在當今的科技世界中，各種各樣的工具和技術可以用來豐富我們與數據和資訊的互動。 Llama 2 就是其中一項開創性技術，它是一個大型語言模型，反映了人工智慧和語言處理領域的持續進步。
從 OpenAI 的 GPT-4 到Google的 PaLM 2，大型語言模型 (LLM) 佔據了科技新聞頭條。每個新模型都聲稱比上一個模型更優秀、更強大，有時甚至超越任何現有競爭對手。然而，現有模型的數量並沒有減緩新模型的湧現。現在，Facebook 的母公司 Meta 發布了強大的新語言模式 Llama 2。 Llama 2 究竟有何特別之處？它與 GPT-4、PaLM 2 和 Claude 2 等模型有何不同？你又為何該關注它？
在本文中，我們將深入探討 Llama 2 的更多細節，並探討模型將如何影響自然語言處理、文字理解、語言分析和程式設計等領域。查看 Gemini 與 ChatGPT 與 Offline Alpaca：哪一個是最好的大型語言模式？
快速連結
Llama 2 是什麼？
Llama 2 是一個大型語言模型，是 Meta 與微軟之間非同尋常的聯盟的產物。這兩家科技巨頭在人工智慧研究的前沿領域展開競爭。 Llama 1 是 Meta 於 2023 年第一季發布的 Llama XNUMX 模型的後繼機。
你可以說它是 Google PaLM 2、OpenAI GPT-4 和 Anthropic Claude 2 的 Meta 版本。它基於龐大的公開網路資訊資料集進行訓練，並且比競爭對手擁有更新、更多樣化的資料集優勢。 Llama 2 的訓練資料比其前代產品多 40%，上下文長度也增加了一倍（4 KB）。
如果您以前有機會與 Llama 1 互動，但對其響應速度和響應能力印像不佳，那麼 Llama 2 的表現顯然更勝一籌，或許正是您所需要的。但它在與外部競爭對手的競爭中表現如何？
Llama 2 如何在大型語言模型（LLM）遊戲中與競爭對手競爭？
這取決於它所競爭的模型。首先，Llama 2 是一個開源專案。這意味著 Meta 將向公眾發布整個模型，因此任何人都可以使用它來建立新的模型或應用程式。如果將 Llama 2 與其他主流開源語言模型（例如 Falcon 或 MBT）進行比較，您會發現它在許多指標上都優於它們。可以肯定地說，Llama 2 是當今市場上最強大的大型開源語言模型之一。但它如何與 OpenAI 的 GPT 和 Google 的 PalM AI 等先進模型競爭？
我們評估了 ChatGPT、Gemini 和 Llama 2 在創造力、數學推理、實踐判斷和程式設計技能測驗中的表現。查看 ChatGPT 與 Microsoft Bing AI 與 Google Gemini：哪個 AI 聊天機器人最好？
1. 創意
為了測試這個 Meta 模型的創造力和幽默感，我們對其進行了標誌性的創造力和諷刺性測試。我們讓 Llama 2 AI 模型模擬了兩個人關於太空探索利弊的對話，結果如下。
其次是：
最後：
根據我們使用相同檢定與 ChatGPT、Bing AI 和 Google 進行比較的結果，只有 ChatGPT 的反應明顯優於 Llama 2。 Llama 2 的回應似乎比 Google Gemini 略好。在對聊天機器人進行幾項創意任務後，很明顯 ChatGPT 在創意方面仍然表現最佳，但 Llama 的表現也不遜色於其他機器人。查看 ChatGPT 可以講笑話，但 AI 真的可以讓我們發笑嗎？
2.程式設計技能
當我們將 Llama 2 的程式設計能力與 ChatGPT 和 Gemini 進行比較時，Llama 2 展現了巨大的潛力。我們要求這三個人工智慧聊天機器人創建一個功能齊全的待辦事項清單應用、開發一個簡單的俄羅斯方塊遊戲，並為一個網站創建一個安全的身份驗證系統。 ChatGPT 在這三個任務上的表現幾乎完美，而 Gemini 和 Llama 2 的表現也差不多，只能提供待辦事項清單和身分驗證系統的功能代碼，卻無法開發俄羅斯方塊遊戲。下圖是 Llama 2 創建的待辦事項應用程式的螢幕截圖。
3. 數學技能
在代數和幾何方面，Llama 2 的表現也比 Gemini 出色，但 ChatGPT 在我們測驗的算術和邏輯數學問題上表現更佳。有趣的是，Llama 2 解決了 ChatGPT 和 Gemini 在第一次迭代中都未能解決的許多數學問題。可以肯定地說，Llama 2 在數學技能方面不如 ChatGPT，但它表現出了令人欣喜的進步。查看 ChatGPT 能解決數學問題嗎？
