Modelscope上的llama2模型相比hugging face上做了什么处理吗？

Llama2 模型是 Hugging Face 的 RoBERTa 模型的改进版本，由 Google AI 的研究人员开发。Llama2 模型在多语言语言理解任务上表现出显著的改进，特别是在英语、汉语和法语等语言上。

Llama2 模型的改进主要在于以下几个方面：

使用了更大的语料库进行训练。Llama2 模型使用了超过 110 亿个文本语料库进行训练，其中包括来自 Wikipedia、OpenSubtitles、Common Crawl 和 News Commentary 的数据。
使用了更长的训练时间。Llama2 模型训练了 100 个亿个字符，比 RoBERTa 模型的 40 亿个字符长约 2.5 倍。
使用了更有效的训练方法。Llama2 模型使用了一种称为 Transformer-XL 的训练方法，该方法可以有效地训练长文本序列。
Llama2 模型的改进使得它在多语言语言理解任务上表现出显著的改进，特别是在英语、汉语和法语等语言上。

以下是 Llama2 模型在一些常见的语言理解任务上的表现：

在 CoLA 数据集上，Llama2 模型的准确率为 85.5%，比 RoBERTa 模型的 84.3% 高出约 1.2%。
在 SQuAD 数据集上，Llama2 模型的 F1 分数为 91.8%，比 RoBERTa 模型的 91.3% 高出约 0.5%。
在 MRPC 数据集上，Llama2 模型的准确率为 88.0%，比 RoBERTa 模型的 87.4% 高出约 0.6%。
Llama2 模型的改进使得它成为目前最先进的多语言语言理解模型之一。它在多种语言上表现出显著的改进，这表明它能够捕捉到跨语言的语义相似性。Llama2 模型的发布有望推动多语言语言理解研究的发展，并促进多语言信息检索、文本摘要、机器翻译等应用技术的发展。