Llama 2 : Modèles de base ouverts et modèles de discussion affinés
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
July 18, 2023
Auteurs: Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan, Marcin Kardas, Viktor Kerkez, Madian Khabsa, Isabel Kloumann, Artem Korenev, Punit Singh Koura, Marie-Anne Lachaux, Thibaut Lavril, Jenya Lee, Diana Liskovich, Yinghai Lu, Yuning Mao, Xavier Martinet, Todor Mihaylov, Pushkar Mishra, Igor Molybog, Yixin Nie, Andrew Poulton, Jeremy Reizenstein, Rashi Rungta, Kalyan Saladi, Alan Schelten, Ruan Silva, Eric Michael Smith, Ranjan Subramanian, Xiaoqing Ellen Tan, Binh Tang, Ross Taylor, Adina Williams, Jian Xiang Kuan, Puxin Xu, Zheng Yan, Iliyan Zarov, Yuchen Zhang, Angela Fan, Melanie Kambadur, Sharan Narang, Aurelien Rodriguez, Robert Stojnic, Sergey Edunov, Thomas Scialom
cs.AI
Résumé
Dans ce travail, nous développons et publions Llama 2, une collection de grands modèles de langage (LLMs) pré-entraînés et affinés, allant de 7 à 70 milliards de paramètres. Nos LLMs affinés, appelés Llama 2-Chat, sont optimisés pour des cas d'utilisation en dialogue. Nos modèles surpassent les modèles de chat open-source sur la plupart des benchmarks que nous avons testés, et sur la base de nos évaluations humaines en termes d'utilité et de sécurité, ils pourraient constituer une alternative appropriée aux modèles propriétaires. Nous fournissons une description détaillée de notre approche d'affinage et d'amélioration de la sécurité de Llama 2-Chat afin de permettre à la communauté de s'appuyer sur notre travail et de contribuer au développement responsable des LLMs.
English
In this work, we develop and release Llama 2, a collection of pretrained and
fine-tuned large language models (LLMs) ranging in scale from 7 billion to 70
billion parameters. Our fine-tuned LLMs, called Llama 2-Chat, are optimized for
dialogue use cases. Our models outperform open-source chat models on most
benchmarks we tested, and based on our human evaluations for helpfulness and
safety, may be a suitable substitute for closed-source models. We provide a
detailed description of our approach to fine-tuning and safety improvements of
Llama 2-Chat in order to enable the community to build on our work and
contribute to the responsible development of LLMs.