---

[AI 大模型] Meta LLaMA-2

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-yYHlT342-1720705768360)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9ddc783e01bf48c3bc784a584339003f.jpeg#pic_center)]

簡(jiǎn)介

Meta LLaMA-2 是 Meta 推出的第二代開源大型語言模型（LLM），旨在為研究和商業(yè)應(yīng)用提供強(qiáng)大的自然語言處理能力。

LLaMA-2 系列模型包括從 7 億到 70 億參數(shù)的多種規(guī)模，能夠處理各種自然語言處理任務(wù)，如文本生成、對(duì)話、編程代碼等。

模型架構(gòu)

LLaMA-2 基于自回歸 Transformer 架構(gòu)，采用了優(yōu)化的注意力機(jī)制和分組查詢注意力（Grouped-Query Attention），以提高推理速度和效率。

此外，LLaMA-2 還使用了監(jiān)督微調(diào)（SFT）和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）來優(yōu)化對(duì)話應(yīng)用的性能。

這種架構(gòu)使得 LLaMA-2 能夠在處理長達(dá) 4096 個(gè) token 的上下文時(shí)保持高效。

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-1Qy4ghvN-1720705768366)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a560e16be18b43dfa05b3c077abcc9ea.jpeg#pic_center)]

發(fā)展

LLaMA-2 的開發(fā)經(jīng)歷了多個(gè)階段，從最初的 LLaMA 1 到最新的 LLaMA-2，Meta 不斷改進(jìn)模型的性能和安全性。

LLaMA-2 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)量上增加了 40%，并且能夠處理兩倍于前代模型的內(nèi)容。

此外，Meta 還與 Microsoft 合作，通過 Azure 云服務(wù)和 Windows 操作系統(tǒng)分發(fā) LLaMA-2。

新技術(shù)和優(yōu)勢(shì)

1. 高質(zhì)量數(shù)據(jù)集：LLaMA-2 使用了高質(zhì)量的公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確保了模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
2. 分組查詢注意力：這種技術(shù)提高了模型的推理速度，使得 LLaMA-2 能夠更快地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
3. 人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過 RLHF 技術(shù)，LLaMA-2 在對(duì)話應(yīng)用中表現(xiàn)出色，能夠更好地理解和響應(yīng)用戶的需求。
4. 開源和商業(yè)應(yīng)用：LLaMA-2 作為開源模型，允許研究和商業(yè)應(yīng)用，促進(jìn)了 AI 技術(shù)的普及和創(chuàng)新。
5. 安全性：LLaMA-2 在設(shè)計(jì)中注重安全性，具有低 AI 安全違規(guī)率，確保模型在各種應(yīng)用中的安全性。

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機(jī)制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-5Qg2XP1g-1720705768367)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/22d4e607d0de477ea5d59b09a984194d.jpeg#pic_center)]

示例

以下是如何使用 LLaMA-2 API 進(jìn)行開發(fā)的示例：

示例 1：文本生成

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer# 加載模型和分詞器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 創(chuàng)建文本生成請(qǐng)求
prompt = "寫一篇關(guān)于人工智能未來發(fā)展的文章。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=150)# 輸出生成的文本
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

示例 2：對(duì)話生成

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer# 加載模型和分詞器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-chat"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 創(chuàng)建對(duì)話生成請(qǐng)求
prompt = "用戶：你好！\n助手："
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=100)# 輸出生成的對(duì)話
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

示例 3：情感分析

import torch
from transformers import LlamaForSequenceClassification, LlamaTokenizer# 加載模型和分詞器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-sentiment"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)# 創(chuàng)建情感分析請(qǐng)求
text = "我今天感覺非常開心！"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)# 輸出情感分析結(jié)果
print(outputs.logits.argmax(dim=-1).item())

Meta LLaMA-2 的推出標(biāo)志著 AI 技術(shù)的又一次飛躍，為開發(fā)者和企業(yè)提供了強(qiáng)大的工具，推動(dòng)了 AI 應(yīng)用的廣泛普及和創(chuàng)新。