LLaMA是Meta AI公司于2023年2月发布的大型语言模型。作为该系列的初代模型，Llama 是一个纯粹的基座语言模型，设计目标是提供一个开放且高效的通用语言理解与生成平台。共有 7B、13B、33B、65B（650 亿）四种版本。

关于训练集，其来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现。整个训练数据集在 token 化之后大约包含 1.4T 的 token。其中，LLaMA-65B 和 LLaMA-33B 是在 1.4万亿个 token 上训练的，而最小的模型 LLaMA-7B 是在 1万亿个 token 上训练的。

关于模型性能，LLaMA 的性能非常优异：具有 130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3（ 参数量达 1750 亿），而且可以在单块 V100 GPU 上运行；而最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B。虽然其他强大的大语言模型通常只能通过有限的API访问，但Meta在非商业许可的情况下发布了LLaMA的模型权重，供研究人员参考和使用。