一文读懂 LLaMa 2 开源 LLM

今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - Meta AI 最新开源 LLM LLaMa 2 。

自从 Transformers 问世以来， LLM （ 大型语言模型 ） 以及更广泛的生成式人工智能技术呈现出爆炸式的增长趋势。同时，随着 ChatGPT 等免费版本的推出，世界各地的企业和科技爱好者开始意识到生成式人工智能的巨大潜力。

与此同时， Meta AI 公司在 2023 年初推出了 LLaMa 系列大型语言模型，最初仅对特定的研究人员开放。然而，随着 LLaMa 系列的最新开源模型发布， LLaMa 2 通过增加上下文长度和进行数据清理等预训练创新，展现出了卓越的性能， 使其迅速在基准测试中崭露头角， 标志着生成式人工智能领域的一次重要进步。

什么是 LLaMa 2 ？

LLaMa 2 是由 Meta 公司开发的开源大型语言模型（LLM）。可以这样理解： LLaMa 2 模型的诞生可以被看作是对 OpenAI 的 GPT 模型以及 Google 的 AI 模型（例如 PaLM 2）的挑战，然而，更为关键的是： LLaMa 2 与其它模型存在本质的不同：即几乎任何人都可以免费使用并进行研究和商业用途。

LLaMa 2 参数模型示意图

LLaMa 2 属于 LLM 系列，类似于 GPT-3 和 PaLM 2。虽然它们之间存在一些技术差异，但开发以及工作原理基本相似，即利用 Transformer 架构并遵循预训练和微调的原则。

当我们向 LLaMa 2 提供文本输入时，无论是通过文本提示还是其他方式， LLaMa 2 都会利用其神经网络（一种包含数十亿个称为“参数”的变量的级联算法）来预测最可信的后续文本。该算法的灵感来自于人脑的运作方式。通过为每个参数分配不同的权重并引入一定的随机性， LLaMa 2 可以生成非常类似人类的响应。
需要注意的是，LLaMa 2 和其他语言模型一样，并不具备真正的理解或意识。相反，它依赖于在大量文本数据的训练过程中学到的模式和相关性。该模型尝试基于这些模式生成连贯且上下文适当的回应，但同时也可能产生无意义或实际上不正确的输出。因此，对 LLaMa 2 或任何其他语言模型生成的信息进行批判性评估和验证至关重要。

亦或是

LLaMa v2 基础架构简要解析

从本质上来讲，与 GPT-4 一致，LLaMA 2 模型也是在 Transformer 架构基础上运行，Transformer 架构是一种神经网络框架，已成为 NLP 任务的代名词。GPT-4 更进一步，允许文本和图像输入，增强其上下文化和生成适当输出的能力。LLaMA 2 在其前身的基础上引入了增加的上下文长度和分组查询注意力。这种架构调整使模型更加适应各种输入的微妙之处，优化其在不同任务上的性能。

LLaMa 2 架构参考示意图（Credit-Meta）

LLaMa 2-Chat 的训练过程经历了多个阶段。首先，我们使用公开的在线资源对 LLaMa 2 进行了预训练，让它获得了基本的语言理解和生成能力。接着，我们进行了监督微调，创建了 LLaMa 2-Chat 的初始版本。这一阶段通过应用监督学习的方法，使用人类提供的数据进行模型的微调，以提高其对特定任务的适应性。

接下来，我们采用了人类反馈强化学习（RLHF）方法，通过多次迭代来进一步完善模型。在这个过程中，我们使用了拒绝采样和近端策略优化（PPO）等技术，以增强模型的表现。通过对奖励模型进行积累和模型增强的迭代，我们能够使模型逐渐接近理想的性能。

在整个 RLHF 阶段，积累奖励模型的数据和并行进行模型增强是非常重要的。这样做可以确保奖励模型在各种情况下保持一定的分布范围，不会过于依赖特定的数据或情境。

通过这样的训练过程， LLaMa 2-Chat 得以不断提升其对话生成的能力和表现，以更好、更准确地理解用户的输入，并生成更具连贯性和适应性的回复。

值得注意的是，训练过程中的每个阶段都是为了优化模型的性能和表现，以便为用户提供更好的体验。然而，模型的训练并非一劳永逸，继续的研究和改进仍然是必要的，以不断提升模型的能力和应对各种复杂任务的能力。

