LLaMA 2（风格化为 LLaMa 2）是Meta AI于2023年7月18日与微软合作发布的一系列大型语言模型。它继承了最初的LLaMA模型，并因使模型权重可供商业使用而闻名，这与早期版本仅限学术访问的受限做法有所不同。此次发布包括基础模型和指令微调的聊天变体，参数规模分别为70亿、130亿和700亿。
模型架构与LLaMA 1相比基本保持不变，但训练数据增加了40%。LLaMA 2基于公开可用的数据进行训练，聊天版本则使用了RLHF（基于人类反馈的强化学习）等技术进行微调。这些模型在自定义许可下分发，该许可允许商业使用，但施加了可接受使用政策，这引发了关于它们是否符合开源软件资格的争议。
背景
2022年底ChatGPT的发布及其迅速流行，加剧了人们对生成式AI和大型语言模型的兴趣。Meta的首席AI科学家Yann LeCun此前曾表示，此类模型最适合辅助写作，这使Meta的方法在更广泛的AI格局中定位明确。
LLaMA 1于2023年2月24日发布，是一个参数规模从1B到65B的基础模型系列。其权重最初仅根据具体情况向研究人员提供，并采用非商业许可。2023年3月，未经授权的LLaMA 1副本通过BitTorrent和HuggingFace泄露，促使Meta提出删除请求。此次泄露被比作Stable Diffusion的开放分发，后者曾激发了社区的快速创新。
发布与特性
LLaMA 2于2023年7月18日发布，提供三种参数规模：7B、13B和70B。基础模型在2万亿个公开可用数据令牌上进行训练，比LLaMA 1增加了40%。聊天模型在超过100万条人工标注上进行了微调，并使用RLHF来使响应与用户意图保持一致。
LLaMA 2的许可允许商业使用，但包含诸如禁止用于改进其他大型语言模型等限制。这导致开源倡议组织认为，尽管Meta使用了“开源”一词，但LLaMA 2并非真正的开源。
商业与生态影响
LLaMA 2的商业可用性使其成为初创公司和企业在寻求OpenAI和Anthropic专有模型替代方案时的热门选择。它被集成到Amazon Web Services（AWS）、Azure和Google Cloud平台中，从而能够通过托管服务进行部署。70B模型因其在基准测试中的表现而特别引人注目，通常能与更大的专有模型相媲美。
2023年8月，Meta发布了Code Llama，这是LLaMA 2针对代码生成进行微调的版本，参数规模为7B、13B、34B，后来扩展到70B。这扩展了LLaMA 2在软件开发任务中的适用性。
后续版本与遗产
LLaMA 2于2024年4月18日被LLaMA 3取代，后者引入了在15万亿个令牌上训练的8B和70B模型。LLaMA 3表明，即使超过Chinchilla最优训练数据量，性能仍能持续提升，这一发现影响了扩展实践。LLaMA 3.1于2024年7月23日发布，包含405B参数模型，而LLaMA 4于2025年4月发布。
2026年4月，Meta Superintelligence Labs推出了Muse Spark作为LLaMA的替代品，标志着Meta AI模型策略的转变。LLaMA 2在开放权重大型语言模型的历史上仍是一个重要里程碑，它为商业可及性树立了先例，并塑造了生成式AI的生态系统。