当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA,一个有着 650 亿参数的大型语言模型

Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA,一个有着 650 亿参数的大型语言模型

来源:51CTO.COM 2023-04-23 21:26:04 0浏览 收藏

在IT行业这个发展更新速度很快的行业,只有不停止的学习,才不会被行业所淘汰。如果你是科技周边学习者,那么本文《Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA,一个有着 650 亿参数的大型语言模型》就很适合你!本篇内容主要包括##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!

Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA,一个有着 650 亿参数的大型语言模型

2 月 25 日消息,Meta 在当地时间周五宣布,它将推出一种针对研究社区的基于人工智能 (AI) 的新型大型语言模型,与微软、谷歌等一众受到 ChatGPT 刺激的公司一同加入人工智能竞赛。

Meta 的 LLaMA 是“大型语言模型 Meta AI” (Large Language Model Meta AI)的缩写,它可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者。

该公司将提供底层代码供用户使用,因此用户可以自行调整模型,并将其用于与研究相关的用例。Meta 表示,该模型对算力的要求“低得多”。

据介绍,该公司正在开发多种参数(7B、13B、33B 和 65B)的 LLaMA。其中,LLaMA 65B 和 LLaMA 33B 在 1.4 万亿个 tokens 上训练,而最小的模型 LLaMA 7B 也经过了 1 万亿个 tokens 的训练。

与其他大型语言模型一样,LLaMA 的工作原理是将一系列单词作为“输入”并预测下一个单词以递归生成文本。为了这套模型,Meta 从使用人数最多的 20 种语言中选择文本进行训练,重点是拉丁语和西里尔字母。

当然,与其他模型一样,LLaMA 也面临着偏见、有毒评论和幻觉的挑战,Meta 还需要做更多的研究来解决这类语言模型中的不足。

Meta 表示,LLaMA 作为一个基础模型被设计成多功能的,可以应用于许多不同的用例,而不是为特定任务设计的微调模型。通过开源 LLaMA 的代码,其他研究人员可以更轻松地找到限制或消除这些问题的新方法。Meta 还在本文中提供了一组评估模型偏差和毒性的基准评估标准,以显示模型的局限性并支持研究人员在这一关键领域的进一步研究。

值得一提的是,Meta 在去年 5 月也曾推出过大型语言模型 OPT-175B。该项目同样也是针对研究人员的,这构成了其聊天机器人 blenterbot 新迭代的基础。

后来,该公司还推出了一款名为“卡拉狄加”(Galactica) 的模型,据称它可以撰写科学文章和解决数学问题,但其演示版本后来被下架,因为它反复生成“听起来很权威”的内容。

IT之家附官方链接:

到这里,我们也就讲完了《Meta 推出 AI 语言模型 LLaMA,一个有着 650 亿参数的大型语言模型》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于AI,语言模型,Meta的知识点!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
AI 生成的合成图像泛滥且真假难辨,专家呼吁政策监管势在必行AI 生成的合成图像泛滥且真假难辨,专家呼吁政策监管势在必行
上一篇
AI 生成的合成图像泛滥且真假难辨,专家呼吁政策监管势在必行
上线仅两天,AI大模型写论文网站光速下架:不负责任的胡编乱造
下一篇
上线仅两天,AI大模型写论文网站光速下架:不负责任的胡编乱造
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    410次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    491次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    498次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    447次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    273次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码