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发和工作方式基本相同；它们都使用相同的 Transformer 架构和开发思想，例如预训练和微调。 尝试 Zapier AI 聊天机器人 创建免费的自定义人工智能聊天机器人来吸引客户并通过内置自动化采取行动。 开始使用 当您输入文本提示或以其他方式向 Llama 2 提供文本输入时，它会尝试使用其神经网络（一种具有数十亿个变量（称为“参数”）的级联算法来预测最可信的后续文本，该算法是根据人类的大脑。通过为所有不同的参数分配不同的权重，并加入一点随机性，Llama 2 可以生成令人难以置信的类似人类的响应。 如何尝试骆驼 2 Llama 2 还没有像ChatGPT或Google Bard这样华丽、易于使用的演示应用程序。目前，最好的尝试方法是通过Hugging Face，该平台已成为开源 AI 模型的首选中心。通过Hugging Face，您可以尝试以下版本的Llama 2： 骆驼 2 7B 聊天 骆驼 2 13B 聊天 骆驼 2 70B 聊天 最后的“Chat”表明他们正在使用每个模型的微调版本，称为 Llama-2-chat，它针对类似聊天机器人的对话进行了优化 - 类似于ChatGPT 是一个经过微调、针对聊天机器人优化的模型GPT 版本。 您还会注意到三种不同的大小：7B 具有 70 亿个参数，13B 具有 130 亿个参数，70B 具有 700 亿个参数。虽然所有这些都针对速度进行了优化，但较小的尺寸在较低规格的硬件上运行速度会明显更快，即使它们在生成合理或准确的文本方面不太有效。 请记住，对于许多任务来说，开箱即用的 Llama 2 根本不如 ChatGPT，尤其是在您使用 GPT-4 的情况下。


基础模型和微调聊天模型都旨在进行进一步训练，以满足您的特定需求（稍后会详细介绍）。 骆驼 2 是如何运作的？ 为了创建神经网络，Llama 2 使用了来自Common Crawl（数十亿网页的档案）、维基百科和古腾堡计划的公共领域书籍等公共资源的 2 万亿个“令牌”进行训练。每个标记都是一个单词或语义片段，允许模型为文本分配含义并合理地预测后续文本。如果“Apple”和“iPhone”这两个词始终一起出现，则可以理解这两个概念是相关的，并且与“苹果”、“香蕉”和“水果”不同。 当然，在开放互 电话号码数据 联网上训练人工智能模型会导致种族主义和其他可怕内容，因此开发人员还采用了其他训练策略，包括带有人类反馈的强化学习（RLHF），以优化模型以获得安全和有用的响应。借助 RLHF，人类测试人员会对 AI 模型的不同响应进行排序，以引导其生成更合适的输出。聊天版本还根据特定数据进行了微调，使其能够更好地以自然的方式响应对话。 但即使这些模型也只是作为构建的基础。如果您想创建一个法学硕士来以您公司的特定品牌风格或声音生成文章摘要，您可以使用数十个、数百个甚至数千个示例来训练 Llama 2，并创建一个能够实现这一目标的示例。





同样，您可以进一步微调其中一种聊天优化模型，通过向其提供常见问题解答和聊天日志等其他相关信息来响应您的客户支持请求。 Llama 与 GPT、Bard 和其他 AI 模型：它们如何比较？ 在描述他们如何开发 Llama 2 的研究论文中，研究人员将其在各种基准测试（如多任务语言理解和TriviaQA 阅读理解数据集）上的性能与其他开源和闭源模型（包括 GPT-3.5 等大牌模型）进行了比较、GPT-4、PaLM 和 PaLM 2。简而言之，Llama 的 70B 版本优于其他开源 LLM，在大多数基准测试中通常与 GPT-3.5 和 PaLM 一样好，但性能不如 GPT- 4 或PaLM 2。 这与我的测试相符。我发现 Llama 2 在给出简单提示时更有可能“产生幻觉”或编造故事。尽管我支持 Meta 的计划，但我无法欺骗它说出任何令人震惊的事情。 ChatGPT 准确描述了乔安娜·斯特恩 骆驼描述乔安娜·斯特恩，包括一些不准确的信息 乔安娜·斯特恩 (Joanna Stern) 从未在《连线》杂志工作过，称她为 YouTube 名人有些夸张——她在该平台上主持了一些《华尔街日报》的视频。《连线》(Wired) 有一个名为“技术批判”(Technique Critique) 的 YouTube 系列节目，但没有主持人。其他一切也都有点可疑。