---
title: "LLaMA (Meta AI) (RO)"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLaMA_(Meta_AI)_(RO)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLaMA_(Meta_AI)_(RO)"
language: "ro"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Romanian"
revision_id: 3685
wiki_created_at: 2026-09-06T23:24:27Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:24:27Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:58:18Z
---

# LLaMA (Meta AI) (RO)

**LLaMA** (*Large Language Model Meta AI*) — familie de modele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) cu sursă predominant deschisă, dezvoltată de divizia de cercetare Meta AI. Modelele LLaMA sunt construite pe o arhitectură transformer modificată și sunt orientate spre eficiență ridicată a calculului, democratizarea accesului la tehnologii AI de ultimă generație și adaptarea ușoară la sarcini specializate. Familia a evoluat de la lansarea inițială de cercetare LLaMA 1 (februarie 2023) până la modelele multimodale LLaMA 4 (lansare planificată în 2026).

## Denumire

Abrevierea **LLaMA** provine de la **Large Language Model Meta AI** (Model de Limbaj de Mari Dimensiuni Meta AI).

- **Large Language Model** — subliniază dimensiunea modelelor, ai căror parametri se măsoară de la miliarde la trilioane.
- **Meta AI** — indică dezvoltatorul, grupul de cercetare Meta.

## Istoricul creării

Dezvoltarea LLaMA a început la sfârșitul anului 2022 ca răspuns strategic al Meta la succesul ChatGPT de la OpenAI. Mark Zuckerberg a format o echipă interdisciplinară, incluzând cercetători din laboratorul FAIR (Facebook AI Research). Un rol cheie în filosofia proiectului l-a jucat Yann LeCun, directorul FAIR, care din 2013 a aderat la principiul transparenței totale a tuturor cercetărilor laboratorului.

Prima versiune, **LLaMA 1**, a fost lansată în februarie 2023 cu o licență de cercetare. La scurt timp după lansare, în martie 2023, ponderile modelului au fost scurse pe internet prin BitTorrent. Acest eveniment, contrar temerilor, nu a oprit, ci dimpotrivă, a stimulat dezvoltarea proiectului, deoarece le-a oferit cercetătorilor independenți și entuziaștilor din întreaga lume posibilitatea de a experimenta cu modelul. Ca urmare, pe platforma Hugging Face au apărut zeci de mii de modele derivate. Versiunile ulterioare, începând cu **LLaMA 2**, au fost lansate deja cu licență comercială<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLaMA_(Meta_AI)_(RO)#cite_note-1)</sup>, consolidând statutul LLaMA ca jucător cheie pe piața modelelor AI cu sursă deschisă.

## Evoluția modelelor și cronologia lansărilor

| Versiune       | Data lansării                                                                                    | Intervalul de parametri                      | Inovații și caracteristici cheie                                                                                                                            |
|----------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **LLaMA 1**    | Februarie 2023                                                                                   | 7B – 65B                                     | Arhitectură de bază (RMSNorm, SwiGLU, RoPE). Antrenare pe 1,4 trilioane de token-uri. Fereastră de context de 2048 token-uri. Licență de cercetare.         |
| **LLaMA 2**    | Iulie 2023                                                                                       | 7B – 70B                                     | Fine-tuning pentru dialoguri (RLHF). Introducerea Grouped-Query Attention (GQA). Fereastră de context de 4096 token-uri. Prima licență comercială.          |
| **Code Llama** | August 2023                                                                                      | 7B – 70B                                     | Versiune specializată pentru cod. Fine-tuning pe 500 de miliarde de token-uri de cod. Variante: de bază, specializat pentru Python, instruction-tuned.      |
| **LLaMA 3**    | Aprilie 2024                                                                                     | 8B, 70B                                      | Antrenare pe 15 trilioane de token-uri. Tokenizator îmbunătățit cu un vocabular de 128 mii de token-uri. Performanță ridicată (82% pe MMLU).                |
| **LLaMA 3.1**  | Iulie 2024<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLaMA_(Meta_AI)_(RO)#cite_note-2)</sup> | 8B, 70B, 405B                                | Modelul flagship 405B cu performanță la nivelul GPT-4o. Fereastră de context de până la 128 mii de token-uri. A apărut posibilitatea procesării imaginilor. |
| **LLaMA 4**    | (plan: aprilie 2025)                                                                             | 109B (Scout), 400B (Maverick), 2T (Behemoth) | Arhitectură Mixture-of-Experts (MoE). Multimodalitate nativă (text, imagini, video). Fereastră de context de până la 10 milioane de token-uri.              |

