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LLAMA 2社区许可协议

"协议"指本文规定的Llama材料使用、复制、分发和修改条款。 "文档"指Meta在https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/发布的Llama 2配套规范、手册及文档。 "被许可方"或"您"指根据适用法律具有法律同意年龄，并有权代表雇主或其他实体（如适用）接受本协议的个人或实体。 "Llama 2"指Meta发布的基础大语言模型及相关软件算法，包括机器学习模型代码、训练权重、推理代码、训练代码、微调代码等组件。 "Llama材料"统指Meta根据本协议提供的Llama 2及其文档。 "Meta"指Meta Platforms爱尔兰有限公司（欧盟/瑞士用户）或Meta Platforms Inc.（其他地区用户）。 点击"接受"或使用/分发Llama材料即表示同意受本协议约束。

1. 许可权利 a. 授予非独占、全球性、不可转让的免费许可，允许使用、复制、分发及创建Llama材料的衍生作品。

b. 分发要求： i. 向第三方分发时须附带本协议 ii. 通过集成产品获取Llama材料时不适用第2条 iii. 须保留版权声明 iv. 使用需符合法律法规及《可接受使用政策》 v. 不得用于改进其他大语言模型（Llama 2衍生作品除外）

2. 商业条款 若月活用户超7亿，需向Meta申请额外许可。

3. 免责声明 Llama材料按"现状"提供，不承担任何明示或默示担保。

4. 责任限制 Meta不对任何间接、特殊或后果性损害承担责任。

5. 知识产权 a. 不授予商标使用权 b. 衍生作品归修改者所有 c. 提起侵权诉讼将终止许可

6. 协议期限 违约时Meta可终止协议，终止后须停止使用。

7. 法律适用 受加利福尼亚州法律管辖。

可接受使用政策

禁止用途包括：

1. 违法活动：暴力、儿童剥削、人口贩卖等
2. 高危活动：军事、武器开发、关键基础设施等
3. 欺骗行为：虚假信息、垃圾邮件、仿冒他人等
4. 未披露AI系统风险

违规举报渠道：

• GitHub问题提交
• 风险内容反馈
• 漏洞报告
• 滥用行为举报邮箱 extra_gated_fields: 名: text 姓: text 出生日期: date_picker 国家: country 所属机构: text 地理位置: ip_location
  勾选即表示接受许可条款并同意根据Meta隐私政策处理信息: checkbox extra_gated_description: 所提供信息将按照Meta隐私政策处理。 extra_gated_button_content: 提交 language:

• 代码 pipeline_tag: 文本生成 tags:
• facebook
• meta
• pytorch
• llama
• llama-2 license: llama2

Code Llama

Code Llama是由70亿到340亿参数规模的预训练及微调生成文本模型组成的系列。本仓库存储Hugging Face Transformers格式的340亿参数指令微调版本。该模型适用于通用代码生成与理解任务，其他模型索引详见底部表格。

使用方式

安装依赖：

pip install transformers accelerate

功能支持：

• [x] 代码补全
• [ ] 代码填充
• [x] 指令交互
• [ ] Python专项

模型详情

注：使用需遵守Meta许可协议

开发方 Meta

版本类型：

• 基础版：通用代码生成与理解
• Python版：专为Python优化
• 指令版：安全部署的指令跟随

参数量 7B/13B/34B/70B

本仓库为34B指令版

输入 仅接受文本

输出 仅生成文本

架构 基于优化Transformer的自回归语言模型

训练时间 2023年1月至7月

状态 静态离线训练模型，后续将根据社区反馈改进安全性

许可 商业许可详见：官网链接

论文 《Code Llama: 代码基础开放模型》arXiv链接

适用场景

适用 英语及相关编程语言的商业与研究用途：

• 基础版：通用代码任务
• Python版：Python专项处理
• 指令版：更安全的代码助手

禁用 违反法律法规的用途、非英语场景、违反使用政策的行为

硬件环境

训练设施 使用Meta研究超级集群

碳足迹 总训练耗能40万A100-80GB GPU小时，排放65.3吨CO2当量，已通过Meta碳中和计划抵消

训练数据

训练数据与Llama 2相同（详见论文第2章）

评估结果

性能与安全评估参见论文第3-4章

伦理限制

作为新兴技术存在使用风险：

• 当前仅测试英语场景
• 输出可能存在不准确内容
• 部署前需进行应用场景专项安全测试

责任使用指南：官网链接