Llama Famliy

LLaMA

Meta AI 推出的LLaMA模型家族正在塑造开源大模型技术的新格局。这一集合涵盖7B至65B四种规格的模型，凭借其高度开放性和显著的有效性，在学术界和工业界内迅速崭露头角，成为目前最受欢迎的开放语言模型之一。

LLaMA模型在多样化的开放基准测试中表现出色，吸引了众多研究者对其进行指令调整与持续预训练，尤其通过低成本的指令调优方法衍生出大量定制化模型。其卓越性能得益于更广泛的token训练、丰富的预训练数据源（如CommonCrawl、C4等）以及对基本Transformer架构的一系列创新改良，如RMSNorm、SwiGLU激活函数和旋转嵌入等技术。

在训练效率提升方面

LLaMA采取了因果多头注意力机制以减少内存消耗和运行时间，并借助检查点技术减少反向传播时的激活量重计算。通过对模型和序列的并行处理，结合all_reduce策略最大化计算资源利用率，进一步提升了训练速度。

LLaMA-13B在性能表现上超越了GPT-3，而模型规模仅为后者十分之一；LLaMA-65B则展现出了与Chinchilla-70B和PaLM-540B媲美的实力，而且令人瞩目的是，LLaMA仅利用公开数据集即实现了业界领先的性能水平，展示了开源技术的巨大潜能。

在此基础上，我们诚邀广大开发者和技术爱好者共建LLaMA开源社区，共襄盛举，分享技术心得，一同探索AI技术的边界，向着通用人工智能（AGI）的目标砥砺前行！