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ChatGPT vs LLaMa 2 差异性对比【大模型行业应用入门系列】

时间：2024-01-16 来源：浏览：

ChatGPT vs LLaMa 2 差异性对比【大模型行业应用入门系列】

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【摘要】 LLaMa 2 和 ChatGPT 都是大型语言模型，旨在生成类似人类的文本，二者均在当前最为流行的大型语言模型之列，然而却存在关键差异。那么，差异性有哪些？二者又该如何选择呢？

【作者】 李杰， 专注于Java虚拟机技术、云原生技术领域的探索与研究。

随着技术的不断演进，在开源语言模型领域，LLaMa 2 已成为强有力的竞争者。LLaMa 2 由 Meta（以前称为 Facebook）开发，与同类产品 ChatGPT 相比具有多种优势。本文将深入探讨 LLaMa 2 与 ChatGPT 差异性对比，以供大家在实际的业务场景中进行技术选型参考。

1. 什么是 ChatGPT ？

ChatGPT 是 OpenAI 于2022年11月推出的一款新的大型语言模型，它是继2020年 GPT-3 问世后开发的另一款新产品。

ChatGPT 采用 Transformer （编码器-解码器）框架模型，这种针对序列任务而优化的网络架构可生成连贯流畅的对话文本。同时，通过大量无监督预训练，学习了丰富的通用知识图谱，从而使得 ChatGPT 能够参与自然的人机对话互动，并给出切题相关、条理清晰的回复，用户难以从其生成内容看出与人类编写文本的区别。

此外，ChatGPT 表现出了很强的社交和同情心能力。它不仅能回答问题，还会主动展现关怀，避免产生误导或冒犯。

ChatGPT 的出现预示着大型语言模型将成为 AI 互助智能系统的重要组成部分。其展现出的卓越语言能力，极大提升了人机交互体验。

2. 什么是 LLaMa 2 ？

LLaMa 2 是 Meta AI 开发的大型语言产品，由Meta与微软合作推出，旨在通过AI 实现更广泛参与。它于2023年7月推出，主要基于早期产品 LLaMa 进行设计优化。

与 LLaMa 1不同的是， LLaMa 2 采用了包括自注意力和卷积在内的新型神经结构，并通过强化学习提升表现，增强其上下文化和生成适当输出的能力。

不同于传统以任务驱动的模型， LLaMa 2 重视用户体验和普惠性。它利用泛化能力，能够为不同应用提供安全高效的服务，如问答、总结以及内容定制等场景。

此外， LLaMa 2 通过实时更新事实知识，能够给出根据时事形势最新调整的回复，从而大幅提升了其应用广度。

从另一角度而言，此版本包括预训练和微调LLaMa语言模型的模型权重和起始代码 ——参数范围从 7B 到 70B。

LLaMa 2 的训练数据比 LLaMa 1 多 40%，上下文长度是 LLaMa 1 的两倍。

LLaMa 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 LLaMa-2-chat 的初始版本。接下来，LLaMa-2-chat 使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行迭代细化，其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。

3. LLaMa 2 与 ChatGPT 差异性对比分析

针对LLaMa 2 与 ChatGPT 两者之间的差异性对比，我们先来看一个全局的宏观对比分析，具体可参考如下表格：

这里，我们将分别从许可协议、安全层面、性能层面、可访问性层面以及其他层面针对两者进行对比解析，具体如下。

3.1 许可协议

LLaMa 2 开源语言模型的最大优势之一是其“许可协议”。与 LLaMa 1不同， LLaMa 2 对于研究和商业用途都是“免费”的。即意味着个人独立开发者和企业可以构建自己的聊天机器人和应用程序，而无需支付 GPT-4 API 或任何额外的许可费用，从而为独立开发者及初创公司提供了一个机会，可以不受任何限制地根据其特定需求定制聊天机器人。

此外，该许可协议授予用户全球范围内非独家、不可转让且免版税的有限许可。这意味着用户可以根据自己的需求自由使用和修改LLaMa2模型，不受任何法律限制。

注：若使用此产品或服务的月活跃用户超过7亿，在这种情况下，则需要申请单独的许可证。

3.2 安全层面

与ChatGPT 相比，LLaMa2具有更高的安全级别。ChatGPT 以其安全性能而闻名，而LLaMa 2 将安全性提升到了一个更高的水平。在安全提示方面， LLaMa 2 的安全水平约为 7%，而LLaMa 2 聊天模型则表现出更令人印象深刻的安全水平，约为 4%。

