LLaMA（Large Language Model Meta AI）系列是由Meta（原Facebook）开发的大型语言模型。自2023年2月首次发布以来，LLaMA系列已经经历了多个版本的更新。具有以下主要特点和发展：
LLaMA 1 (2023年2月)
- 规模：提供7B、13B、33B和65B四种参数规模
- 特点：
- 以较小的参数量达到了优秀的性能
- 13B版本在某些任务上超越了175B参数的GPT-3
- 采用开源策略，向研究社区开放模型权重
- 训练：使用了1.4万亿个标记进行训练
- 许可：最初仅限研究用途
LLaMA 2 (2023年7月)
- 规模：提供7B、13B和70B三种参数规模
- 主要改进：
- 训练数据量增加40%
- 上下文窗口扩展到4K标记
- 提供了专门的对话版本（LLaMA 2 Chat）
- 许可：允许商业使用
- 性能：在多项基准测试中表现优异，特别是Chat版本
重要特性：
- 架构创新
- 使用改进的Transformer架构
- 优化的预归一化技术
- 旋转位置编码（RoPE）
- 训练方法
- 采用优化的预训练策略
- 使用高质量的数据集
- 应用了先进的训练技术
- 开源贡献
- 推动了开源AI发展
- 促进了社区创新
- 产生了众多衍生模型
应用场景：
- 自然语言处理
- 代码生成与理解
- 知识问答
- 文本分析
- 多语言支持
