Llama-2-Chat是什么？

Llama-2-Chat是Meta AI开发并发布的一系列预训练和微调过的大型语言模型（LLM）。作为原始Llama的继任者，该模型家族专门针对基于对话的用例进行了优化，使其成为OpenAI和Google等专有聊天机器人模型的强大开放访问替代品。这些模型可免费用于研究和商业目的，此举极大地普及了对最先进人工智能技术的访问。

主要特点

多种尺寸： Llama 2提供多种参数尺寸（7B、13B和70B），允许开发人员根据其性能需求和计算资源选择最佳模型。
对话优化： “Chat”变体使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调，以在对话任务中表现出色，确保响应既有帮助又安全。
增加的上下文长度： Llama 2支持4096个令牌的上下文长度，是其前任的两倍，使其能够处理更长的对话和更复杂的指令。
商业使用许可： 与第一版不同，Llama 2附带允许商业使用的许可证，但对大型企业（月活跃用户超过7亿）有特殊规定，需要向Meta申请特殊许可证。
增强的安全性： Meta实施了安全微调和公开的可接受使用政策，以减少滥用并促进负责任的开发。

使用案例

高级聊天机器人： 为客户支持、个人助理或娱乐构建复杂、听起来自然的对话代理。
内容生成： 为文章、营销文案、电子邮件和报告创建高质量的书面内容。
文本摘要： 将长文档、文章或对话浓缩成简洁的摘要。
编程辅助： 使用该模型进行代码生成、调试和解释复杂的代码片段。
研究与开发： 作为研究人员探索人工智能和自然语言处理前沿的强大基础模型。

入门指南

您可以轻松地使用Hugging Face的transformers库开始使用Llama-2-Chat。首先，请确保您已从Meta AI官方网站申请访问权限，并拥有Hugging Face的访问令牌。

这是一个运行7B-Chat模型的简单Python示例：

```python

确保您已登录到您的Hugging Face帐户

from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()

import transformers import torch

model_id = “meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf”

您需要一个专业帐户或自己的GPU来运行此代码

pipeline = transformers.pipeline(

“text-generation”,

model=model_id,

torch_dtype=torch.float16,

device_map=”auto”,

)

# 示例提示

sequences = pipeline(

‘我喜欢《绝命毒师》和《兄弟连》。你有什么推荐吗？\n’,

do_sample=True,

top_k=10,

num_return_sequences=1,

eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,

max_length=200,

)

for seq in sequences:

print(f”结果: {seq[‘generated_text’]}”)

print(“注意：运行此代码需要大量的计算资源（GPU）以及在Hugging Face上进行适当的身份验证。”)

定价

Llama 2可免费用于研究和商业用途。这种开放访问的方法使开发人员、初创公司和研究人员能够在一个强大的基础模型上进行构建，而无需支付许可费用。但是，月活跃用户超过7亿的公司必须向Meta申请特定许可证才能使用这些模型。

Llama-2-Chat