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如何评价 LLaMA 模型泄露？ - 知乎
想要快速玩起来 LLaMA 分三步：下载模型文件使用 Docker 准备运行环境运行它，开玩我们先来进行第一步操作，下载模型文件。下载 LLaMA 模型文件网上随处可见的下载地址就不再赘述（比如官方项目的 PR #73 [2]），将模型（比如 7B 或者 13B 版本）下载好之后，整理目录结构，确保目录结构和下面
Meta 发布模型 Llama 3，实际体验效果如何？ - 知乎
Llama 3 70B 的能力，已经可以和 Claude 3 Sonnet 与 Gemini 1 5 Pro 等量齐观，甚至都已经超过了去年的两款 GPT-4 。更有意思的，就是价格了。实际上，不论是 8B 和 70B 的 Llama 3 ，你都可以在本地部署了。后者可能需要使用量化版本，而且要求一定显存支持。但是这对于很多人来说已经是非常幸福了，因为
如何看Meta最新开源的Llama3. 3-70B-Instruct，它和之前的Llama有什么区别?
Llama 3 3-70B-Instruct在多语言支持方面表现出色，尽管目前不支持中文，但它支持多达8种语言的文本输入和输出，这为全球开发者提供了广泛的应用可能性。随着社区的不断壮大和技术的持续迭代，Llama 3 3有望在未来的开发和应用中发挥更大的作用。
Meta 发布开源可商用模型 Llama 2，实际体验效果如何？
LLaMA-2-chat 几乎是开源模型中唯一做了 RLHF 的模型。这个东西太贵了，Meta 真是大功一件！根据下图的结果，LLaMA-2 经过 5 轮 RLHF 后，在 Meta 自己的 reward 模型与 GPT-4 的评价下，都表现出了超过 ChatGPT 性能（在Harmlessness与Helpfulness两个维度）。
如何评价 Meta 刚刚发布的 LLama 4 系列大模型？ - 知乎
llama真是吊死在DPO上了新架构infra，长上下文，Reasoning RL，工程性coding可能还是大家今年的主攻方向。移步转眼，时间快来到了2025年中旬，Openai，Anthropic，Deepseek的大模型都憋着劲还没发，要一飞冲天，未来几个月想必会非常热闹。
Deepseek为什么蒸馏llama和Qwen模型,而不用671B满血模型去蒸馏自己的小模型？ - 知乎
三个可能原因，一是 deepseek v3没有自己的小模型；二是v2或2 5的小尺寸模型不如llama和 qwen 同级别尺寸的性能。；三是蒸馏后的模型，llama和qwen有更好的部署生态。
做大模型RL后训练，用huggingface trl还是用llama-factory？
14B模型，我用llama-factory做过reward model的lora训练和PPO的lora训练，具体训练脚本可以看我的两篇文章。 PPO训练实践——基于llamafactory训练框架和 RewardModel 训练实践——基于llamafactory训练框架。
怎么看待Llama3. 1依旧不支持中文的现状？ - 知乎
Llama系列模型一直对中文支持都比较差，是中文模型比较难吗？还是其它原因？
微调大模型，unsloth和llama factory如何选择? - 知乎
尽管处理的数据量是LLAMA-FACTORY的20倍，UNSLOTH的速度仍快约10倍，极大优化了时间成本，尤其在大规模数据处理中的效率优势显著，但不存在明显算力瓶颈话，而且分布式复杂和信创要求，有存在华为大量国产昇腾NPU卡，建议使用Llama-Factory！
如何评价Llama 4？ - 知乎
https: www llama com 混饭吃而已，个人公众号: 会做饭的螃蟹

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