LLaMa 2 核心特性体现在哪些方面 ？

于 2023 年 7 月发布，与 LLaMa 1 相反， LLaMa 2 模型不仅开源，而且 Meta 还为预训练的 LLaMa 模型提供模型权重和起始代码，从而使得开发人员和研究人员能够更轻松地构建 AI 模型。

虽然， LLaMa 2 使用与 LLaMa 1 大部分相同的模型架构和预设训练。然而，与 LLaMa 1 的一个主要区别是 LLaMa 2 在训练过程中使用了来自人类反馈的强化学习 (RLHF)。由于通过与人类互动进行学习，从而使得 LLaMa 2 模型在对话中比 LLaMa 1 更有优势。

LLaMa 1 和 2 模型的不同参数、上下文长度和标记对比

1、性能飞跃
在推理任务中， LLaMa 2 表现令人赞赏。通过使用更长的上下文长度和经过精心训练的模型，能够处理更复杂的逻辑关系和推理任务，从而提供更精准的答案和解决方案。

在编码能力方面， LLaMa 2 能够更好地理解和表示输入文本的含义和语义结构，能够捕捉到更深层次的语义信息，并将其转化为准确、连贯的回复或生成内容。
此外， LLaMa 2 在知识测试方面也取得了显著的进展。通过对大量的知识库和语料进行预训练， LLaMa 2 能够更全面地掌握各种领域的知识，并在测试中展现出更高的准确性和覆盖率。

LLaMa 2 与其他 LLM 在任务上的表现对比

2、数据容量丰富

在扩展训练数据方面， LLaMa 2 的训练数据量几乎是 v1 的两倍，总计达到了令人惊叹的 2 万亿个 Tokens。这个庞大的数据集包含了广泛的文本来源，从互联网文章到书籍、论文和对话记录，覆盖了五花八门的领域和主题。

为了进一步提高模型的性能和适应能力， LLaMa 2 的训练过程还包括超过一百万个新的人工注释实例。这些注释实例经过人工标注，为模型提供了更精确和准确的指导，帮助它更好地理解和生成文本。

此外， LLaMa 2 还通过聊天对话完成了微调。这种微调过程使得模型能够更好地适 应对话式交互，并提供更流畅、自然的回复。通过与人类对话， LLaMa 2 能够学习到更多实际应用场景中的语言模式和交流方式，从而提升其对话能力和交互体验。

3、提供多种选择

LLaMa 2 提供了三种不同的缩放选项，以满足用户的不同需求。这三种缩放选项分别使用了 70 亿、130 亿和 7000 亿个参数进行训练，用户可以根据自己的需求选择最适合的模型尺寸。

第一种缩放选项使用了 70 亿个参数进行训练。这个规模适用于一些较小的应用场景，对计算资源要求较低，但仍能提供合理的性能和效果。

第二种缩放选项采用了 130 亿个参数进行训练。这个规模相对较大，适用于更复杂的任务和领域。此模型下， LLaMa 2 能够提供更高的语言理解和生成能力，适用于较大规模的应用需求。

最后一种缩放选项使用了 7000 亿个参数进行训练，是 LLaMa 2 中最大规模的模型。这个规模适用于最复杂、最要求高度自然语言理解和生成的任务。 此模型下， LLaMa 2 能够提供更深入、更全面的语义理解和生成能力，为高级应用和专业领域的需求提供强大的支持。

4、增强的上下文长度

LLaMa 2 在上下文长度方面进行了增强，支持更长的上下文，最多达到 4096 个 Token。这一改进使得模型能够更全面地理解输入信息，并基于更广泛的背景进行生成，从而产生更加连贯、与上下文相关的输出。

通过增加上下文长度， LLaMa 2 能够捕捉到更多的语境和语义信息，理解更复杂的文本片段，并将这些信息融入到生成的回复中。这种扩展的上下文能力使得模型能够更好地处理长篇文本、复杂对话和详细的问题，为用户提供更准确、有关联性的回答。

