LLaMA

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta（原Facebook）研发的大规模语言模型系列，旨在推动AI自然语言处理技术发展。其核心特点如下：

1. 定位与背景
   Meta于2023年公开LLaMA，不同于面向公众的ChatGPT类产品，LLaMA主要面向研究人员开放，强调学术用途，以促进语言模型技术的透明化研究。
2. 技术特点

• 高效参数设计：采用“小参数量+强性能”策略，基础版本仅70亿参数，最高达650亿参数，但性能接近甚至超越千亿级模型（如GPT-3）。
• 数据与训练：基于公开文本数据（如书籍、网页）训练，未使用Meta旗下社交平台数据，注重合规性。
• 优化架构：改进Transformer结构（如激活函数、注意力机制），降低计算成本，提升训练效率。

3. 开源与影响
   Meta通过分阶段授权向学术机构开放模型权重，推动低成本AI研究。LLaMA证明了“参数量并非唯一指标”，为行业提供了高效模型设计范例，影响了后续开源模型（如Alpaca、Vicuna）的发展。

简言之，LLaMA是Meta以科研为导向的高效大模型，通过技术创新降低了大规模语言模型的研发门槛。