人工智能领域正在迅速发展，语言模型处于技术复兴的前沿。这些模型彻底改变了我们与机器交互的方式，将科幻梦想变成了日常现实。随着我们步入一个对话型人工智能日益复杂的时代，AI领域又出现了一个新的竞争者：Llama 2。由Meta AI开发，Llama 2正在为生成式人工智能的下一波创新奠定基础。
让我们深入了解这个开创性的模型的细节。
什么是LLama？
LLaMA（大型语言模型Meta AI）是一系列基础语言模型，参数范围从7B到65B，比其他最先进的模型（如GPT-3的175B参数和PaLM的540B参数）更小。尽管体积较小，LLaMA模型在各种基准测试中表现出色，包括推理、编码、熟练程度和知识测试。
LLaMA模型在计算能力和资源方面也更加高效，这使得它们对于没有大量基础设施的研究人员和开发人员更加可访问。
让我们退后一步，谈谈LlMa的背景故事。
在AI工具和社区的炒作中，Meta在2023年2月提出了他们自己的模型，并命名为LlaMa。
有趣的事实是，与其他AI巨头不同，他们希望将该模型保密，并与已知的研究人员共享，以进一步优化它。
然而不知何故，该模型泄漏给了公众，AI社区开始尝试该模型，将其优化得如此之好，以至于在几周内，他们设法让LLaMa在手机上运行。人们使用只需花费几百美元的LLaMa变体（如维库纳），与谷歌的巴德相媲美。
什么是Llama 2，它是如何工作的？
Llama 2是由Meta开发的最先进的语言模型，是原始LLaMA的继任者，在规模、效率和性能方面进行了改进。Llama 2模型的参数范围从7B到70B，适应不同的计算能力和应用。针对聊天机器人集成而设计的Llama 2在对话场景中表现出色，提供微妙而连贯的回答，推动对话型人工智能能够实现的边界。
Llama 2使用公开的在线数据进行预训练，这涉及将模型暴露在大量文本数据（如书籍、文章和其他书面内容）中。此预训练的目标是帮助模型学习一般的语言模式，并获得广泛的语言结构理解。它还包括通过监督式微调和人类反馈的强化学习（RLHF）。
RLHF的一个组成部分是拒绝采样，它涉及从模型中选择一种响应，然后根据人类反馈接受或拒绝该响应。RLHF的另一个组成部分是近端策略优化（PPO），它涉及根据人类反馈直接更新模型的策略。最后，迭代改进通过监督迭代和修正确保模型达到所需的性能水平。
Llama 2的优势
以下是Llama 2的一些显着优势，进一步证明它是组织构建生成式人工智能应用的理想选择。
- 开放性：模型及其权重可在社区许可下下载。这使得企业可以将模型与其内部数据集成，并针对特定用例进行微调，同时保护隐私。
- 免费：企业可以使用该模型构建自己的聊天机器人和其他用例，无需高昂的初始成本或向Meta支付许可费用，这使其成为希望在没有显著财务负担的情况下引入AI的公司的经济选择。
- 多功能：该模型提供了多种尺寸以适应不同的用例和平台，表明其对各种需求具有灵活性和适应性。
- 安全性：Llama 2在内部和外部进行了测试以识别问题，包括毒性和偏见，这是AI部署中重要考虑因素。随附的负责任使用指南为开发人员提供了安全和负责任的AI开发和评估的最佳实践。
Llama 2的训练与数据集
Llama 2以变压器架构为基础，在处理序列数据方面非常有效。它结合了几个创新元素，包括RMSNorm预标准化，SwiGLU激活和旋转嵌入。
这些元素有助于它能够在长时间的对话中保持上下文，并更加精确地关注对话中的相关细节。它在大量数据的预训练过程中确保了对语言细微差别的广泛理解，然后通过监督学习和人类反馈的强化学习进行了精调。
图片来源：Meta
Llama 2采用了强化学习方法进行训练，以产生/生成无毒和适合全家使用的输出结果。通过这种方式，目标是变得友好，熟悉人类的选择和偏好。
Llama 2已经在庞大的数据集上进行了训练：
Llama 2模型套件具有7B、13B和70B参数的多个变体，提供了适用于不同需求和计算资源的各种能力。这些规模代表了每个模型中的参数数量，参数是模型从训练数据中学习的方面。在语言模型的上下文中，更多的参数通常意味着更强的理解和生成类似人类文本的能力，因为模型具有从更广泛的数据中学习的更大容量。
Llama 2的优势和用例
Llama 2的一个关键优势是其开源性质，为全球的开发人员和研究人员提供了一个协作环境。此外，它灵活的架构可以进行定制，使其成为各种应用的多功能工具。
Llama 2还标榜高安全标准，经过了严格的对抗性提示测试，以最小化有害输出。它的训练方法主要关注对事实来源的上采样，以减少AI生成误导性信息的幻觉。与市场上其他类似模型相比，Llama 2对其生成的输出有着更好的控制力，并且比较准确和语境相关。
图片来源：Meta
Llama 2的能力超越了聊天机器人应用。它可以进行细调，包括摘要、翻译和内容生成，使其在各个领域成为一项宝贵的资产。在编码方面，《Code Llama》被调整得可以协助编程任务，有可能革新开发人员编写和审查代码的方式。
Llama 2 vs. OpenAI的ChatGPT
尽管OpenAI的ChatGPT引起了更多的公众关注，Llama 2也带来了可观的竞争力。Llama 2的模型专门针对对话进行了优化，可能在对话环境中具有优势。此外，Llama 2的开源许可证和可定制性为那些寻求在支持修改和再分发的平台上开发的人提供了另一种选择。虽然ChatGPT之所以具有优势，是因为它是更大的GPT-3.5和GPT-4生态系统的一部分，这两者以令人印象深刻的生成能力而闻名，但Llama 2在模型训练的透明度上可能更具吸引力，特别是对于那些希望推动AI在学术和研究界可以学习和创建到的极限的人。
在我看来，Llama 2不仅代表着AI的进步，也是向人工智能与人类智能更加融合和无缝地集成的未来迈进的一大跨越。它的推出证明了AI领域的动态性以及其对创新、安全性和技术的民主化坚定的推动。在我们继续探索生成式AI的巨大潜力时，Llama 2是一盏指引着可能性的灯塔，也是令人期待的令人兴奋的进步的预览。
使用Llama 2的SingleStoreDB
将Llama 2与SingleStoreDB集成，提供了先进的人工智能能力和强大的数据管理的协同融合。SingleStoreDB在处理大规模数据集方面的能力与Llama 2的各种模型规模相辅相成，从7B到70B个参数，确保高效的数据访问和处理。这种组合增强了可扩展性，使其成为动态人工智能应用的理想选择。该配置承诺通过SingleStoreDB的快速查询来提高实时AI性能，这与Llama 2需要快速数据检索和分析的需求完善地互补。这种集成为创新的AI解决方案铺平了道路，特别是在需要快速决策和复杂数据解释的场景中。
结论
随着人工智能领域以前所未有的速度不断发展，Llama 2的推出以及Meta与微软的合作代表着这个行业的重要转折点。这一战略举措标志着向更高的透明度和合作式开发转变，为更易于接触和先进的人工智能解决方案铺平了道路。Llama 2在性能和易用性之间取得了平衡，这使它在市场上与其他模型相比更安全或更安全，这是一个关键因素，考虑到人工智能输出的潜在影响。