由Meta AI（前身为Facebook AI）开发的一系列开源且高效的大型基础语言模型1^3^。以下是对Llama模型的详细介绍：
主要特点
开放高效：
Llama模型是开放且高效的，共有7B、13B、33B、65B（650亿）四种版本，其数据集来源都是公开数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现1^。
性能优异：
具有130亿参数的Llama模型在大多数基准上可以胜过GPT-3（参数量达1750亿），而且可以在单块V100 GPU上运行1^。最大的650亿参数的Llama模型可以媲美谷歌的Chinchilla-70B和PaLM-540B1^。
架构改进：
Llama模型在原始Transformer解码器的基础上进行了多项重要改进，包括采用前置的RMSNorm作为层归一化方法、使用SwiGLU作为激活函数、采用RoPE作为位置编码等1^2^3^4^。这些改进显著提升了模型的训练稳定性和性能。
训练数据
Llama模型的训练数据集来源广泛，均为公开数据集，无任何定制数据集。整个训练数据集在token化之后大约包含1.4T的token1^。不同版本的Llama模型在预训练时使用了不同规模的语料库，例如Llama-1在超过1T token的语料上进行了预训练，而Llama-3则使用了超过15T token的语料2^3^。
应用场景
Llama模型在多个自然语言处理任务中表现出色，包括文本分类、情感分析和生成式问答等2^。其优异的性能和开源的特性使得它在商业和学术界都产生了深远的影响。许多研究者将Llama模型作为基座模型，进行继续预训练或者微调，以适应不同的应用场景2^。
版本演进
随着技术的不断发展，Llama模型已经经历了多个版本的迭代。从最初的Llama-1到Llama-2，再到最新的Llama-3，每个版本都在性能、功能和易用性上有所提升2^3^。例如，Llama-3支持8K长文本，并采用了更高效的tokenizer，词表大小为128K2^。同时，Llama-3在推理、代码生成和指令跟随等能力上也得到了极大的改进2^。
综上所述，Llama模型是一系列功能强大、应用广泛的开源大型基础语言模型，通过不断的优化和迭代，在自然语言处理领域展现出了巨大的潜力和应用价值。