iis网站筛选器被挂马,如何制作贺卡,装修网公司装修,wordpress百度seoAI 使用大型语言模型#xff08;LLM#xff09;来理解和生成自然语言。LLM 可以从大量文本中学习并创建有关各种主题的文本#xff0c;并可以完成比如编写代码、生成歌词、总结文章等任务。但有些 LLM 相关课程成本高昂且封闭#xff0c;而现有的开放课程数量十分有限。这就…AI 使用大型语言模型LLM来理解和生成自然语言。LLM 可以从大量文本中学习并创建有关各种主题的文本并可以完成比如编写代码、生成歌词、总结文章等任务。但有些 LLM 相关课程成本高昂且封闭而现有的开放课程数量十分有限。这就是 Meta 推出新的开源 LLM Llama 2 的原因。
Meta Llama 2 旨在与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名语言模型对标但又具有独特优势。在本文中我们将聊聊 Llama 2 是什么、它的优势是什么、是如何开发的、以及如何开始上手使用。
什么是大型语言模型LLM
大型语言模型LLM是一种人工神经网络可以从大量文本数据中学习并生成各种主题的自然语言文本。LLM 接受的语料库包含来自不同来源的数十亿或数万亿单词例如书籍、网站、社交媒体帖子、新闻文章等。LLM 可以执行各种自然语言处理NLP任务例如文本分类、情感分析、问答、机器翻译、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、微软的 Turing-NLG、IBM 的 Project CodeNet 等。
LLM 基于一种称为自我关注的技术该技术使他们能够捕获文本中的远程依赖性和上下文信息。自注意力是使用名为 Transformer 的模块实现的该模块由多层编码器-解码器对组成。每一层都对输入文本应用自注意力并生成更精致和相关的输出文本。
LLM 的规模是通过其参数的数量来衡量的。参数是确定神经网络如何处理输入并产生输出的数值LLM 的参数越多它就越复杂和强大。而更多的参数也意味着更多的计算资源和能耗。
如何开始使用 Llama 2
如果您有兴趣将 Llama 2 用于您自己的项目或实验可以从 Meta 网站[1] 下载模型您需要填写下载表格并同意 Meta 的隐私政策。您还需要在计算机或设备上安装 PyTorch。 阅读技术概述和研究论文。这些文档将为您提供有关 Llama 的架构、训练、性能和评估的更多信息。您还将了解 LLM 的挑战和局限性以及如何解决这些挑战和局限性。
遵循官方使用指南并加入开放创新社区。这些资源将帮助您以安全、合规、合法地方式使用 Llama 2并将您和与您有共同兴趣和目标的其他用户和开发人员联系起来。
Llama 2 的优势
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 具有两大优势使其从其他开源 LLM 中脱颖而出。
Llama 2 可免费用于研究和商业用途
Llama 2 的主要优点之一是它可以免费用于研究和商业用途。与其前身 Llama 拥有非商业许可证并被泄露到 torrent 网站不同Meta Llama 2 拥有商业许可证允许任何人将其集成到他们的产品和服务中。这也表示 Llama 2 可用于多种用途例如构建聊天机器人、生成内容、创建语音助手等。Meta Llama 2 还可以针对特定领域和任务进行定制和微调例如医疗保健、教育、金融等。
当然 Meta Llama 2 的使用也存在一些限制。例如每月活跃用户超过 7 亿的潜在被许可人必须向 Meta 请求特别许可才能使用它。此外Meta Llama 2 用户必须遵循 Meta 的负责任的使用指南并尊重他人的隐私和权利。
Llama 2 拥有一系列不同的模型
Llama 2 的另一个优势是它提供了一系列具有不同大小和功能的模型。根据用户的需求和资源他们可以选择以下型号 Llama-7B最小的模型拥有 70 亿个参数。适用于资源匮乏的设备和应用程序。 Llama-14B具有 140 亿个参数的中型模型。适用于通用应用程序和任务。 Llama-28B具有 280 亿个参数的大型模型。适用于高性能应用和任务。 Llama-56B一个非常大的模型拥有 560 亿个参数。适用于需要更多复杂性和多样性的高级应用程序和任务。 Llama-70B最大的模型拥有 700 亿个参数。适用于需要最高质量和性能的最先进的应用和任务。
