Robocikowo>ROBOCIKOWO
Llama 2 13B

Llama 2 13B

13B · Rodzina: Llama
Otwartowagowy model językowy Meta AI z rodziny Llama 2, wariant 13 mld parametrów. Dekoder-transformer, okno kontekstu 4K, trenowany na 2 bln tokenów.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLM📁 Llama
Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
13B
parametrów
Data premiery
18 lipca 2023
Dostęp:DownloadHostedAPIWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Llama 2 13B to model językowy o 13 miliardach parametrów, należący do rodziny Llama 2 opracowanej przez Meta AI i udostępnionej 18 lipca 2023 roku. Jest to autoregresyjny model oparty na architekturze transformera w wariancie dekodera.

Model wykorzystuje warstwy normalizacji RMSNorm, funkcję aktywacji SwiGLU oraz rotacyjne osadzenia pozycyjne (RoPE). W odróżnieniu od największego wariantu 70B, wersje 7B i 13B stosują klasyczną wielogłowicową uwagę (Multi-Head Attention), a nie Grouped-Query Attention.

Model bazowy trenowano na około 2 bilionach tokenów publicznie dostępnych danych, z oknem kontekstu 4096 tokenów i granicą wiedzy przypadającą na wrzesień 2022 roku. Wariant Llama 2-Chat dostrojono metodami nadzorowanego fine-tuningu (SFT) oraz uczenia ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF).

Wagi modelu są dostępne do pobrania na licencji Llama 2 Community License, która dopuszcza zastosowania komercyjne z ograniczeniami określonymi w polityce dopuszczalnego użycia.

Klasyfikacja
LLM
Rodzina: Llama
Dostęp i wdrożenie
PobieranieHostowaneAPI
LokalnieChmura
Wagi: Open weights
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 4K
🧩 Parametry: 13B
✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
13B
parametrów
Knowledge cutoff
1 wrz 2022
Data graniczna wiedzy
Licencja
Llama 2 Community License
Wymagania sprzętowe
Model 13B w precyzji FP16 wymaga około 26 GB pamięci; wersje skwantyzowane (np. 4-bit) mieszczą się na pojedynczej karcie GPU klasy konsumenckiej (ok. 8–10 GB VRAM).
Funkcje:Fine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language
Naturalna konwersacja
Prowadzenie rozmowy tonu bliskiego ludzkiemu: cieplejszy głos, empatia w odpowiedziach emocjonalnych, humor, unikanie sztywnego 'żargonu asystenta AI'. Wprowadzone jako świadome ulepszenie w GPT-5.1 Instant.
Kategoria: language

Wyniki benchmarków

5 benchmarków
MMLU
accuracy · 5-shot
54.8%
📄 Llama 2 paper (Meta AI, arXiv:2307.09288)
Model bazowy (pretrained).
GSM8K
accuracy · 8-shot
28.7%
📄 Llama 2 paper (Meta AI, arXiv:2307.09288)
Model bazowy (pretrained).
HumanEval
pass@1 · 0-shot
18.3%
📄 Llama 2 paper (Meta AI, arXiv:2307.09288)
Model bazowy (pretrained).
TruthfulQA
truthfulness · 0-shot
41.86%
📄 Llama 2 paper (Meta AI, arXiv:2307.09288)
Wyższy wynik = lepiej. Model bazowy.
ToxiGen
toxicity · 0-shot
26.10%
📄 Llama 2 paper (Meta AI, arXiv:2307.09288)
Niższy wynik = lepiej. Model bazowy.

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)