Robocikowo>ROBOCIKOWO
Llama 2 7B Chat

Llama 2 7B Chat

7B Chat · Rodzina: Llama
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.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open weightsLLM📁 Llama
Okno kontekstowe
4K
tokenów
Parametry
7B
parametrów
Data premiery
18 lipca 2023
Dostęp:DownloadHostedAPIWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Llama 2 7B Chat to najmniejszy z modeli konwersacyjnych rodziny Llama 2 opracowanej przez Meta i udostępnionej w lipcu 2023 roku. Opiera się na autoregresywnej architekturze Transformer z 7 miliardami parametrów, wytrenowanej na około 2 bilionach tokenów danych tekstowych, z danymi granicznymi wiedzy z września 2022 roku.

Wariant Chat powstał przez dostrojenie modelu bazowego: nadzorowane dostrajanie na instrukcjach (SFT) oraz uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF), co optymalizuje model pod kątem dialogu, pomocności i bezpieczeństwa. Model przyjmuje i generuje wyłącznie tekst, z oknem kontekstu 4096 tokenów.

Wagi modelu są otwarte (open weights) i udostępniane na licencji Llama 2 Community License, która zezwala na użycie komercyjne z ograniczeniami (m.in. próg 700 mln aktywnych użytkowników miesięcznie) i nie jest licencją zatwierdzoną przez OSI jako open source. Wariant 7B, w odróżnieniu od 34B i 70B, nie stosuje mechanizmu Grouped-Query Attention.

Klasyfikacja
LLM
Rodzina: Llama
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)