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今日凌晨，就在我们还在睡梦中时，大洋彼岸的Meta干了一件大事：发布免费可商用版本Llama 2。
Llama 2 是Llama 1大模型的延续，在数据质量、训练技术、能力评估、安全训练和负责任的发布方面有实质性的技术进步。
在研究共享意愿历史最低，监管困境历史最高点的当今AI时代，Meta这一步无疑为大模型生态系统带来了重大进展。
从技术报告上看，Llama 2的基础模型比GPT3更强，而微调后聊天模型则能匹敌。相信后续Llama 2将帮助企业实现更多的定制化和降低成本的产品。
以下是扎克伯格在上发布的关于Llama 2的“宣言”，更是将其称之为大模型的次世代的产品：
我们正在与微软合作，推出Llama 2，这是我们开源大语言模型的下一代产品。Llama 2将免费提供给研究者和商业使用者。
Meta一直投身于开源事业，从领先的机器学习框架，到像 ，和Dino这样的模型，再到作为Open 部分的AI基础设施。我们一直在推进整个行业的进步，构建更好的产品。
开源推动了创新，因为它让更多的开发者能够使用新技术。同时，软件开源，意味着更多的人可以审查它，识别并修复可能的问题，从而提高了安全性。我相信如果生态系统更加开放，将会释放更多的进步，这就是我们为什么要开源Llama 2。
今天，我们发布了预训练和微调的模型Llama 2，参数分别为70亿，130亿和700亿。Llama 2比Llama 1预训练的数据多40%，并对其架构进行了改进。对于微调模型，我们收集了超百万的人类注释样本，并应用了有监督的微调和RLHF，在安全性和质量方面是领先的。
你可以直接下载这些模型，或者通过Azure以及微软的安全和内容工具访问这些模型。我们还提供一个优化版本，支持本地运行。
我非常期待看到你们的创新成果！
对于Llama 2的出现和发布，深度学习三巨头之一的Yann LeCun表示，这将改变大模型的市场格局。
有网友很快就向Meta发送了申请，并在几个小时内获得了许可，已经在应用了：
大模型排行榜对Llama 2 进行了关于“ AI Model ” 中的4个关键基准的评估：
其中，Llama-2-70b获得了平均分、科学问题ARC、常识推理等指标的第一名；文本多任务准确性MMLU指标被基于Llama-30B 的微调模型-30B超过；生成问题答案真实性 (MC)指标位列第8名。
论文地址：
项目地址：
Llama 2的一些关键点aw的优势在哪？
Meta发布了多个模型，包括7亿，13亿，34亿，70亿参数的Llama基础模型，以及同等规模的Llama变体。Meta将预训练语料库的大小增加了40%，将模型的上下文长度增加了一倍，并采用了分组查询注意力机制（-query ）。
具体而言，有以下几个关键点：
能力：广泛测试后，在非编码方面，确定这是第一个能达到水平的开源模型。
代码/数学/推理：论文中关于代码数据的讨论较少，但有一个模型在某些评价中超越了其他模型。
多轮一致性：采用了新的方法，Ghost (GAtt)，以改善模型的多轮对话一致性。
奖励模型：为避免安全性和有用性的权衡，采用了两个奖励模型。
RLHF过程：采用了两阶段的RLHF方法，强调了RLHF对模型写作能力的重要影响。
安全性/伤害评估：进行了详尽的安全评估，并采用了特定的方法以增强模型的安全性。
许可证：模型可供商业使用，但有一定的用户数量限制，也即日活大于7亿的产品需要单独申请商用权限。
Llama 2的技术细节
科学家 在一篇博客也对Llama 2的技术报告进行了解析。
这个模型（Llama 2）与原始的Llama在结构上相似，主要的改变在于数据和训练过程，以及增加了上下文长度和分组查询注意力（GQA），且在聊天功能的应用性和推理速度方面有所提高。
训练语料库来自公开资源，不包含Meta的产品或服务的数据。模型在2万亿个数据标记（Token）上训练，以提高性能并减少错误，并尽力删除含有大量私人信息的数据。
论文大部分关于评估和微调，而非创建基础模型。
论文接着遵循RLHF流程，训练一个奖励模型并使用强化学习（RL）进行优化。
此外，技术报告也证实了一点，奖励模型是RLHF的关键，也是模型的关键。为了得到一个好的奖励模型，Meta收集了大量偏好数据，这些数据远远超过了开源社区正在使用的数据。
Meta收集二元对比数据，而非其他更复杂类型的反馈。这类似于1-8的量表，但更侧重于质性评价如“显著优于、优于、稍优于或差不多/不确定”。
他们使用多轮次偏好，模型的响应来自不同的模型训练阶段；Meta的关注点更在于有用性和安全性，而不是诚实度（），在每个数据供应商的数据收集阶段使用不同的指令。
