大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用

最近开源大语言模型LlaMA-2火出圈，从huggingface的Open LLM Leaderboard开源大语言模型排行榜可以看到LlaMA-2还是非常有潜力的开源商用大语言模型之一，相比InstructGPT，LlaMA-2在数据质量、培训技术、能力评估、安全评估和责任发布方面进行了大量的技术更新，此外在商业许可、huggingface等社区支持等方面也做的比较好，本篇文章以7B模型为例介绍LlaMA-2的推理、训练以及应用。

相对来说LlaMA-2模型结构比Transformer简单一些，关于Transformer可以参见博客《大语言模型之一 Attention is all you need —Transformer》本篇文章重点参考了LlaMA（Meta）的官方Paper。

LlaMA-2是基于Transformer的Decoder部分，其训练数据45TB、2万亿个token，预训练上下文长度为4096，采用了GQA（分组查询注意力机制）提高推理速度，使用了超过100万个人类注释训练对SFT模型模型，伯克利大学的人工智能专业博士Nathan Lambert 则在自己的博客表示，经过一些列基准测试，除了编程能力，LlaMA-2达到了ChatGPT水平，Meta提出了一种提高多轮一致性的新方法GAtt，灵感来源于上下文蒸馏法，论文中还有一些对于奖励模型、RL