LLaMA和GPT-3都是大規模的語言模型，具有許多相似之處。LLaMA主要由半監督學習技術驅動，其能夠從大量非標記數據中獲得知識；而GPT-3則使用了大量已標記文本，通過反向傳播算法訓練模型，能夠在一定程度上模仿人類行為。總的來說，LLaMA和GPT-3都具有出色的語言理解能力，但后者擁有更強大的處理能力。
LLaMA有4種不同大小的模型，分別是70億、130億、330億和650億參數。其中最小的LLaMA7B也用了超過1萬億個tokens來訓練。Meta說，在很多基準測試中，只有十分之一參數的LLaMA-13B比OpenAI的GPT3（175B）還要好。GPT3是ChatGPT所用的GPT3.5的前身。LLaMa-65B也可以和業界最好的Chinchilla-70B和PaLM-540B比拼。
