目录
1. 开发背景
2. 目标与应用
3. 训练数据
4. 模型架构与规模
5. 开源与社区支持
6. 对话能力
7. 微调与应用
8. 推理速度与资源消耗
总结
LLaMA（Large Language Model Meta AI）和 ChatGLM（Chat Generative Language Model）都是强大的大型语言模型，但它们有一些关键的区别，主要体现在以下几个方面：
1. 开发背景
- LLaMA：由 Meta（Facebook）发布，LLaMA 是一个开源的大型语言模型，旨在提供与 GPT-3 等模型相当的性能，并且支持多种规模（例如 7B, 13B, 30B, 65B 参数版本）。LLaMA 的重点在于提供高效、精简的模型架构，便于研究人员在不同资源限制下进行训练和应用。
- ChatGLM：由 清华大学 KEG 实验室开发，是一个中文的对话生成语言模型。ChatGLM 在大规模中文语料库上进行了预训练，并且在生成对话和中文自然语言处理（NLP）任务上表现较为优秀。其目标是针对中文和多语言的任务优化，并提供类似 GPT 系列的对