Cronologia dezvoltării modelelor LLaMA

## Arhitectură

LLaMA utilizează arhitectura transformer-decoder autoregresiv, dar introduce o serie de îmbunătățiri cheie care cresc eficiența calculului și calitatea textului generat:

- **Pre-normalization (Pre-normalizare)**. Normalizarea se aplică la intrarea fiecărui substrat al transformer-ului, nu la ieșire. Această abordare stabilizează antrenarea rețelelor foarte adânci și previne problemele cu gradienții.
- **RMSNorm (Root Mean Square Layer Normalization)**. În locul LayerNorm standard se utilizează RMSNorm. Această tehnică de normalizare elimină operația de scădere a mediei, accelerând calculele cu 10–50% menținând în același timp stabilitatea.
- **SwiGLU (Swish-Gated Linear Unit)**. Ca funcție de activare se folosește SwiGLU în locul ReLU sau GELU. Acest mecanism de gating (gating mechanism) creează un flux de gradient mai lin și îmbunătățește calitatea modelului.
- **RoPE (Rotary Position Embeddings, Embedding-uri poziționale rotaționale)**. Pentru codificarea pozițiilor token-urilor se aplică embedding-urile poziționale relative RoPE, care permit modelului să extrapoleze mai bine la secvențe mai lungi decât cele utilizate la antrenare.
- **GQA (Grouped-Query Attention)**. Introdus în LLaMA 2, această tehnică este o optimizare a atenției cu mai multe capete, care reduce semnificativ cerințele de memorie și accelerează generarea textului.
- **Mixture-of-Experts (MoE)** (planificat în LLaMA 4). Arhitectură care împarte parametrii modelului în subrețele „de experți", activând doar o mică parte din acestea pentru fiecare cerere. Aceasta reduce drastic costurile computaționale ale inferenței.

### Configurații LLaMA 1

| Model | Parametri | Dimensiunea stării ascunse | Nr. de straturi | Nr. de capete de atenție | Volumul datelor de antrenare |
|-------|-----------|----------------------------|-----------------|--------------------------|------------------------------|
| 7B    | 6.7B      | 4096                       | 32              | 32                       | 1.0T token-uri               |
| 13B   | 13.0B     | 5120                       | 40              | 40                       | 1.0T token-uri               |
| 33B   | 32.5B     | 6656                       | 60              | 52                       | 1.4T token-uri               |
| 65B   | 65.2B     | 8192                       | 80              | 64                       | 1.4T token-uri               |

Parametrii arhitecturali ai modelelor LLaMA 1

## Date de antrenare

Volumul corpusurilor de antrenare a crescut de la 1,4 trilioane de token-uri pentru LLaMA 1 la 15 trilioane pentru LLaMA 3. Pentru antrenare se utilizează surse publice, incluzând Common Crawl (care reprezintă până la 67% din date), C4, GitHub, Wikipedia, Books, ArXiv și Stack Exchange. Pentru LLaMA 3 au fost utilizate și date private de înaltă calitate.

## Performanță și comparații

- **Pe benchmark-uri**: Modelul LLaMA 3.1 (405B) obține rezultate apropiate de GPT-4o: pe testul MMLU atinge 88,6%, cedând GPT-4o doar 0,1 puncte procentuale. Pe sarcina de generare de cod HumanEval, LLaMA 3.1 obține 89% (GPT-4o — 90,2%).
- **Eficiență parametrică**: Modelele LLaMA cu un număr mai mic de parametri depășesc adesea modele mai mari ale concurenților. De exemplu, LLaMA 1 (13B) a depășit GPT-3 (175B) pe majoritatea testelor.
- **Cost**: La găzduire locală, costul inferenței LLaMA poate fi de până la 50 de ori mai mic față de utilizarea API-urilor proprietare, ceea ce face tehnologia accesibilă pentru întreprinderile mici și mijlocii.

