大型语言模型（LLMs）在多个领域表现出卓越的能力，尤其是在需要复杂推理和专业知识的任务中，例如编程和创意写作。LLMs通过直观的聊天界面与人类互动，导致了它们在公众中的快速普及。LLMs通常通过自回归式的Transformer在大量自监督数据上进行预训练，然后通过诸如人类反馈的强化学习（RLHF）等技术进行微调，使其更符合人类偏好。尽管训练方法相对简单，但高计算要求限制了LLMs的发展。已有公开发布的预训练LLMs在性能上可以与GPT-3和Chinchilla等闭源模型相媲美，但这些模型并不适合作为诸如ChatGPT、BARD、Claude这样的闭源“产品”LLMs的替代品。

本文开发并发布了Llama 2和Llama 2-Chat，以供研究和商业使用，这是一系列预训练和微调的LLMs，模型规模最大可达70亿参数。Llama 2-Chat在有用性和安全性方面的测试中普遍优于现有的开源模型，并且在人类评估中与一些闭源模型相当。本文还采取了提高模型安全性的措施，包括特定的数据注释和调整，红队测试，以及迭代评估。同时作者强调，虽然LLMs是一项新技术，可能带来潜在风险，但如果安全地进行，公开发布LLMs将对社会有益。作者提供了负责任使用指南和代码示例，以促进Llama 2和Llama 2-Chat的安全部署。