1. 模型架构与技术迭代
| 维度 | LLaMA1 | LLaMA2 | LLaMA3 |
|---|---|---|---|
| 基础架构 | 基于Transformer解码器，引入RMSNorm、SwiGLU激活函数和RoPE位置编码 | 延续LLaMA1架构，但34B/70B版本引入分组查询注意力（GQA） | 全系列采用GQA（包括8B模型），并优化解码器层结构以提升推理效率 |
| 上下文长度 | 2048 tokens | 扩展至4096 tokens | 进一步扩展至8192 tokens（部分场景支持8K） |
| 分词器 | 基于BPE算法，词表32k | 沿用BPE分词器，但优化训练数据清洗 | 改用tiktoken分词器，词表扩展至128k，编码效率提升约15% |
2. 训练数据与规模
| 维度 | LLaMA1 | LLaMA2 | LLaMA3 |
|---|---|---|---|
| 训练数据量 | 1T token | 2T token（比LLaMA1多40%） | 15T token（LLaMA2的7倍） |
| 数据多样性 | 以英文为主，开源数据集 | 增加多语言和代码数据，过滤隐私内容 | 包含30种语言（非英语占5%）、代码数据量增加4倍 |
3. 性能与应用场景
| 维度 | LLaMA1 | LLaMA2 | LLaMA3 |
|---|---|---|---|
| 基准测试 | 13B模型超越GPT-3（175B），65B模型对标Chinchilla/PaLM | 70B模型性能接近GPT-3.5，在MMLU等测试中优于开源竞品 | 70B模型性能介于ChatGPT 3.5与GPT-4之间，推理与代码能力显著提升 |
| 应用方向 | 学术研究为主，非商业许可 | 支持商业用途，推出对话优化模型LLaMA2-Chat和Code-Llama | 全场景适用，支持长文本生成、多语言交互及复杂代码任务 |
| 训练效率 | 65B模型需2048张A100训练21天 | 优化并行策略，70B模型训练时间缩短约20% | 引入动态批处理与混合精度训练，能耗降低30% |
4. 开源与生态影响
• LLaMA1：权重非公开，仅限研究，但泄露后催生Alpaca/Vicuna等衍生模型。 • LLaMA2：完全开源且免费商用，推动企业级应用（如客服、内容生成）。 • LLaMA3：进一步降低商用门槛，Meta构建官方生态（如千帆平台），支持定制化微调。
总结
• 核心差异：LLaMA3通过更大规模数据、全系列GQA架构和高效分词器，实现了性能跨越；LLaMA2在商业化和安全性上突破；LLaMA1奠定技术基础。
• 选择建议：
• 研究场景：LLaMA1足够轻量（7B-13B）；
• 商业应用：优先LLaMA2/3，需长文本支持选LLaMA3；
• 多语言/代码任务：LLaMA3最佳。
更多技术细节可参考Meta官方文档（LLaMA）及Datawhale等开源课程。