## Licențiere

- **LLaMA 1** a fost distribuită sub o licență de cercetare necomercială cu acces la cerere.
- **LLaMA 2 și versiunile ulterioare** sunt distribuite sub licența Llama Community License, care permite utilizarea comercială și modificarea. Cu toate acestea, licența conține restricții: companiile cu mai mult de 700 de milioane de utilizatori activi lunari trebuie să obțină o aprobare specială din partea Meta. Aceasta generează dezbateri despre dacă LLaMA este un model complet deschis.

## Aplicații

Modelele LLaMA sunt integrate în produsele a mii de companii și sunt utilizate în diverse domenii:

- Sectorul corporativ: Zoom utilizează LLaMA în AI Companion pentru rezumarea întâlnirilor; Shopify — pentru procesarea a 40–60 de milioane de cereri pe zi în scopul îmbogățirii metadatelor produselor; Instacart — în asistentul intern Ava.
- Știință și societate: Meditron (o adaptare a LLaMA) este utilizat pentru diagnosticul medical în regiunile cu resurse limitate.
- Sectorul public și industria: Meta a încheiat parteneriate cu Lockheed Martin și Palantir. NASA utilizează LLaMA 3 pe Stația Spațială Internațională ca asistent offline pentru executarea operațiunilor critice fără legătură cu Pământul.

## Limitări și critici

- Bias și siguranță: Auditurile independente arată că modelele LLaMA, în ciuda măsurilor de siguranță, pot reproduce stereotipuri dăunătoare. Scurgerea ponderilor LLaMA 1 a acutizat întrebările privind potențiala utilizare malițioasă a tehnologiei.
- Lacune de cunoștințe: În domenii foarte specializate, LLaMA poate prezenta lacune. De exemplu, acuratețea pe testul medical nephSAP a fost de 17–30% față de 73% la GPT-4.
- Consum energetic: Antrenarea modelelor mari necesită resurse uriașe. Antrenarea LLaMA 1 a necesitat 2 638 MWh, echivalent cu emisii de 1 015 tone de CO₂.

## Viitor

Meta plănuiește să investească până la 65 de miliarde de dolari în infrastructura AI până în 2025. În curs de dezvoltare se află modelul **LLaMA 4 Behemoth** cu 2 trilioane de parametri, care va suporta mai mult de 200 de limbi și va fi profund integrat cu produsele metaversului.

## Bibliografie

- Ainslie, J. et al. (2023). *GQA: Training Generalized Multi‑Query Transformer Models from Multi‑Head Checkpoints*. arXiv:2305.13245.
- Fedus, W.; Zoph, B.; Shazeer, N. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. arXiv:2101.03961.
- Grattafiori, A. et al. (2024). *The Llama 3 Herd of Models*. arXiv:2407.21783.
- Jiang, Z. et al. (2023). *Pre‑RMSNorm and Pre‑CRMSNorm Transformers: Equivalent and Efficient Pre‑LN Transformers*. arXiv:2305.14858.
- Rozière, B. et al. (2023). *Code Llama: Open Foundation Models for Code*. arXiv:2308.12950.
- Shazeer, N. (2020). *GLU Variants Improve Transformer*. arXiv:2002.05202.
- Su, J. et al. (2021). *RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding*. arXiv:2104.09864.
- Touvron, H. et al. (2023). *LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models*. arXiv:2302.13971.
- Touvron, H. et al. (2023). *Llama 2: Open Foundation and Fine‑Tuned Chat Models*. arXiv:2307.09288.
- Zhang, B.; Sennrich, R. (2019). *Root Mean Square Layer Normalization*. arXiv:1910.07467.

## Note

1.  <span id="cite_note-1">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLaMA_(Meta_AI)_(RO)#cite_ref-1) Лицензия LLaMA не соответствует всем критериям открытого ПО, так как накладывает ограничения на коммерческое использование крупнейшими компаниями и требует раскрытия информации о модификациях.</span>
2.  <span id="cite_note-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/LLaMA_(Meta_AI)_(RO)#cite_ref-2) LLaMA 3.1 была анонсирована и выпущена в июле 2024 года. См. <a href="https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/" class="external text" rel="nofollow">официальный анонс Meta</a>.</span>

## Vezi și

- GPT
- Modele de limbaj de mari dimensiuni
- Transformer (arhitectura rețelei neuronale)