Model językowy Meta z 7 mld parametrów w wersji Chat, dostrojony metodą RLHF do dialogu. Okno kontekstu 4096 tokenów, otwarte wagi na licencji Llama 2 Community License.
Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
7B
parametrów
Data premiery
18 lipca 2023
Dostęp:DownloadHostedAPIWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud
Przegląd
Dostęp i wdrożenie
PobieranieHostowaneAPI
LokalnieChmura
Wagi: Open weights
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 4K
🧩 Parametry: 7B
✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst
Specyfikacja techniczna
Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
7B
parametrów
Knowledge cutoff
1 wrz 2022
Data graniczna wiedzy
Licencja
Llama 2 Community License
Wymagania sprzętowe
Wariant w precyzji FP16 wymaga około 14 GB pamięci, co pozwala uruchomić model na pojedynczym GPU (np. 16 GB). Po kwantyzacji 4-bitowej zapotrzebowanie spada do około 4–5 GB.
Funkcje:✓ Fine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode
Możliwości i zastosowania
Natywne możliwości modelu
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
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
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
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
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
Wyniki benchmarków
4 benchmarki
MMLU
accuracy · 5-shot
45.3%
📄 paper
Model bazowy Llama 2 7B (pretrained).
GSM8K
accuracy · 8-shot
14.6%
📄 paper
Model bazowy Llama 2 7B (pretrained).
TruthfulQA
truthful & informative · Wariant Llama-2-Chat 7B (dostrojony pod bezpieczeństwo).
57.04%
📄 Karta modelu Meta (Hugging Face)
Wyższa wartość oznacza więcej odpowiedzi prawdziwych i informatywnych.
ToxiGen
toxic generations · Wariant Llama-2-Chat 7B; niższa wartość jest lepsza.
0.00%
📄 Karta modelu Meta (Hugging Face)
Odsetek toksycznych generacji.
Architektura techniczna
Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)
