尝试一下meta的开源大模型–Llama2

Llama 是 Meta 开发的大型语言模型 (LLM)。 它是 Transformer 架构的变体,在大量的文字和代码数据集上训练。 Llama 可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容,并以信息丰富的方式回答您的问题。 它仍在开发中,但已经学会了执行许多类型的任务,包括

  • 会尽力按照你的指示,认真完成你的要求。
  • 会用知识以全面和信息丰富的方式回答你的问题,即使它们是开放式的、具有挑战性的或奇怪的。
  • 会生成不同的创意文本格式,如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。尽力满足所有要求。

Llama 是 Meta 人工智能研究的一个重要组成部分。 它有可能在各种应用中发挥作用,包括聊天机器人、翻译工具和写作助手。 它仍在开发中,但已经学会了执行许多类型的任务。

而Llama 2 是 Meta 开发的大型语言模型 (LLM)。 它是 Llama 模型的继任者,在 Llama 模型的基础上进行了改进。 Llama 2 具有以下功能:

  • 更大的规模:Llama 2 比 Llama 模型大得多,这意味着它可以处理更多的信息并生成更复杂的文本。
  • 更强大的学习能力:Llama 2 能够从更多的数据中学习,这使得它能够更好地理解和响应用户的请求。
  • 更具创造性:Llama 2 能够生成更具创造性的文本,例如诗歌、代码、脚本、音乐作品、电子邮件、信件等。

下面我们试试Llama 2 大模型,首先可以直接打开它的官网:Llama 2 – Meta AI

这里我们可以看见直接能够下载这个模型,不过在colab上有可执行的项目,我们就没必要特意下载模型了。在这个github项目上可以体验多种开源语言模型,这是项目链接:GitHub – camenduru/text-generation-webui-colab: A colab gradio web UI for running Large Language Models

我们直接打开下图这个链接,这是130亿次训练的脚本:

点击链接在colab上部署,等待一会儿,

直到出现如下两个链接说明部署完毕:

点击其中一个打开新的标签页,尝试提问几个问题,不过该模型尚未支持中文,我们只能输入英文测试:

我这里问了给我一些提高学习技巧的建议,它回答道:

那么,提高任何技能(包括学习)的关键在于坚持不懈的练习。无论是通过练习还是其他活动,每天都要留出时间专注于提高技能。此外,还可以通过书籍、视频或在线课程等资源来获取新的信息和观点。不要害怕向更有经验的人寻求帮助或指导。最后,切记要有耐心和毅力,因为进步需要时间和努力。

回答看着感觉是十分中肯和全面的,不过,按照它相比主流的AI聊天工具的生成速度还是太慢了。

我在这里测试让它随机生成10个名词:

试着将上段话翻译成中文:

月光下的大象,弹着菠萝木做的吉他,在龙卷风中乘坐潜水艇,身边有独角兽,背景是火山爆发,在夕阳的黄光下追赶斑马。

看起来还蛮有趣的,在parameters下有很多的参数设置,包括(令牌大小,控制生成的随机性,搜索长度,种子等):

感兴趣的同学可以在colab上尝试部署试一下。

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