这种增强的安全性使LLaMa 2 成为企业和开发人员的最佳选择。通过利用 LLaMa2，能够有效地避免出现虚假信息或诱导性回复的风险，极大地提升了用户体验。

与此同时，Meta AI 团队也一直在着力提升 LLaMa 2 在安全和隐私方面的能力。例如针对输入内容进行过滤，避免泄露个人信息等。

▲基于2000提示的安全测试基准对比

3.3 性能层面

在性能层面，Meta 通过大量基准测试显示，LLaMa 2 在提供帮助建议方面表现优于ChatGPT ，并给出的响应结果更加详实高效。

除此之外， LLaMa 2 在有用性方面也领先 ChatGPT 约 7%。经过人工调优后， LLaMa 2聊天模型的优势进一步扩大至 4%。

与闭源产品进行对比，700 亿参数的 LLaMa 2 也表现出众。尤其是在阅读理解、数学及逻辑推理等任务中，效果均优于其他同类产品。这充分证明了 LLaMa 2 在性能方面的引领地位。

与此同时，基于 LLaMa 2 所采用的开源特性，给开发者提供了无限灵活性。技术人员可以在平台上无限定制、不断优化以实现更多创新的可能性。

▲ 基于4000 提示的性能测试基准对比

3.4 可访问性

众所周知， LLaMa 2 和 ChatGPT 都是大型语言模型，旨在生成类似人类的文本。然而，两者之间却存在关键差异。LLaMa 2 是一个开源模型，可以免费下载并用于研究和商业目的。这意味着用户可以自由地访问、使用和修改 LLaMa 2 模型来满足既定的需求，而且可以将其应用于各种领域，从学术研究到商业产品开发。

相反，ChatGPT 是一个闭源产品，我们只能通过 OpenAI 提供的 API 进行访问。用户需要使用 OpenAI 的 API 密钥才能与 ChatGPT 进行交互。这意味着用户无法直接获取或修改 ChatGPT 的底层模型，而是通过 OpenAI 的云服务进行使用。同时，使用 ChatGPT 的 API 可能会产生费用，具体的定价和政策由 OpenAI 决定。

3.5 可微调性

LLaMa 2 的“微调”特性使得其在众多模型中脱颖而出，成为其一大亮点改进。由于微调涉及针对特定任务和数据集训练基础模型，使得其原有的性能和可用性进一步增强，以更适应人类的偏好。

LLaMa 2在广泛的微调、改进的性能和家庭友好的特性方面具有显着的优势，相较于ChatGPT ，是一个强大的开源替代方案。LLaMa 2 的开源性质使得开发人员能够构建自己的聊天机器人和语言模型，而无需支付昂贵的API费用。这为开发人员和研究人员提供了极大的灵活性和自由度，他们可以根据自己的需求和目标定制 LLaMa2，将其应用于各种项目和领域。

综上所述，在性能方面， LLaMa 2 表现出了可喜的成绩。在基准测试中，比较不同的语言模型， LLaMa 2 的表现令人钦佩，在帮助提示方面经常超越 ChatGPT。这些结果表明 LLaMa 2 能够生成准确且相关的响应。

另一个显著优势是LLaMa 2 对安全的关注。LLaMa 2 经过了广泛的测试和微调，以确保其响应符合人类偏好并且不会泄露敏感信息。事实上，与 ChatGPT 相比，它在安全性方面排名更高。

此外， LLaMa 2 拥有更大的知识库。截止日期为2022年9月，与 ChatGPT 相比， LLaMa 2 提供了一年的额外信息，使其响应更加及时且相关。

在可访问性方面， LLaMa 2 再次获胜。作为一个开源模型， LLaMa 2 可以免费下载和构建，允许开发人员和研究人员定制和利用该模型以满足他们的特定需求。对于那些希望创建自己的聊天机器人或语言模型的人来说，这种自由和灵活性使 LLaMa 2 成为宝贵的资源。

总之， LLaMa 2 比 ChatGPT 具有多个优势。作为一个开源模型， LLaMa 2 可以免费用于研究和商业目的，并且在基准测试中表现出了优越的性能。LLaMa 2 注重安全性、更大的知识库和可访问性，对于那些希望利用语言模型的人来说是一个强大的选择。

