性能对比：Llama 2 vs. 竞争语言模型
Meta再次推动了AI的边界，发布了备受期待的Llama 2，这是其具有开创性的Llama 1语言模型的继任者。Llama 2拥有一系列尖端功能，已经颠覆了AI领域，并对ChatGPT的主导地位构成了真正的挑战。在本文中，我们将深入探讨Llama 2这个令人兴奋的世界，并探索它是如何成为一个真正的改变者的。
I. Llama 2：革新商业应用
Llama 2与其仅限于研究用途的前身Llama 1相比，代表了一项重大进展，成为一个开源商业模型。企业现在可以将Llama 2集成到产品中，创建基于AI的应用程序。在Azure和AWS上的可用性便于微调和采用。
然而，为防止滥用，适用一些限制。拥有超过7亿活跃日活用户的公司不能使用Llama 2。此外，其输出不能用于改进其他语言模型。
II. Llama 2模型类型
Llama 2有四种不同的模型规模：70亿、130亿、340亿和700亿参数。其中7B、13B和70B已经发布，34B模型仍在等待中。这个经过预训练的变种使用了庞大的2万亿个标记进行训练，上下文窗口为4096个标记，是其前身Llama 1的两倍大小。
Meta还发布了一个在超过100万人类注释上进行训练的Llama 2微调模型，用于聊天应用。
如此广泛的训练代价高昂，70B模型训练需要惊人的1720320 GPU小时。上下文窗口的长度决定了模型一次可以处理的内容量，使Llama 2在规模和效率上成为了一个强大的语言模型。
III. 安全考虑：Meta的首要任务
Meta在Llama 2的设计中展现了对安全性和一致性的承诺。该模型在AI安全违规百分比方面表现异常低，甚至超过了ChatGPT在安全基准测试中的表现。
在优化模型时，在可帮助性和安全性之间找到合适的平衡面临着重大挑战。虽然一个非常有帮助的模型可能能够回答任何问题，包括“如何制造炸弹？”这样的敏感问题，但也引发了潜在滥用的担忧。因此，在提供有用信息和确保安全性之间取得完美的平衡至关重要。
然而，过度强调安全性可能导致一个模型在有效解答各种问题方面遇到困难。这个限制可能会妨碍模型的实际适用性和用户体验。因此，实现一个允许模型既有帮助又安全的最佳平衡非常重要。
为了在可帮助性和安全性之间取得恰当的平衡，Meta采用了两个奖励模型 —— 一个用于可帮助性，另一个用于安全性 —— 来优化模型的回答。34B参数模型报告了比其他变种更高的安全违规情况，可能导致其发布的延迟。
IV. 有用性对比：Llama 2优于竞争对手
Llama 2在开源语言模型领域中崭露头角，在大多数方面都优于竞争对手。70B参数模型在所有其他开源模型中表现最出色，而7B和34B模型在所有类别中都优于Falcon，除了编码类别。
尽管规模较小，Llama 2 的性能与规模明显更大的闭源模型 Chat GPT 3.5 相媲美。虽然 GPT 4 和 PalM-2-L 由于规模更大，在处理复杂语言任务方面胜过 Llama 2，但这是符合预期的。Llama 2 与更大模型竞争的能力令人印象深刻，突显了它在市场上的高效和潜力。
然而，在编码和数学问题方面，Llama 2 面临挑战，其中像 Chat GPT 4 这样规模显著更大的模型表现更出色。Chat GPT 4 在编码（HumanEval 基准测试）和数学问题任务（GSM8k 基准测试）方面的表现明显优于 Llama 2。像 Llama 2 这样的开源 AI 技术不断进步，为闭源模型提供了强有力的竞争。
V. 魅影关注：增强对话连贯性
Llama 2 中的一个独特特性是魅影关注，它确保对话的连贯性。这意味着即使经过多次交互，模型仍记得最初的指令，确保在整个对话过程中回应更连贯和一致。这一特性显著提升了用户体验，使 Llama 2 成为交互式应用中更可靠的语言模型。
在下面的示例中，左侧的情况是在几次对话后忘记使用表情符号。而右侧的情况下，通过魅影关注，即使经过多次对话，它也会记住上下文并继续在回答中使用表情符号。
VI. 时间能力：信息组织的一大进展
Meta 报告了一项具有突破性的时间能力，该模型根据时间相关性组织信息。向模型提出的每个问题都与一个日期相关联，并根据事件日期来作出相应的回答，即在该日期之前问题变得不相关。例如，如果你问“巴拉克·奥巴马何时成为总统？”，它只在2008年之后才相关。这种时间意识使 Llama 2 能够提供更具上下文准确性的回答，进一步丰富用户体验。
VII. 开放问题和未来展望
Meta 开源 Llama 2 代表了一次巨大的转变，现在开发者和研究人员可以商业化地访问一个领先的语言模型。Llama 2 在性能上超越了 MosaicML 的当前 MPT 模型，所有人都在关注 Databricks 将如何应对。MosaicML 的下一个 MPT 版本能否击败 Llama 2？与 Llama 2 竞争还是与开源社区携手共进，使开源模型变得更好？
与此同时，微软将 Llama 2 托管在 Azure 上，尽管在 ChatGPT 上有重要投资，这引发了有趣的问题。用户是否更喜欢像 Llama 2 这样开源模型的功能和透明度，而不是闭源的专有选项？
赌注很高，Meta 大胆的民主化策略将重塑 AI 领域的偏好和伙伴关系。有一件事是确定的——开放语言模型竞争的时代已经开始。
VIII. 结论
随着Llama 2的发布，Meta在开源语言模型方面取得了重大突破，通过其商业可访问性释放了新的潜力。Llama 2在自然语言处理方面具有强大的能力，配备了健壮的安全协议和时间推理，为该领域设定了新的基准。虽然目前存在一些关于数学和编码的限制，但Llama 2的优势远远超过了其弱点。
随着Meta不断改进Llama技术，这一最新创新承诺将真正改变现状。通过开源如此先进的模型，Meta正在推动AI在各行各业的民主化和普及化。从医疗保健到教育等各个领域，Llama 2有望通过将突破性的语言建模技术交到所有开发人员和研究人员手中来塑造领域格局。这种开源方法所解锁的可能性标志着向更具合作性和创造性的AI未来的转变。