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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)和學術界的研究人員和實體工作者。

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

據介紹，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 tokens 上訓練，而最小的模型 LLaMA 7B 也經過了 1 萬億個 tokens 的訓練。

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”并預測下一個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行訓練，重點是拉丁語和西里爾字母。

當然，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 作為一個基礎模型被設計成多功能的，可以應用于許多不同的用例，而不是為特定任務設計的微調模型。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評估標準，以顯示模型的局限性并支持研究人員在這一關鍵領域的進一步研究。