Llama（Large Language Model Meta AI）是一系列由Meta公司開發的大型語言模型，專為自然語言處理應用而設計。自2023年首次推出以來，Llama系列以其開源特性和優越性能迅速吸引了關注，並在業界引起了廣泛的應用。隨著不同版本的推出，特別是Llama 2和Llama 3，不僅增強了模型的功能與靈活性，還提供了多種規模的選擇，適應了各種商業需求。這些模型在架構上進行了多項創新，從而提高了穩定性與效率，使得Llama成為企業自建AI解決方案的重要選擇，並為開源社群貢獻了寶貴的資源與知識。
Llama model 是什麼？
Llama(Large Language Model Meta AI)是由Meta公司開發的大型語言模型系列，主要用於自然語言處理(NLP)應用。這些模型利用龐大的參數數量和先進的訓練技術來生成高品質的文字，並支持多種任務，如文本生成、對話系統、程式碼編寫等。
Llama的發展始於2023年，第一代Llama模型(Llama 1)採用開源模式推出，允許研究人員與開發者免費取得並進行本地化運行，因而在開源社群引起廣泛關注。隨後的Llama 2在商業應用上進一步放寬限制，並加入微調功能，使企業能夠在自己的基礎上進行深度定製。Llama 2提供的模型有70億到700億個參數，並支援多語言生成，雖然在某些方面仍不如GPT-4，但以其開放性和可擴展性受到企業青睞。
2024年推出的Llama 3進一步增強了模型性能，其模型大小從8B到70B，並大幅提升了訓練資料集和多語言能力。Llama 3使用了15兆的文本資料來進行預訓練，還引入了多項先進的指令調校技術，例如監督微調、拒絕抽樣與直接策略最佳化，這些技術讓其在多語言對話、代碼生成等方面表現優異。Llama 3還延長了上下文長度，讓模型可以處理更長的文本並更靈活地應對各種應用需求。
Llama是什麼架構？
Llama模型由Meta開發，基於「變壓器」(Transformer)架構，是一種自回歸語言模型(auto-regressive language model)。這一模型系列從7B到70B參數的規模不等，其目的是在保持高效能的同時，減少運行所需的計算資源和成本。相較於傳統的Transformer模型，Llama進行了多項優化，包括:
- RMSNorm正規化:Llama使用RMSNorm函數替代傳統的LayerNorm，以穩定訓練過程，將輸入至每個變壓器子層的數據進行正規化，而非輸出數據，這提升了模型的穩定性和效能。
- SwiGLU激活函數:Llama取代了ReLU激活函數，改用SwiGLU以增強計算效率和模型的表現，這種技術來自於另一先進的模型PaLM。
- 旋轉位置嵌入(RoPE):為了更好地處理長文本上下文，Llama放棄了絕對位置嵌入，並在每層中使用旋轉位置嵌入，這使得模型在處理不同語序時具有更大的靈活性。
- 分組查詢注意力(Grouped-Query Attention， GQA):在Llama 2的更大型模型(如70B參數)中，GQA技術被引入以提升推理效率，特別適用於大規模語言模型在推理場景下的延展性和穩定性。
這些架構上的創新，結合大規模的訓練數據，使Llama成為具有高效能、靈活且能應對多樣語言和對話場景的模型。此外，Meta還在Llama 2和Llama 3中採用了監督微調(SFT)和基於人類反饋的強化學習(RLHF)，以使模型更符合人類偏好和應用需求。
Llama有開源嗎？
Llama模型系列確實採用了開源的方式釋出，並提供了多種參數規模的模型(例如7B、13B、70B等)以供不同需求的使用者選擇。從Llama 2開始，Meta進一步擴展了模型的商業可用性，允許許多商業用途，這在開源模型中相當少見，使Llama 2成為企業和開發者可用於自定義應用的理想選擇。儘管如此，Llama的開源性也有限制，必須接受Meta的許可協議才能存取完整的模型權重和代碼。
Llama 3的推出進一步強化了開源政策，擴展了模型的規模(例如8B、70B參數版本)，且在多語言和代碼生成等方面優化了性能。Llama 3的設計目的是成為業界領先的開源模型，並已在開源平臺如Hugging Face上提供下載。Meta也引入了「責任開發」的最佳實踐，確保Llama模型在不同使用場景中的安全性和合規性。
總結
Llama（Large Language Model Meta AI）是Meta公司開發的開源大型語言模型系列，旨在滿足自然語言處理需求。自2023年首個版本推出以來，其在文本生成、對話系統和代碼編寫等多種任務中表現卓越。Llama 1的開源模式受到研究者與開發者青睞，而Llama 2及3則進一步拓展商業應用，加入微調功能以便企業定制。模型基於變壓器架構，運用新技術如RMSNorm、SwiGLU激活函數和旋轉位置嵌入，從而提高計算效率與穩定性。Llama 3的訓練數據量和應用能力均有所增強，廣泛適用於多語言場景。儘管具備開源特性，使用者需遵循Meta的許可協議。