最后更新 02-10-2024
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Llama 2
我们的下一代开源大语言模型
此版本包括预训练和微调 Llama 语言模型的模型权重和起始代码 - 参数范围从 7B 到 70B。
Llama 2 的训练数据比 Llama 1 多 40%，上下文长度是 Llama 1 的两倍。
训练 Llama-2-chat：Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 Llama-2-chat 的初始版本。接下来，Llama-2-chat 使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行迭代细化，其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。
Meta 和 Microsoft 合作推出了 Llama 2，这是其广泛使用的大型语言模型 Llama 的开源继承者。这一突破性的模型旨在增强人工智能的功能，免费提供研究和商业用途。作为公认的首选合作伙伴，微软正在将 Llama 2 集成到其 Azure AI 模型目录中，为开发人员提供强大的云原生工具和针对 Windows 平台的优化。
Llama 2 还可以通过 AWS 和 Hugging Face 等其他主要提供商访问。 Meta 和 Microsoft 致力于负责任的人工智能创新，强调透明度和面向社区的开发，提供红队练习、透明度示意图和负责任的使用指南等资源。开放创新人工智能研究社区和 Llama Impact Challenge 等合作举措也是此次推出的一部分，旨在促进 Llama 2 在各个领域的负责任应用。
Llama 2 模型接受了 2 万亿个标记的训练，上下文长度是 Llama 1 的两倍。Llama-2-chat 模型还接受了超过 100 万个新的人类注释的训练。
Llama 2 在许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型，包括推理、编码、熟练程度和知识测试。
Llama-2-chat 使用来自人类反馈的强化学习来确保安全性和帮助性。
免费访问： Llama 2 可免费用于研究和商业活动。
增强合作伙伴关系： Meta 选择 Microsoft 作为 Llama 2 模型的首选合作伙伴。
开源创新： Meta 和 Microsoft 强调开源精神，支持社区驱动的人工智能进步。
全面支持： 提供红队、透明原理图和负责任的使用指南等资源，以促进安全和负责任的人工智能使用。
社区参与： 开放创新人工智能研究社区和 Llama Impact Challenge 等举措推动人工智能开发的集体进步
1) 为什么 Meta 和 Microsoft 相信人工智能的开源方法？
Meta 和 Microsoft 倡导采用开源方法来促进人工智能开发的快速进步和集体问题解决。
2) 正在采取哪些措施来确保负责任地使用 Llama 2？
Llama 2 具有红队练习、透明原理图和负责任的使用指南等资源，以确保安全和责任。
3) 开发者可以在哪里访问 Llama 2？
Llama 2 可通过 Microsoft Azure、AWS、Hugging Face 和其他云服务提供商获取。