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Meta 的 LLaMA 是“大型語言模型 Meta AI” （Large Language Model Meta AI）的縮寫，它可以在非商業(yè)許可下提供給政府、社區(qū)和學(xué)術(shù)界的研究人員和實(shí)體工作者。

該公司將提供底層代碼供用戶使用，因此用戶可以自行調(diào)整模型，并將其用于與研究相關(guān)的用例。Meta 表示，該模型對算力的要求“低得多”。

據(jù)介紹，該公司正在開發(fā)多種參數(shù)（7B、13B、33B 和 65B）的 LLaMA。其中，LLaMA 65B 和 LLaMA 33B 在 1.4 萬億個(gè) tokens 上訓(xùn)練，而最小的模型 LLaMA 7B 也經(jīng)過了 1 萬億個(gè) tokens 的訓(xùn)練。

與其他大型語言模型一樣，LLaMA 的工作原理是將一系列單詞作為“輸入”并預(yù)測下一個(gè)單詞以遞歸生成文本。為了這套模型，Meta 從使用人數(shù)最多的 20 種語言中選擇文本進(jìn)行訓(xùn)練，重點(diǎn)是拉丁語和西里爾字母。

當(dāng)然，與其他模型一樣，LLaMA 也面臨著偏見、有毒評論和幻覺的挑戰(zhàn)，Meta 還需要做更多的研究來解決這類語言模型中的不足。

Meta 表示，LLaMA 作為一個(gè)基礎(chǔ)模型被設(shè)計(jì)成多功能的，可以應(yīng)用于許多不同的用例，而不是為特定任務(wù)設(shè)計(jì)的微調(diào)模型。通過開源 LLaMA 的代碼，其他研究人員可以更輕松地找到限制或消除這些問題的新方法。Meta 還在本文中提供了一組評估模型偏差和毒性的基準(zhǔn)評估標(biāo)準(zhǔn)，以顯示模型的局限性并支持研究人員在這一關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)一步研究。