1. LLaMA是什麼？
LLaMA是Meta推出的通用大型語言模型(large language model)，其硬體需求較低，可離線安裝在個人電腦，在本機與AI對話。
隨著OpenAI ChatGPT的出現，讓人們了解到通用大型語言模型的應用潛力。不過ChatGPT有一個很大缺點，就是它跑在OpenAI的伺服器。語言模型龐大需要伺服器等級的硬體支撐，這點可以理解，但是使用會受到廠商限制，導致不能肆意妄為，甚至要「催眠」一下才會聽話(喂)。那麼有沒有可能在個人電腦跑「解除封印」的語言模型呢？LLaMA是目前最新的選擇。
2023年2月，Meta研發的通用大型語言模型「LLaMA」在發表前慘遭外洩，造成轟動，吸引許多人為其撰寫程式。儘管Meta要求各大網站下架，仍阻擋不了相關程式的推出。所以Meta等於「被迫」將LLaMA開源，只不過模型的完整權重(weights)仍需要向Meta填表格索取。
Meta訓練了不同等級的LLaMA模型，依訓練參數數量分為7B、13B、30B、65B，Meta在論文中宣稱LLaMA 13B的模型性能超越GPT-3模型。
即使如此，LLaMA的訓練參數還是差ChatGPT一截，所以不能預期回答品質超越ChatGPT。
訓練參數越多的模型理論上越聰明，但是最大的跑起來仍需要伺服器等級的硬體；而最小的模型雖然比較笨，卻是個人電腦跑得動的等級，有些模型甚至不用顯示卡也能跑。所以，LLaMA使個人電腦、手機跑大型語言模型成為可能。
LLaMA大型語言模型特色
優點
- 在個人電腦跑一個小型ChatGPT，不需要超高級的硬體。
- 不用「催眠」就能繞過道德限制，回答各式各樣的問題。除非模型本身額外加入倫理機制。
- 參數最少的LLaMA 7B模型只要4GB的RAM就能跑。
- LLaMA 7B可以只用6GB VRAM的GPU跑，也可以只用CPU跑(
llama.cpp、alpaca.cpp)。
缺點
- LLaMA的性能比OpenAI的ChatGPT弱，可能回答牛頭不對馬嘴，對話長度比較短。
- LLaMA預設只支援英文對答。不過已有用LoRA技術微調的中文、日文模型出現。
- 按照Meta的授權條款，LLaMA模型禁止商用，且完整模型權重尚未完全開放。
LLmMA可以做的事情
作為大型語言模型，LLaMA可以完成以下這類任務：
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文字翻譯
2. 基於LLaMA訓練的大型語言模型
在LLaMA之前，能與GPT-3抗衡的開源模型只有EleutherAI的GPT-J-6B，之後延伸出了Pygmalion 6B模型。
在Meta發表LLaMA後，開始有基於LLaMA訓練的模型出現。
美國史丹佛大學的Stanford Alpaca，以LLaMA ＋ text-davinci-003訓練的「Alpaca」模型，使其能像GPT-3模型一樣聽從指示。
Vicuna 13B基於LLaMA ＋ ShareGPT所微調的模型，並用GPT4做評估，號稱能在90%場景超越原始的LLaMA。
Nomic AI的GPT4ALL模型為基於LLaMA ＋ 800k GPT-3.5-Turbo所訓練。
也有使用LoRA (Low Rank Adaption)技術微調過的大型語言模型，例如中文LLaMA模型與Alpaca大模型，可讓大型語言模型以中文對話。
3. 如何安裝與使用LLaMA？
大型語言模型不能直接使用，還需要有人開發程式方便與大型語言模型對話。
開發者cocktailpeanut推出了網頁程式Dalai讓用戶方便與LLaMA/Alpaca對話。使用方法看這篇。
oobabooga的Text generation WebUI提供Gradio網頁界面，支援更多LLaMA以外的語言模型。使用方法看這篇。
nsarrazin推出的serge網頁版程式，界面仿造ChatGPT，只能用Docker容器跑。