4. LLaMa 2 vs ChatGPT，该如何选择？

LLaMa2 和 ChatGPT 都是当前最为流行的大型语言模型，在语言理解、生成、翻译等方面都表现出色。二者各有优势，具体选择哪一个取决于具体的需求。

LLaMa 2 是 Meta 推出的最新一代开源大语言模型，凭借其先进的功能和优化的参数， LLaMa 2 可以在各种场景中发挥重要作用，具体可参考如下：

(1) 聊天机器人和客户服务

LLaMa 2 智能聊天机器人和虚拟助手提供支持，为用户查询提供高效、准确的响应。其改进的性能和安全性设置成为提供卓越客户服务体验的理想选择。

例如， LLaMa 2 可以用于：

为客户提供实时帮助，回答有关产品、服务或政策的问题。
解决客户问题，例如退款或订单跟踪。
提供个性化的客户体验，例如推荐产品或服务。

(2) 自然语言处理（NLP）研究

研究人员和开发人员可以利用 LLaMa 2 的开源代码和广泛的参数来探索自然语言处理的新进展、生成相关会话代理以及进行与语言的实验。

例如， LLaMa 2 可以用于：

开发新的自然语言处理算法和模型。
创建更复杂的聊天机器人和虚拟助手。
研究语言的结构和功能。

(3) 内容生成

LLaMa 2 可用于生成高质量的内容，例如文章、论文和创意写作。它可以帮助作家集思广益、提供提示并增强整体写作过程。

例如， LLaMa 2 可以用于：

帮助作家创作创意内容，例如诗歌、小说或剧本。
帮助学生撰写学术论文或报告。
帮助企业撰写营销材料或新闻稿。

(4) 语言翻译

凭借其理解和生成类人反应的能力， LLaMa 2 可用于语言翻译任务，从而实现更准确且与上下文相关的翻译。

例如， LLaMa 2 可以用于：

为企业提供翻译服务，帮助他们与全球客户进行交流。
为旅行者提供翻译帮助，帮助他们在国外旅行时与当地人交流。
为教育机构提供翻译服务，帮助学生学习其他语言。

(5) 数据分析与洞察

LLaMa 2可以帮助从文本中进行大量数据分析和提取洞察，帮助企业进行决策过程、情绪分析和趋势识别。

例如， LLaMa 2 可以用于：

帮助企业分析客户反馈，了解客户需求。
帮助企业分析市场趋势，制定营销策略。
帮助企业分析舆情，了解公众情绪。

综上所述，如果我们寻求更高性能、更安全、更易于使用的语言模型， LLaMa 2是 一个出色的选择。作为一个开源模型， LLaMa 2 提供了广泛的自定义和适应性，我们可以根据自己的需求进行微调和优化，以满足大部分常见的语言处理需求。

而如果我们需要一个功能更全面、更强大、能够支持更多创意写作任务的语言模型，ChatGPT 则是一个更好的选择。 ChatGPT 经过精心训练和优化，具备卓越的生成能力和流畅的对话体验。它在通用对话、文本生成和创造性写作等方面表现出色，能够提供更多创意和多样性的文本输出。

在实际的业务场景中，基于我们自身的一些特定诉求，以下是一些建议的选择方案：

1、如果我们需要更高度自定义和适应性，希望能够自由地修改和扩展模型，以满足特定的任务和应用场景，那么 LLaMa 2 是一个理想的选择。

2、如果我们需要一个功能更全面、更强大的语言模型，特别是在创意写作、故事生成等任务中，ChatGPT 能够提供更多的创意和多样性。

需要注意的是， LLaMa 2 是一个开源模型，可以直接访问和使用，而ChatGPT需要通过OpenAI提供的API进行访问和使用。因此， 在选择之前，还要考虑到开放性和使用方式。

5. 关于 LLaMa 2 未来发展的一点思考

作为一种颠覆性的开源语言模型， LLaMa 2 在人工智能领域带来了多项改进和突破，被广泛认为比其前身 GPT-3.5 在许多方面更为出色。

首先， LLaMa 2 在可用性和安全性方面具有显著优势。相比之前的开源模型， LLaMa 2 经过了广泛的微调，以使其更符合人类的偏好。这种微调大大增强了模型的可用性和安全性，使其成为一个理想的替代品来取代那些封闭的大型语言模型。通过人工优化， LLaMa 2 确保提供准确且相关的结果，为用户提供更好的体验。

此外， LLaMa 2 提供了三个不同的变体，其参数数量从 70 亿到令人惊叹的 700 亿不等。参数数量越多，模型的能力就越强大。特别是 700 亿参数的 LLaMa 2 聊天模型，成为最引人注目的变体之一。该模型在性能上表现出色，并经过了专门针对聊天应用程序的优化，使其成为构建聊天机器人和类似应用程序的绝佳选择。

参考：