LLaMA大语言模型-摩杜云开发者社区

大语言模型

大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类强大的人工智能模型，具有出色的自然语言处理能力。它们在许多任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、对话生成和情感分析等。

LLM 的核心原理是基于深度学习和神经网络技术，通过训练大规模的语言数据集，从中学习语言的模式和规律，并根据这些学习到的知识生成新的文本，其训练过程是一个迭代的过程，通过不断调整模型参数，使得模型能够更好地预测下一个词或句子的概率分布。

举个例子，假设我们要训练一个大型语言模型来生成句子。我们会向模型输入大量的句子样本，比如：“今天天气很好。”、“我喜欢吃冰淇淋。”等等。模型会根据这些输入样本学习到词语之间的关联和语法规则。通过不断调整模型的权重，它逐渐学会生成符合语言规则的新句子。

大模型微调技巧

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）已经成为了一个重要的研究方向。随着模型规模的增大，模型的性能也在不断提升。但是，训练一个大型模型需要大量的数据和计算资源，并且模型的可解释性也面临着挑战。为了解决这些问题，人们开始研究如何对大型模型进行微调。

微调是指在一个预训练的模型上，根据具体的任务和数据，进行少量的训练和调整，以获得更好的性能。在本文中，我们将介绍四类微调方法，包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning和P-Prompting v2.0等。这些方法在不同的任务和数据集上，都有着不同的应用和效果。

Prefix Tuning

这种方法是通过修改预训练模型的前缀，来适应具体的任务和数据。通过添加或修改前缀，可以让模型更好地理解任务和数据，从而提高性能。

Prompt Tuning

这种方法是通过在输入中添加提示词，来引导模型的输出。这些提示词可以是一些问题、实体、时间等，帮助模型更好地理解输入，从而提高性能。

P-Tuning

这种方法是通过调整预训练模型的参数，来适应具体的任务和数据。通过对一些重要参数进行调整，可以让模型更好地适应任务和数据，从而提高性能。

P-Prompting v2.0

这种方法是通过在预训练模型中添加提示模块，来引导模型的输出。这些提示模块可以是一些问题、实体、时间等，帮助模型更好地理解输入，从而提高性能。

在实际应用中，这些方法都有着不同的应用和效果。例如，在NLP任务中，Prompt Tuning和P-Prompting v2.0等方法可以有效地提高模型的性能。在机器阅读理解任务中，Prefix Tuning和P-Tuning等方法可以有效地提高模型的性能。

什么是LLaMA

LLaMA是由美国的Meta AI发布的大语言系列模型，全称是Large Language Model Meta AI，来自论文：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models。LLaMA是一个基于大规模语言模型的生成式对话系统，可以对输入的问题或文本进行理解和生成回答。llama这个单词本身是指美洲大羊驼，所以社区也将这个系列的模型昵称为羊驼系模型。

LLaMA大语言模型_大语言模型

LLaMA的训练集

在这篇论文中，使用数万亿个（trillions of） token 训练LLaMA模型，证明了使用公开数据集就能训练出最先进的模型，而并非必须使用专有和私有数据集。

训练数据集有几种不同来源，涵盖了多个领域，如表1所示。

LLaMA大语言模型_大语言模型_02

LLaMA的不同版本

LLaMA 模型能够生成文本、进行对话、总结书面材料以及解决数学定理或预测蛋白质结构等。按照参数量规模，LLaMA可分为四个：LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-30B与LLaMA-65B。这里的B是billion的缩写，指代模型的参数规模。故最小的模型7B包含70亿个参数，而最大的一款65B则包含650亿个参数。

不同模型的超参信息如表2所示：

LLaMA大语言模型_大语言模型_03

如何获取LLaMA

LLaMA的源码

LLaMA本身的代码开源，其Github地址为：llama，如下图所示：

LLaMA大语言模型_大语言模型_04

LLaMA的权重申请

但是其权重需要向Meta在线申请。下载完成后的权重文件大概如下所示：

LLaMA
├── 13B
│   ├── checklist.chk
│   ├── consolidated.00.pth
│   ├── consolidated.01.pth
│   └── params.json
├── 30B
│   ├── checklist.chk
│   ├── consolidated.00.pth
│   ├── consolidated.01.pth
│   ├── consolidated.02.pth
│   ├── consolidated.03.pth
│   └── params.json
├── 65B
│   ├── checklist.chk
│   ├── consolidated.00.pth
│   ├── consolidated.01.pth
│   ├── consolidated.02.pth
│   ├── consolidated.03.pth
│   ├── consolidated.04.pth
│   ├── consolidated.05.pth
│   ├── consolidated.06.pth
│   ├── consolidated.07.pth
│   └── params.json
├── 7B
│   ├── checklist.chk
│   ├── consolidated.00.pth
│   └── params.json
├── llama.sh
├── tokenizer_checklist.chk
└── tokenizer.model

全部文件加起来的大小约253.2GB。注意使用附带的checklist.chk文件校验文件哈希值。

md5sum -c checklist.chk

不过，基于 Llama 2 构建应用并不只是把它从开源库里下载下来那么简单，模型的后续调优、中文增强、安全评估、与外部数据的融合、推理算力消耗等都是摆在开发者、企业面前的现实问题。这也是当前很多大模型的共性问题。大模型和应用之间需要一座桥梁。

以LLaMA为基础，后续衍生出了多个“羊驼家族”模型如Vicuna（小羊驼）和Alpaca（羊驼）。