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== 功能特点 == === 上下文窗口 === LLaMA模型的上下文窗口长度得到了扩展,从之前的2048增加到4096,使模型能够处理更长的文本内容,提供更全面的语境理解。 === 预训练和微调 === LLaMA模型在公开可用的在线数据来源上进行预训练,这些数据包含了数万亿的标记。此外,特定版本的LLaMA模型,如Llama-2-chat,还通过公开可用的对话数据集和超过一百万条人类注释进行了微调,以提高其在对话场景中的表现。 === 性能表现 === LLaMA模型在多个基准测试上表现出色。例如,具有130亿参数的LLaMA模型能够在单块V100 [[GPU]]上运行,并且在大多数基准上胜过参数量达1750亿的GPT-3。而最大的650亿参数的LLaMA模型则可以媲美谷歌的Chinchilla-70B和PaLM-540B。 === 量化模型 === LLaMA提供了8位和4位的量化模型,这使得模型能够在不同精度需求下运行,从而适应不同的资源限制和性能要求。 === 多语言支持 === 虽然具体支持的语言未提及,但作为一款大型语言模型,LLaMA很可能支持多种语言,以满足全球用户的需求。 === 开源可访问 === LLaMA模型是Meta推出的首个开源大型语言模型,这意味着研究人员和开发者可以免费访问和使用该模型,进行进一步的研究和开发。
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