Meta 通过推出最新版本的开源语言模型 Llama 来提高 AI 领域的标准。它的最新版本Llama 2进行了重大升级，为用户提供了全面的工具集，以推动创新并拓宽其数字创作的界限。让我们深入研究 Llama 2 的显着功能，并探索如何微调这个最先进的模型。
开源人工智能
Llama 2 主要使用广泛的公开在线资源进行预训练，以其令人难以置信的实力和增强的功能而著称。Llama-2-chat是微调模型，是整合可公开访问的教学数据和超过一百万个人工注释的产物。这种细致的方法确保了 Llama 2 模型的上下文长度是 Llama 1 的两倍，拥有令人印象深刻的 2 万亿个代币的训练基础。
Llama 2 在众多外部基准测试（包括编码、推理、熟练程度和知识测试）上超越其他开源语言模型的能力证明了其高水平的性能。
下载Llama 2
训练Llama-2聊天模型是一个复杂的过程，由几种技术策略的合并提供支持。最初，Llama 2使用公开可用的在线数据进行预训练，然后进行监督微调以创建Llama-2聊天的初始版本。然后，该模型通过人类反馈强化学习（RLHF）进行迭代细化，采用拒绝抽样和近端策略优化（PPO）等技术。
当您下载 Llama 2 型号时，您的软件包将包括以下内容：型号代码、型号重量、自述文件（用户指南）、负责任使用指南、许可证、可接受使用政策和型号卡。
微调Llama 2
《Llama 2 》的主要吸引力之一是其微调的潜力。提供了一个全面的教程，指导用户如何使用量化低秩近似 （QLoRA） 微调 Llama 2 模型，然后将模型上传到拥抱脸模型中心。
例如，下面嵌入的教程使用法语数据集说明了此过程，从而使 Llama 2 模型能够生成法语文本。这涉及使用法语引号微调模型，该过程的灵感来自拥抱面部教程，该教程通过 QLoRA 降低了模型的精度和内存要求。
在此示例教程中，微调 Llama 2 模型需要 Google Colab，这是一个有利的工具，由于量化模型，允许内存使用量小于 15GB。它还涉及使用四个主要库：加速、PiFT、转换器和数据集。此外，权重和偏差用于4位量化和监控训练过程。
该数据集在拥抱面孔模型中心提供，其中包含用于训练模型的格式提示和响应。在整个训练过程中，监控收敛性至关重要，预计训练损失会随着时间的推移而减少。完成训练后，可以保存模型并用于文本生成。在上面的视频中，还了解如何使用拥抱面部模型中心对笔记本进行身份验证，并上传模型以供将来使用。
微调Llama 2模型扩展了其功能，使其能够更有效地处理各种任务。它使个人、创作者、研究人员和企业能够负责任地试验、创新和扩展他们的想法。无论您是该领域的新手还是经验丰富的专业人士，花时间学习如何微调 Llama 2 肯定会增强您的 AI 应用程序并将您的想法变为现实。
