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LLaMA（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI于2023年2月发布的大语言系列模型，它应该是近两年来影响力最大的自然语言处理大模型。在它的带动下，雨后春笋般地涌现出来不同语言、不同领域下的各种大模型。值得注意的是，最早Meta在非商业许可的情况下发布了LLaMA的模型权重，仅供研究人员参考和使用。直到2023年7月，Meta推出LLaMA2，它是可用于商业应用的开源AI模型。

特点

LLaMA（Large Language Model Application）是由Meta AI（Facebook的母公司）研究团队开发的一系列大型语言模型，详见论文《LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models》（被引用1w多次），正如论文题目，是开源、高效的基础语言模型。这些模型旨在提供与行业领先的大型语言模型相媲美的性能，同时更加高效和易于使用。列举一些关键特点：

1. 高效的模型架构：
   ○ LLaMA模型采用了优化的Transformer架构，能够在保持性能的同时减少计算资源的需求。
2. 开源和可扩展性：
   ○ LLaMA模型的代码和预训练权重是开源的，允许研究人员和开发者自由访问和扩展模型的应用。
3. 多语言支持：
   ○ LLaMA模型支持多种语言，使其能够处理不同语言的文本数据。
4. 广泛的应用场景：
   ○ LLaMA模型可以应用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、情感分析、问答系统、文本生成等。
5. 指令调优：
   ○ LLaMA模型可以通过指令调优（Instruction Tuning）来适应特定的任务或应用，这使得模型能够更好地理解和执行特定的指令。
6. 少样本学习能力：
   ○ LLaMA模型展现出了强大的少样本学习能力，这意味着模型能够在少量样本的情况下快速适应新任务。
7. 模型家族：
   ○ LLaMA提供了不同规模的模型，以适应不同的应用需求和资源限制。
8. 环境友好：
   ○ Meta AI在开发LLaMA时考虑了环境影响，努力减少模型训练和运行带来的碳排放。
   LLaMA模型的发布是大型语言模型领域的一个重要进展，它提供了一个高效、可扩展且环境友好的解决方案，有助于推动自然语言处理技术的发展。通过开源合作，LLaMA模型也促进了全球研究社区的协作和创新。

模型

LLaMA按照参数量的大小（如下的B是billion的缩写，指代模型的参数规模），列举部分已经发布的型号：
● LLaMA-7B
● LLaMA-13B
● LLaMA-33B
● LLaMA-65B
下面是一些LLaMA不同的版本：

在上述四个模型中，最小的7B包含70亿个参数，而最大的一款65B则包含650亿个参数。下图是几个模型的资源消耗，看最后一列是碳排放情况：）

相关网站

● 官网：https://www.llama.com/
● 相关git：https://github.com/meta-llama/llama
● 论文arxiv：https://arxiv.org/abs/2302.13971
● LLaMA中文社区：https://llama.family/