此外，在数据收集过程中，团队添加了额外的安全元数据，显示每一轮模型的哪些响应是安全的。在建模阶段，他们排除了所有“选择的响应不安全而其他响应安全”的例子，因为他们认为更安全的响应会更受人类喜欢。
奖励模型
研究人员训练了两个奖励模型，一个专注于有益性，另一个专注于安全性。这些模型基于语言模型构建，用线性回归层替换了原模型头部。他们始终使用最新的聊天模型，目的是为了减少在RLHF训练中的分布不匹配。
一些关键的技术细节包括：
起始奖励模型基于开源数据训练，并用于生成早期供应商数据。
他们保留了一些的无害数据（占他们自己的90%），但没有给出具体原因。
他们只训练一个epoch，防止奖励模型过拟合。
奖励模型的平均准确率在65-70%范围内，但在”显著不同”的标签上，准确率达到80-90%。
其他有趣的发现：
在奖励模型的损失函数中添加了一个项（与偏好的置信度成比例），以提高有益性。
随着模型的训练和改进，数据对模型输出的一致性评价越来越高
训练的奖励模型在评估中表现优于使用GPT-4生成的奖励模型提示。
图表显示，奖励模型的准确性随着时间的推移有所提高。值得注意的是，尽管奖励模型可能没有得到高度认可，但是GPT-4作为奖励模型的性能表现为其他模型提供了基准。
Meta在讨论微调结果时提到，奖励模型的准确性是Llama 2-Chat性能的关键指标。这符合人们对RLHF会充分利用奖励模型知识的理解。
RLHF和微调
Meta通过使用RLHF方法来提升模型性能，如下图所示使用最优秀的奖励模型来评估各种模型，以此展示RLHF如何将生成的文本推向更高的奖励。Meta迭代训练了5个RLHF版本，每个版本的数据分布都有所改进。
Meta指出，第三方的SFT（有监督微调）数据多样性和质量往往不足以满足对话式指令的LLM对齐需求。Meta通过筛选第三方数据集中的高质量示例，显著提高了结果。他们也强调了注释数据的数量对于再现性的重要性。
Meta观察到，不同的注释平台和供应商可能会导致模型性能的显著差异，因此在使用供应商获取注释时，数据检查仍然非常重要。他们的做法是通过对比人类注释和模型生成的样本来验证数据质量。
在数据质量确立之后，Meta开始关注强化学习（RL）部分。他们发现，即使有熟练的注释员，每个人的写作风格也会有很大的差异。一个在SFT注释上进行微调的模型会学习这种多样性，但同时也会学习到一些糟糕的注释。他们指出，模型的性能是由技巧最好的注释者的写作能力来限制的。
Meta确实承认，这个过程需要大量的计算和注释资源。在整个RLHF阶段，奖励建模数据对于模型改进至关重要。
结论是，有效的RLHF需要一个中等大小的团队。虽然一个1-3人的团队可以发布一个好的指令模型，但实行RLHF可能需要至少6-10人。这个数字会随着时间的推移而减小，但这种类型的工作需要与外部公司签订合同和保持紧密的联系，这总是会耗费一些时间。
此外，Meta对比了方法间的基本差异以及它们的使用时机：
拒绝抽样（RS）进行更广泛的搜索（每个提示生成更多的数据），而PPO则对奖励模型进行更多的更新。
最终方法之间的差异并不显著（与的发现相似）。
在中，仅使用了拒绝抽样，然后在最后一步中使用PPO和拒绝抽样进行微调（在一些评估中，PPO有轻微的优势）。
评估
论文以多种方式评估他们的模型。在自动化基准测试中，例如Open LLM （MMLU，ARC等）的首字母缩略词，Llama 2在所有规模上都比其他任何开源模型要好得多。
模型在诸如MMLU这样的不那么显眼的基准测试中也得分更高，这是因为他们的大量数据工作和RLHF的调整。然而，他们的模型在与闭源模型的比较中并未表现出色。
此外，论文还深入研究了当前流行的评估技术，人类注释者和LLM-as-a-judge由于其普遍性和可用性而受到欢迎。尽管人类评估可能受到一些限制和主观性的影响，但结果显示了Meta在开源领域的主导地位。
他们采用了模型作为评判的技术，并用Elo图展示了RLHF这个随时间变化的概念，这与的AI工作类似。在性能上，他们的模型在之后超过了，这可以在图中看到PPO方法提供了一定的提升：
这篇论文进行了多项评估以展示其一般性能力，包括建立奖励模型。奖励模型的测试亮点：
调整奖励模型分数以适应人类评价者的偏好评估，尽管误差范围较大。
与在开源数据集上训练的奖励模型进行比较，以展示开源领域的可能实现。
人类/模型评估的亮点：
在和Llama-2-Chat的输出上评估模型，避免模型因风格偏好而提高自身结果。
利用评价者间可靠性度量，如Gwet的AC1/2，这些统计工具为此项工作专门设计。
承认人类评估的限制，包括大型评估提示集未覆盖所有实际应用，缺少对编码/推理的评估，只评估最后的对话轮次。
最后，附上Llama 2 的在线测试地址：
参考文献
