Meta 的 LLaMA 和 OpenAI 的 GPT 都是为自然语言处理任务设计的大型语言模型（LLM），但它们在架构、可访问性和使用案例上有所不同。LLaMA 由 Meta 开发，是一个模型系列，参数范围从 70 亿到 650 亿，针对效率和研究型应用进行了优化。GPT 模型，如 GPT-3.5 和 GPT-4，规模更大（GPT-4 的参数多达 1.7 万亿），设计用于广泛的商业和消费者用途。一个关键区别在于可访问性：LLaMA 是开源的，研究人员可以修改，而 GPT 是专有的，只能通过 API 访问，这限制了定制能力。
一个主要区别在于训练数据和许可。LLaMA 使用公开可用的数据集进行训练，例如 CommonCrawl 和 Wikipedia，Meta 声称这减少了对受版权保护或专有内容的依赖。与 GPT 相比，LLaMA 的数据来源更加透明，而 GPT 的训练数据细节并未公开。然而，GPT 更大的规模和多样化的数据可能有助于其在创意写作或代码生成等通用任务中表现更强。例如，GPT-4 可以处理生成全栈 Web 应用大纲等复杂提示，而 LLaMA 的较小变体可能难以应对高度专业化或细微的需求。优先考虑透明度和对模型内部控制的开发人员可能更喜欢 LLaMA，而那些需要开箱即用性能的开发人员可能会倾向于 GPT。
实际考虑因素也不同。LLaMA 的较小模型（例如，7B 或 13B 参数）可以在消费级 GPU 上本地运行，这使得它们在实验中具有成本效益。这允许开发人员为特定应用（例如分析医学研究论文）微调模型，而无需依赖云 API。相比之下，GPT 需要 API 调用，这会产生费用和延迟，但对于摘要或翻译等任务提供了最先进的准确性。例如，构建聊天机器人的开发人员可以在本地部署经过微调的 LLaMA 模型以保护数据隐私，而初创公司可以使用 GPT 的 API 快速原型化客户支持工具。最终，选择取决于平衡性能需求、预算和所需的控制级别。