同时，增强的上下文长度也有助于提高模型的生成多样性和创造力。模型可以更好地利用上下文的丰富信息，生成更富有想象力和多样性的内容，从而提供更个性化、有趣的回复。

5、聚焦开源生态

与 v1 相比， LLaMa 2 拥有更加灵活的许可协议，允许商业用途。这意味着个人和组织可以在广泛的商业应用中使用该模型，而无需担心法律追责或许可限制。
同时， LLaMa 2 的开放许可政策为商业用户提供了更大的自由度和灵活性。个人可以将其应用于创业项目或个人商业活动，而组织则可以将其集成到产品和服务中，以满足不同行业和市场的需求。

这种开放的商业许可政策为终端用户提供了更多机会和潜力，使得大家能够利用 LLaMa 2 的强大能力来推动创新和商业发展。无论是在智能客服、自动化助手、内容生成还是其他领域， LLaMa 2 都为商业用户提供了一个可靠而强大的工具，以满足大家的商业需求并获得竞争优势。

LLaMa 2 与 GPT-4 差异性对比分析 ？

LLaMA 2 和 GPT-4 使 用 Transformers 或人工神经网络来处理大量文本并生成新内容。这些模型代表了自然语言处理领域的重大发展， LLaMA 2 与 GPT-4 都是功能强大且多功能的 LLM，可以执行广泛的任务和领域。然而，它们也有一些显着的差异和相似之处，可能会影响大家根据自身的需求选择对应的 LLM。

LLaMA 2 与 GPT-4 都具有较高的性能和创造力水平，但两者在某些方面有所不同，具体可参考如下所示：

1、性能层面

与 LLaMA 2 相比，GPT-4 具有更多参数、更多数据、更多上下文长度和更多模式。这使其在输出的准确性、复杂性、多样性和通用性方面具有优势。然而，LLaMa 2 在计算时间和资源利用方面具有优势。由于其规模较小，LLaMa 2 相对于 GPT-4 来说更快、更高效。这意味着在具有限制的计算设备或时间要求的情况下，LLaMa 2 可能是更合适的选择，能够在更短的时间内生成响应，并且在资源受限的环境中的表现更出色。

2、创造力层面

LLaMA 2 和 GPT-4 都可以根据各种输入和指令生成创意文本。然而， GPT-4 在视觉输入、更长上下文、编辑和迭代等方面具有更多功能，使得它成为处理创意任务时更加灵活和协作的选择。然而，这并不意味着 LLaMa 2 在创意生成方面没有价值，它仍然可以提供有趣和创造性的文本输出。选择使用哪个模型应根据具体需求和任务的特点进行综合考虑。

3、安全性层面

相较于前代产品，LLaMa 2 和 GPT-4 都在安全性和准确性方面有所提高。然而， GPT-4 在训练过程中接收到更多的人类反馈和专家输入，这使得它比 LLaMa 2 更不容易生成不允许的内容或事实错误。然而，需要强调的是，无论是 LLaMa 2 还是 GPT-4，都不能保证绝对的准确性和安全性。在使用这些语言模型生成的内容时，仍然需要进行人工审核和验证。批判性地评估和验证模型生成的信息是至关重要的，确保其符合事实、准确无误，并符合特定的安全标准和规定。

LLaMa 2 与 GPT-4 差异性对比可参考如下列表所示：

尽管 LLaMa 2 目前可能不是最优秀的语言模型 (LLM)，但在一个方面与其他闭源竞争对手不同，那就是：开源属性，即任何个人或组织都可以免费使用。这使得 LLaMa 2 的推出成为开放式创新的重大进展。与闭源模型相比， LLaMa 2 的开源性使得公司和开发者能够更轻松地试验、创建和定制他们所需的人工智能驱动工具和应用程序。

这一开源工具的推出带来了巨大的飞跃，为企业和开发者提供了更大的自由度和灵活性。 LLaMa 2 的易于使用使得人们可以更加简便地探索其功能和应用领域，为用户提供了一个可靠的基础，使他们能够使用人工智能技术来解决各种问题和挑战。

此外，开源性还鼓励了更广泛的合作和知识共享。任何人都可以参与 LLaMa 2 的开发和改进，通过贡献代码、提出建议和分享经验，共同推动人工智能领域的发展。

Reference ：
[1] 论文： Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
[2] https://geekflare.com/llama-2-explained/