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Meta LLaMA 2核心技术拆解：4T数据训练+30%显存优化，70B模型准确率82.6%

Meta LLaMA 2深度解读：从架构升级到实战部署，开源大模型的巅峰之作

2023年7月，Meta AI推出的LLaMA 2系列大模型，以“开源可商用”的颠覆性策略，再次改写了大模型领域的格局。作为LLaMA 1的继任者，LLaMA 2不仅延续了“小参数高性能”的优势，更通过架构升级、指令微调革新和安全机制强化，在7B、13B、70B三个参数规模上全面超越前代，甚至在部分任务上媲美闭源模型GPT-4。

本文将从架构演进、训练秘籍、性能对比、部署实战和应用场景五个维度，全面拆解LLaMA 2的技术内核，揭秘其“开源却能比肩闭源”的底层逻辑，为开发者提供从理论到落地的完整指南。

一、基座模型架构升级：在继承中突破的Transformer

LLaMA 2延续了LLaMA 1的“Decoder-only Transformer”架构，但通过三项关键改进，大幅提升了模型的表达能力和计算效率。其核心架构参数如下：

参数	7B模型