[(Hoffman ve ark. 2022)](https://arxiv.org/abs/2203.15556) tarafından yapılan çalışma, daha küçük modellerin çok daha fazla veri üzerinde eğitilmesi durumunda, büyük modellerden daha iyi performans gösterebileceğini ortaya koydu. Bu çalışma, 10B modellerin 200B token üzerinde eğitilmesini önerir. Ancak, LLaMA makalesi, 7B modelin performansının 1T tokenin üzerine çıkmasının ardından bile gelişmeye devam ettiğini bulmuştur.
Bu çalışma, daha fazla token üzerinde eğitim yaparak, çeşitli çıkarım bütçelerinde olabilecek en iyi performansı elde eden modeller (LLaMA) üzerine odaklanmaktadır.
Genel olarak, LLaMA-13B, 10 kat daha küçük olmasına ve tek bir GPU'da çalıştırılabilmesine rağmen, birçok referans noktasında GPT-3(175B)'yu geride bırakır. LLaMA 65B, Chinchilla-70B ve PaLM-540B gibi modellerle rekabetçidir.