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【AI 開源模型】| Llama 2 (Meta x Microsoft)
Llama 2介紹
下一代開源的大型語言模型的
Llama 2 可以免費用於研究和商業用途。
1. 開源的大型語言模型：
Llama 2是一個開源的大型語言模型，這意味著它對於研究人員和企業來說是一個極具價值的資源。開源模型可以讓我們深入了解其內部運作，並且可以根據特定需求進行自定義和擴展。這對於進行語言處理、文本產出和其他相關任務的數據分析師來說是一個重大的優勢。
2. 技術規格和性能：
Llama 2是在龐大的公開可用資料上進行預訓練的，並通過超過100萬個人工標註進行微調。這使得Llama 2具有優越的性能，在多個外部基準測試中表現出色，包括推理、編碼、熟練度和知識測試。
這樣的性能和準確性是我們追求的目標，因為它們直接影響我們對數據的解讀和結果的可靠性。
3. 可微調模型：
Llama 2的訓練過程包括使用公開可用的線上資料進行預訓練，然後進行監督式微調和強化學習優化。這種結合不同技術的方法使得Llama 2能夠在各種語言和任務上具有廣泛的應用能力。
我認為這種靈活性和多樣性是非常有價值的，因為它們能夠滿足不同領域和任務的需求，從而提供更準確和有洞察力的分析結果。
總結而言，Llama 2作為一個開源的大型語言模型，在技術規格、性能和訓練方法上都具有優勢。
我相信Llama 2將為我們帶來更準確、靈活和可靠的語言處理解決方案，並在各種領域和任務中發揮重要作用。
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中國人民解放軍（PLA）開發了一款名為「ChatBIT」的人工智慧（AI）模型，該模型基於Meta的開源大型語言模型Llama 2 13B，並經過軍方專用參數的微調，以支援情報收集、處理與作戰決策。該模型旨在提高軍事決策的準確性，並在未來可能應用於戰略規劃和模擬訓練等領域。
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
在AI領域的競爭中，Meta再次展現了其不可忽視的實力。Mark Zuckerberg的公司最近發布了他們迄今為止最強大的大型語言模型 Llama 3.1，這不僅是免費的，而且還可以說是開源的。這一舉動無疑將在AI界掀起巨浪，但它真的能與OpenAI和Google等巨頭抗衡嗎？讓我們一起深入探討
接著載入Part 2需要的相關依賴，其分別為：
from torch import cuda, bfloat16import
import transformers
然後選擇我們要的Meta模型，這邊可以是Llama 2或者是Llama 3，後者是Meta最新釋出的模型。
同時我們也讓系統自
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
ggml 是一個通用的機器學習框架，它可以應用於多種模型。它主要使用純 C 語言，並且輕量且適用於 Apple 裝置。ggml 支援許多模型，包括文字和圖片語音相關的模型，如 GPT-2、Llama、CLIP、Whisper 和 Stable Diffusion。
llama.cpp 則是基於 g
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
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