Robocikowo>ROBOCIKOWO
Llama 2 70B

Llama 2 70B

70B · Rodzina: Llama
Otwarty model językowy Meta AI z ok. 70 mld parametrów, wydany w lipcu 2023 na licencji Llama 2 Community License. Okno kontekstu 4K, trening na 2 bln tokenów.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLM📁 Llama
Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
70B
parametrów
Data premiery
18 lipca 2023
Dostęp:DownloadHostedAPIWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Llama 2 70B to otwarty duży model językowy (LLM) opracowany przez Meta AI — największy wariant rodziny Llama 2 z około 70 miliardami parametrów. Został udostępniony 18 lipca 2023 roku wraz z mniejszymi wariantami 7B i 13B.

Model wykorzystuje architekturę dekodera Transformer z normalizacją RMSNorm, funkcją aktywacji SwiGLU oraz obrotowymi osadzeniami pozycyjnymi (RoPE). Warianty 34B i 70B stosują dodatkowo Grouped-Query Attention (GQA) dla lepszej skalowalności inferencji. Okno kontekstu wynosi 4096 tokenów, a model wstępnie wytrenowano na 2 bilionach tokenów publicznie dostępnych danych.

Wariant Llama 2-Chat 70B, zoptymalizowany do dialogu, dostrojono metodami nadzorowanego dostrajania (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 zezwala na użycie komercyjne z ograniczeniami dla usług o ponad 700 mln aktywnych użytkowników miesięcznie.

Klasyfikacja
LLM
Rodzina: Llama
Dostęp i wdrożenie
PobieranieHostowaneAPI
LokalnieChmura
Wagi: Open weights
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 4K
🧩 Parametry: 70B
✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
70B
parametrów
Knowledge cutoff
1 wrz 2022
Data graniczna wiedzy
Licencja
Llama 2 Community License
Wymagania sprzętowe
Wariant w precyzji FP16 wymaga około 140 GB pamięci (np. dwa akceleratory GPU po 80 GB). Uruchomienie na pojedynczym GPU jest możliwe po kwantyzacji (np. 4-bitowej).
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

3 benchmarki
MMLU
accuracy · 5-shot
68.9%
📄 paper
Model bazowy Llama 2 70B.
HumanEval
pass@1 · 0-shot
29.9%
📄 paper
Model bazowy Llama 2 70B.
TriviaQA
exact match · 1-shot
85.0%
📄 paper
Model bazowy Llama 2 70B.

Architektura techniczna

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