.7B、13B、32.5B、65.2B｜6,300｜2048｜1–1.4T｜否

Llama 2｜2023-07-18｜、6.7B、13B、69B｜21,000｜4096｜2T

Code Llama｜2023-08-24｜、6.7B、13B、33.7B、69B

Llama 3｜2024-04-18｜、8B、70.6B｜100,000｜8192｜15T

Llama 3.1｜2024-07-23｜、8B、70.6B、405B｜440,000｜128,000

Llama 3.2｜2024-09-25｜、1B、3B、11B、90B｜128,000

Llama 4｜2025-04-05

## 架構與訓練

### 數據集

2023年4月17日，GitHub的Together啟動了一個名為RedPajama的項目，以複製和分發LLaMA數據集的開源版本。

## 反響

《連線》 (Wired) 雜誌稱Llama 3的 8B 參數版本「能力出奇地強」，考慮到它的大小。

Meta將Llama整合到Facebook後，人們的反應褒貶不一，一些使用者在Meta AI告訴家長群它有一個孩子後感到困惑。

根據2023年第四季度的收益記錄，Meta採用了開放權重的策略來提高模型安全性、迭代速度，增加開發人員和研究人員的採用率，並成為行業標準。未來計劃推出 Llama 5、6 和 7。

## 自我審查

LLaMA會拒絕的話題包括：操縱、圖形暴力、自我傷害、自殺、成人與露骨內容、仇恨言論、非法或有害活動、人身攻擊等。

## 基本資料

- 頭銜：Llama
- 開發者：Meta AI
- 發行日期：2023年2月24日
- 程式語言：Python
- 許可協議：Meta Llama 3.2 Community License