Llama 1 与Llama2 AI 架构比较和测试

Llama1 vs Llama2

Llama 1

模型大小：以四种大小进行训练：7、13、33 和 65 亿个参数。
性能：在大多数NLP基准测试中，13B参数模型的性能优于GPT-3，并且最大的模型与最先进的模型竞争。
可访问性：最初在非商业许可下发布，权重后来泄露给公众。
商业用途：访问限制研究人员使用商业用途。
参数效率：以参数效率更高且性能优于 GPT-3 等大型商业模型而闻名。
开源状态：未提及为完全开源。

Llama 2

模型大小：发布三种大小：7、13 和 70 亿个参数，未来可能会发布 34B 参数模型。
性能：在自然语言理解和面对面比较方面优于其他开源模型。
可访问性：所有型号，包括 Llama 2 – 聊天，都带有重量，并且对于许多商业用例都是免费的。
商业用途：可用于研究和商业用途。
训练数据：训练的数据比 Llama 40 多 1%。
上下文长度：上下文长度是 Llama 1 的两倍。
微调：在人类偏好的大型数据集（超过 1 万个注释）上进行调整，以确保有用性和安全性。
开源状态：被描述为开源，但受到开源促进会的争议。

主要比较

模型大小：Llama 2引入了一个具有70亿个参数的模型，但不包括Llama 33中存在的65亿和1亿参数版本。
性能：两代产品在性能上都表现出色，Llama 2建立在Llama 1的成功基础上。
可访问性：Llama 2扩展了可访问性以包括商业用途，这与Llama 1最初的非商业许可不同。
训练和功能：Llama 2 在更多数据上进行了训练，提供了两倍的上下文长度，并包括微调以提高有用性和安全性。
开源状态：Llama 2被定位为开源模型，尽管这一直存在争议，而Llama 1的开源状态并未得到强调。

LlamaAI架构比较和测试

Llama 1 和 Llama 2 是 Meta 发布的两代大型语言模型（LLM）。这些模型不仅突破了NLP的界限，还为研究、创新和商业应用开辟了新的途径。这种比较突出了两代人的主要差异、相似之处和创新。

Llama1：开创性的开始

Llama 1以其更高效的参数方法标志着AI领域的转折点。它以四种大小进行训练：7、13、33 和 65 亿个参数，展示了令人印象深刻的性能，在许多基准测试中都优于 GPT-3 等大型模型。尽管尺寸较小，但Llama 1被证明与PaLM和Chinchilla等最先进的型号具有竞争力。

然而，Llama 1的发布主要是在非商业许可下发布的，对商业用途有限制。这些权重后来被泄露给公众，导致更广泛的可访问性，但它仍然是主要供研究人员使用的工具。

Llama 1 为 Meta 在 LLM 领域的成功奠定了基础，实现了令人印象深刻的性能和效率。然而，Llama 2 在此基础上，引入了更多样化的模型尺寸、创新技术和微调方法。凭借其开源状态、商业可访问性以及对安全性和可持续性的承诺，Llama 2 是对 AI 社区的重大贡献。

Llama2：进化与扩张

Llama 2代表了Llama 1的雄心勃勃的进步，有几个关键的增强功能：

模型大小：Llama 2的版本从7亿到70亿个参数不等，未来可能达到34亿个参数模型。模型越大，精度越高。
架构与创新：使用标准的转换器架构，Llama 2引入了新技术，例如使用RMS范数的预规范化，Swigglue作为激活函数和旋转位置嵌入（ROPE）。这些创新有助于其强大的性能。
性能：Llama 2的性能非常出色，在编码，常识推理，阅读理解和数学等流行基准测试上优于Llama 1和Falcon等开源模型。尽管它没有在GPT-4等闭源模型的竞争中名列前茅，但它仍然被认为是它们的潜在替代品。
微调和对话优化：微调版本Llama-2-chat针对对话进行了优化，使用RLHF和Ghost Attention。这使其成为开发人员的多功能工具，并突出了 Meta 专注于创建针对特定用例量身定制的模型。
训练和数据：与 Llama 40 相比，使用的数据多 1% 进行训练，上下文长度更大，Llama 2 受益于更多样化和更广泛的数据集。这种扩展有助于其改进的性能和多功能性。
可访问性：Llama 2是开源的，免费用于研究和商业用途。这代表了 Llama 1 的重大转变，符合 Meta 开放和负责任的 AI 开发愿景。
安全与道德：Meta 确保在训练 Llama 2 时不使用用户数据，并且训练集经过精心策划以避免负面的社会偏见。这一考虑凸显了 Meta 对合乎道德的 AI 实践的承诺。
环境影响：Meta 对建造 Llama 2 的碳足迹的透明度，包括抵消 100 吨二氧化碳当量中的 539 吨，展示了负责任的可持续发展方法。
伙伴关系和影响：Meta 利用 Llama 2 来扩大与Microsoft的合作伙伴关系，它吸引了行业专业人士、学者和政策制定者的关注。它强调了 Meta 作为 AI 社区领导者的角色。