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開源大模型重擊OpenAI!小扎放出LLaMA2炸裂科技圈,聯手微軟高通沖擊市場格局

人工智能
小扎和GPT-4介紹,此次LLaMA2共發布了從70億、130億、340億以及700億參數的預訓練和微調模型,將免費提供用于研究和商業用途。

一紙公告,“大模型市場格局變了”。

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Meta與微軟聯手發布免費、可直接商用的LLaMA2。而作為首選合作伙伴,微軟Windows可本地運行這一版本。

此外在AWS、Hugging Face上也可以獲取,高通也官宣成為其合作伙伴。

這種背刺OpenAI的操作,讓不少網友直呼刺激。

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還有人對這種開放程度表示驚嘆,畢竟上個開源版本就已被產學研界廣泛使用——LLaMA訪問需求已超10萬次,已經有小伙伴開發應用程序供大家免費測試了。

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但與此同時,質疑聲隨之而來:

  • 核心作者已離開Meta,論文正文查無此人;
  • 如此注重安全,以至于最終可能毫無用處;
  • 雖說可商用,實際上有附加限制。

……

有人調侃小扎be Like:

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核心作者已離開

此次LLaMA2的發布,從作者列表開始就已經透露不少玄機。

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首先,規模更大,團隊集成到了GenAI部門。這是小扎專門應時而設的生成式AI產品部門。

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第二,昔日一些核心作者已經不見蹤影。比如Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample,Timothee Lacroix等。

其中一位在網上吐槽:

因為核心作者離開公司就將其從論文中刪除,這是我很慶幸離開Meta的原因之一。

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事實上,在論文的附錄上,還能看到他們的名字。不過正文部分已經查無此人。

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據小扎和GPT-4介紹,此次LLaMA2共發布了從70億、130億、340億以及700億參數的預訓練和微調模型,將免費提供用于研究和商業用途。

預訓練過程,相較于上一代數據增長40%,上下文長度也增加了一倍,并采用分組查詢注意力機制(GQA)來提升性能。

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微調階段,其版本稱為Llama 2-Chat,共收集了超100萬條人工標注用于SFT(監督微調)和RLHF。

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值得一提的是,此次還曝光了每個預訓練模型GPU所需總時長。

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熱心的網友測算了下總成本,如果以1.5美元/A100計算,那么700億參數模型成本將為260萬美元。

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感興趣的朋友可進一步前往論文查看哦~(文末附上鏈接)

微軟成LLaMA2首選伙伴

不過除了LLaMA2本身值得關注之外,其開放合作機制也引發了不少的熱議。

公告中雖然強調“免費用于研究和商業用途”,但仍有不少限制。

因此有人直言:我不明白LLaMA2這次炒作!

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比如,可商用協議實際暗含附加限制。

有網友發現在GitHub許可證文件上發現,如果使用者利用LLaMA2提供產品或服務,月活躍用戶超過7億,那么必須向Meta申請許可。

而Meta可自行決定向其授予許可。

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還有就是可接受使用政策限制很多。這樣一來,就可能導致“回答得很無聊,最終可能導致毫無用處”。

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在政策中可以看到,主要分為四個部分:違反法律或侵犯他人權利;參與、促進、煽動、促進或協助規劃或開展對個人造成死亡或身體傷害風險的活動;故意欺騙或誤導他人;未能適當向最終用戶披露人工智能系統的任何已知危險。

因此有人認為相較ChatGPT而言,LLaMA2少了些靈活性。這可能就是開源與閉源之間的區別。

但不可否認的是,Meta堅定選擇開放開源這條路徑。

甚至于此次,還邀請了產學研界的伙伴高調地發表了一篇支持聲明。

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包括英偉達、AMD、HuggingFace、YC、GitHub、 Databricks、Shopify、Zoom等公司的企業高管,還有UC伯克利、MIT等教授,比如CMU教授、MBZUAI大學校長邢波。

以及更多伙伴也順勢官宣與Meta合作,把LLaMA2集成到自己的產品中去,比如高通。

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對此此番LLaMA2炸場,你怎么看?

而開源與閉源,在大模型時代,究竟誰才是更優解?

論文鏈接:
https://scontent-sjc3-1.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/10000000_663429262362723_1696968207443577320_n.pdf?_nc_cat=101&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc_ohc=5ol-jUSglG4AX_QM_ym&_nc_ht=scontent-sjc3-1.xx&oh=00_AfAjtvFkEIu8MPpfQykAZosxwZrew4g_n0D_DKkTOuyIVA&oe=64BBB691
參考鏈接:
[1]https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2-statement-of-support/
[2]https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2/
[3]https://twitter.com/ylecun/status/1681336284453781505
[4]https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/LICENSE
[5]https://arxiv.org/abs/2302.13971
[6]https://twitter.com/moinnadeem/status/1681393075367841792
[7]https://twitter.com/GuillaumeLample/status/1681346701766934543?s=20
[8]https://chat.openai.com/share/c9868736-934f-40ce-a470-c0bb4359c260
[9]https://www.facebook.com/zuck/posts/pfbid02j7TCKZHRe1X4K3DA7EdA96q6Cx7DS3ZixKyrqsyx7NvUwx9X88V18nnqLF3BAsXjl

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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