所有这些模型都基于 2 万亿个 token 的在线数据进行了预训练并且具有 4,096 个 token 的上下文窗口。此外Meta 还提供了一个名为 Llama-2-chat 的微调模型该模型针对会话应用程序进行优化。Llama-2-chat 经过超过 100 万条人工注释的训练可以生成流畅且相对准确的响应。
Llama 2 是如何开发的
Llama 2 由 Meta前为Facebook的研究部门 Meta AI 开发。Meta AI 致力于通过开放创新和协作推进人工智能领域的发展。Meta AI 拥有世界一流的研究人员和工程师团队他们致力于人工智能的各个方面如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
Llama 2 建立在 Meta 之前的开源大型语言模型 Llama 之上Llama 于今年 2 月发布。Llama 使用 Meta 的 PyTorch 框架在公开可用的在线数据源上进行了预训练。然而Llama 拥有非商业许可证仅适用于具有一定资格的学者。很快 Llama 就被泄露到网上并在人工智能社区广泛传播。许多爱好者和开发人员使用 Llama 为各种目的创建自己的微调模型例如用于聊天机器人的 Alpaca、用于代码生成的 Camel、用于文本摘要的 Vicuna 等。
因此 Meta 决定采用这种开放式创新方法并发布了带有商业许可证的 Llama 2允许任何人将其用于研究和商业目的。Llama 2 使用 2 万亿个token在线数据进行预训练是 Llama 的两倍。Meta Llama 2 还具有更丰富的上下文窗口包含 4,096 个标记是 Llama 上下文窗口大小的两倍。
Meta Llama 2 对超过 100 万条人工注释进行了微调这些注释是从各种来源收集的例如公开可用的指令数据集和 Meta 自己的众包平台。经过微调的模型 Llama-2-chat 针对对话应用程序进行了优化可以生成流畅且更为准确的响应。
关于 Llama 2 的高频问题
QLlama 和 Llama 2 有什么区别
ALlama 是 Meta 开源大语言模型的第一个版本于今年2月发布。Llama 使用 1 万亿个 token 的在线数据进行了预训练并且有一个包含 2,048 个 token 的上下文窗口。Meta Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型于今年 7 月发布。Meta Llama 2 使用 2 万亿个 token 在线数据进行了预训练上下文窗口包含 4,096 个 token。
Q如何针对我自己的领域或任务微调 Llama 2
A您可以使用 Meta 的 PyTorch 框架并遵循技术概述中的说明针对您自己的领域或任务微调 Meta Llama 2。您将需要拥有与您的领域或任务相关的自己的文本数据集。
QLlama 2 面临哪些挑战和局限性
AMeta Llama 2 这样的 LLM 依旧面临一些挑战和限制。它们包括数据质量和偏见、计算成本和环境影响以及道德和社会影响。这些可能会影响LLM生成的文本及其在社会中使用的方式。
Q如何以合法、合规的方式使用 Llama 2
A要以合法并合规的方式使用 Meta Llama 2Meta 的开源大语言模型您应该遵循 Meta 的官方使用指南。它提供了在您的产品中使用 LLM 的一些原则和最佳实践。其中包括尊重人的尊严和权利、透明和负责以及促进多样性和包容性。
结 论
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途拥有一系列不同大小和功能的模型并且在许多基准测试中优于其他开源 LLM。
Meta Llama 2 是一款功能强大且多功能的工具可以帮助您创建令人惊叹的自然语言应用程序和体验。无论您是想构建聊天机器人、生成内容、创建语音助手还是其他任何东西Llama 2 都可以帮助实现。感兴趣的伙伴不妨上手试试。 参考链接 原文https://www.cloudbooklet.com/meta-llama-2-open-source-llm/ [1]. https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
