重磅Meta开源405BLlama31超级模型扎克伯格放话开源将是神坛

Meta扎克伯格真的搞大事情了！

不管故意的还是不小心的，毕竟气氛都烘托到这了，见前文：《 Meta慌了！Llama 3.1 405B大模型泄露，被网友深夜放出？ 》

这次他不仅放出了 405B参数的Llama 3.1超级模型 ，还要把开源AI捧上神坛，直接撼动GPT-4的地位！

看到这个阵仗，我忍不住想起了当年Linux崛起的故事。

还记得吗？那时候各大科技公司都在埋头搞自己的Unix系统，谁能想到后来开源的Linux会笑到最后呢？

扎克伯格这次也是豪言壮语：

AI的发展轨迹将会和Linux类似。今天，几家科技公司在开发领先的闭源模型。但开源正在迅速缩小差距。

这话说的，不就是在diss OpenAI和Google嘛！

不过人家也是有底气的。去年的Llama 2还只能跟老一代模型叫板，今年的Llama 3就已经能和最先进的模型掰手腕了。

扎克伯格甚至放话说：

明年开始，我们预计未来的Llama模型将成为业内最先进的。

这是真敢说啊！不过话说回来，开源就是有这个优势，能让更多人参与进来，创新速度自然就快。

说起来，这次Meta不光是放出了新模型，还拉了一堆大佬助阵：

Amazon、Databricks和Nvidia都要推出全套服务，支持开发者微调和蒸馏自己的模型

Groq这样的创新公司已经为新模型搭建了低延迟、低成本的推理服务

AWS、Azure、Google、Oracle等主流云平台都将提供这些模型

Scale.AI、Dell、Deloitte等公司准备帮助企业采用Llama并训练自定义模型

扎克伯格这次真是要搞个大新闻啊！

不过话说回来，为啥Meta这么执着于开源AI呢？

扎克伯格给出了几个理由：

开源让每个组织都能根据自己的需求训练、微调和蒸馏模型

避免被锁定在单一供应商那里

保护数据安全

运行成本更低 （据说Llama 3.1 405B的推理成本只有GPT-4的一半）

长期来看，开源会成为行业标准

有意思的是，扎克伯格还提到了和苹果的恩怨：

我的一个重要经历是在苹果平台的限制下构建我们的服务。从他们对开发者的征税，到他们施加的武断规则，再到他们阻止所有产品创新的发布，很明显，如果我们能够构建最好版本的产品，而竞争对手无法限制我们能构建的内容，Meta和许多其他公司将能够为人们构建更好的服务。

这怨气可真是不小！看来扎克伯格是真的被苹果整怕了，所以这次搞开源AI，就是不想再被别人卡脖子。

不过也有人担心，开源模型会不会有安全隐患？

对此扎克伯格表示：

我认为开源AI将比其他替代方案更安全。我认为政府会得出结论，支持开源符合他们的利益，因为它将使世界更加繁荣和安全。

嗯……感情开源AI还能拯救世界呢？

不过话说回来，扎克伯格这次放出的Llama 3.1 405B模型确实有两把刷子。

在很多任务上，它已经能和GPT-4叫板了：

而且，这次Meta还特意强调了128K的上下文窗口：

看来是要在长文本处理上一决高下啊！

不过最让我感兴趣的是，Meta这次还提到了多模态能力：

我们使用组合方法将图像、视频和语音功能集成到Llama 3中，使模型能够识别图像和视频并支持通过语音进行交互。它们正在开发中，尚未准备好发布。

这是要和GPT-4V掰手腕的节奏啊！

看到这里，有没有朋友已经跃跃欲试了？别着急，先看看网友们怎么说：

Kais(@KaisSaradi60338)兴奋地表示：

Llama 3.1 405B在@GroqInc上可用了，冲啊！

想尝鲜的小伙伴可以去试试看。

Meta 也给出了所有的合作方，可以前往打勾的平台上去使用了：

不过话说回来，这次Meta放出这么强大的模型，真的不怕给自己挖坑吗？

对此扎克伯格表示：

人们经常问我是否担心开源Llama会放弃技术优势，但我认为这忽视了大局。

他给出了几个理由：

要确保长期内能获得最好的技术，Llama需要发展成一个完整的生态系统

AI发展会继续保持高度竞争性，开源任何给定模型并不会让我们失去巨大优势

与闭源模型提供商不同，销售AI模型访问权并不是Meta的商业模型

Meta有长期成功的开源项目历史

看来扎克伯格是真的对开源AI充满信心啊！

不过说真的，Meta这波操作确实很有魄力。就像扎克伯格说的：

开源AI代表了世界利用这项技术为每个人创造最大经济机会和安全的最佳机会。

你看好Meta 的开源吗？

欢迎在评论区留言讨论！

相关链接

[1] https://llama.meta.com/?utm_source=www.therundown.ai&utm_medium=newsletter&utm_campaign=exclusive-interview-with-mark-zuckerberg

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