大模型入门（八）—— Llama2论文简读

一、背景介绍

大语言模型 (LLM) 作为功能强大的人工智能助手展现出了巨大的前景，它们擅长完成需要跨领域专业知识的复杂推理任务，包括编程和创意写作等专业领域。 它们通过简单直观的聊天界面与人类互动，让大预言模型快速地被推广。

大语言模型的模型架构和训练方法相对比较统一，大多数都是在大规模的语料上通过自我监督的方法预训练自回归transformer模型。当前的大语言模型以OpenAI为领先者，先后推出了ChatGPT，GPT4等效果显著的大语言模型，但OpenAI选择了模型闭源、以API对外服务的模式，这些闭源模型虽然效果好、易使用，但也容易受到OpenAI的限制，因此开源社区也一直在寻找它们的“平替”。

Meta一直在致力于大语言模型的开源，虽然不是最早开源大语言模型的，但却是影响力最大的，早在今年2月份，Meta开源了LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B和LLaMA-65B 四种参数的大语言模型，其中的LLaMA-65B在当时已经达到了PaLM-540B（谷歌开发的闭源大语言模型）的同等水平，而之后以LLaMA为基座模型，通过SFT微调得到的Alpaca，Vicuna等一系列模型进一步推动了大语言模型开源社区的发展，其中Vicuna基于GPT4的评测，其效果已达到ChatGPT的90%。

LLaMA2是今年7月Meta推出的LLaMA优化版本，在LLaMA的基础上通过引入更多的预训练数据、增大上下文长度等技术进一步提升模型的效果。LLaMA2开源了7B、13B、70B 三种参数的模型，并同时开源了同等参数的LLaMA2-chat（以LLaMA2为基础，在对话用例上指令微调）模型。经人工评测LLaMA2-cha-70B的效果已经超过了ChatGPT，且所有开源的LLaMA2和LLaMA2-chat都可以商用。

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第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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