Llama 2 模型有三种不同的大小：70 亿个参数 (7B)、130 亿个参数 (13B) 和 700 亿个参数 (70B)。模型的大小与其能力直接相关；较大的模型往往会产生更准确、更符合语境的响应。每个变体还包括针对对话用例优化的微调版本，称为 Llama-2-Chat。这些聊天优化模型专门设计用于有效处理对话场景，非常适合客户服务机器人或交互式 AI 伴侣等应用。
Llama 2 的主要功能之一是它基于包含 2 万亿个 token 的海量数据集进行训练，这使其能够理解和生成流利度极高的类人文本。训练数据来自公开的在线内容，确保语言模式和上下文的多样性。此外，Llama 2 支持高达 4,096 个 token 的输入 token 大小，使其能够处理更长的文本并在长时间交互中保持上下文。
Llama 2 还在设计中强调了安全性和道德考虑。该模型结合了从人类反馈中强化学习 (RLHF)，以增强其提供有用和安全响应的能力。对于不当或有害语言可能导致负面后果的应用而言，这种对安全性的关注至关重要。与市场上的其他模型相比，Meta 已采取措施将安全违规行为降至最低，这使得 Llama 2 成为关注品牌声誉的企业更可靠的选择。
该平台为开发人员提供了灵活性，允许他们在本地运行模型或将其部署在 Microsoft Azure 和 Amazon Web Services (AWS) 等云服务上。这种适应性使各种规模的组织都可以将 Llama 2 集成到他们现有的工作流程中，而无需进行大量的基础设施投资。此外，高通已宣布计划在搭载骁龙的设备上提供 Llama 2，进一步扩大其可访问性。
对于那些对定制感兴趣的人，Llama 2 允许用户针对特定任务或行业微调模型。此功能可确保组织可以根据其独特需求定制 AI 的响应，无论是生成技术文档还是制作营销内容。
Llama 2 的定价信息表明，在许可许可下，它可免费用于研究和商业用途。这种开放式方法鼓励人工智能社区广泛采用和试验。
Llama 2 的主要功能：
- 大型语言模型系列，参数大小从 7B 到 70B 不等。
- 针对对话应用程序 (Llama-2-Chat) 优化的微调变体。
- 在 2 万亿个 token 的多样化数据集上进行训练，以实现高流畅度的文本生成。
- 支持最多 4,096 个 token 的输入 token 大小，以实现扩展的上下文处理。
- 结合从人类反馈中强化学习 (RLHF) 来提高安全性。
- 可用于本地部署或 Azure 和 AWS 等云平台上。
- 可通过微调功能针对特定任务或行业进行定制。
- 免费访问以供研究并在许可下进行商业使用。
总体而言，Llama 2 代表了自然语言处理领域的重大进步，为希望在各种应用中利用 AI 功能的开发人员和研究人员提供了强大的工具。它结合了灵活性、安全性和开放可用性，使其成为快速发展的生成式 AI 技术领域的宝贵资源。