4.常識與邏輯思維
常識是許多聊天機器人仍在苦苦掙扎的領域，即使是排名第一的模型 ChatGPT 也是如此。我們讓 ChatGPT、Gemini 和 Llama 2 解決一系列與常識和邏輯推理相關的問題。 ChatGPT 的表現再次顯著優於 Gemini 和 Llama 2。 Gemini 和 Llama 2 之間的競爭非常激烈，在我們的測試中，Gemini 略勝 Llama 2 一籌。
顯然，Llama 2 尚未達到明顯優勢的程度。然而，Llama 2 是一個相對較新的模型，它主要是一個“基礎模型”，而不是“細粒度模型”。基礎模型是大型語言模型，在設計時考慮了未來的潛在修改。它們並非針對任何特定領域進行微調，而是旨在處理各種任務，儘管有時功能有限。
另一方面，微調模型是指在基礎模型的基礎上進行調整，以提高其在特定領域的效率。這就像將 GPT 這樣的基礎模型微調到 ChatGPT 中，以便公眾可以在聊天應用中使用它。查看 實現電腦自主學習：智慧型系統能否獲得常識？
如何使用 Llama 2
使用 Llama 2 最簡單的方法是透過平台。 Quora 的 Poe AI 或 Hugging Face 雲端託管執行個體。您也可以透過下載副本並在本地運行來取得該模型。
在 Quora Poe 上造訪 Llama
要在 Quora 的 Poe AI 平台上訪問 Llama：
- 您可以訪問 知乎坡 並註冊一個免費帳戶。
- 登入您的帳戶，即可看到AI模型選擇介面。
- 點擊輸入欄位上方的更多圖示即可顯示可用的 AI 模型。
選擇任何可用的 Llama 2 範本並開始輸入您喜歡的提示。
擁抱臉上的訪問駱駝
要訪問 Llama 上的 Hugging Face，請打開下面相應的 Llama 2 模型的鏈接，然後開始詢問 AI 聊天機器人您想看到什麼。
上述 Llama 模型以及 Poe 平台上的模型均針對對話式應用進行了微調，因此它們是最接近 ChatGPT 式 Llama-2 模型的模型。不確定要嘗試哪個版本？我們推薦第三個版本。 70B參數Llama-2聊天您仍然可以嘗試所有三種型號，看看哪一種最適合您的獨特需求。
雖然我們建議從可用的最大模型開始，以便在使用 HuggingFace 或 PoE 時充分利用遠端運算能力，但對於計劃在本地運行 Llama 2 的用戶，我們建議從 7B 參數模型開始，因為它的硬體要求最低。查看 使用 GPT4All 在 Windows 上執行 ChatGPT 的本機免費版本.
本地運行 Llama 2 的硬體需求
為了獲得 7B 型號的最佳性能，我們建議使用至少 10GB VRAM 的顯示卡，儘管許多人報告說該型號可以使用 8GB RAM。在本機運作時，下一個合理的選擇是 13B 型號。為此，您可以選擇 RTX 3090 或 RTX 4090 等高階消費性 GPU 來享受其功能。但是，您仍然可以配備中階 Windows PC 或 MacBook 來運行此型號。
如果您想獲得最佳性能，可以選擇更大的型號。但是，此模型需要企業級硬體才能實現卓越的效能。企業級硬體包括配備 100GB 記憶體的 NVIDIA A80。70GB 型號需要專用的、效能超強的硬體才能快速回應。再次強調，您仍然可以在效能較低的硬體上執行此模型。但是，回應時間可能會非常慢，每個提示可能需要幾分鐘。在選擇最符合您需求的型號之前，請仔細考慮您的 GPU 和記憶體需求。或者，您也可以使用 HuggingFace 實例。
如果您擁有在裝置上本地運行 Llama 2 模型的硬體和技術深度，則可以使用 Llama 存取請求表單請求存取它。 Meta 的在您提供姓名、電子郵件地址、所在地和組織名稱後，Meta 將審核您的請求，並在幾分鐘到兩天內決定是否授予存取權限。我的訪問權限在幾分鐘內就獲得了批准，希望您也能如此幸運。查看 生成式人工智慧安全問題日益嚴重的原因.
Llama 2：重要的第一步
Llama 2 可能不是最先進的語言模型，但作為開源模型，它代表著開發透明和漸進式人工智慧的重要第一步。
雖然像 OpenAI 的 GPT 這樣的模型目前表現更好，但 OpenAI 的封閉式開發方式意味著該公司控制模型的成長和開發速度。有了像 Llama 這樣的開源模型，更廣泛的開源社群可以頻繁創新，打造出在封閉式系統內可能無法實現的新產品。現在您可以查看 使用 ChatGPT 創建客製化線上課程的最佳平台。.
