7月24日消息，美國科技巨頭Meta(META.US)發(fā)布了其最強開源人工智能(AI)模型Llama 3.1，擁有三個不同的版本。
開源人工智能(AI)模型Llama 3.1來襲
Meta的公告顯示，Llama 3.1在Llama 3的基礎上進行了重大更新，Llama 3.1主要用于驅動聊天機器人，可以進行八種語言的對話，編寫更高質量的計算機代碼，并可以解決更復雜的數(shù)學問題。
根據(jù)Meta提供的基準測試數(shù)據(jù)，最受關注的405B版本，從性能上已經(jīng)可與GPT-4和Claude 3相媲美。其中Human Evaluation主要用于評估模型在理解和生成代碼、解決抽象邏輯問題方面的能力。在與其他大型模型的競爭中，Llama 3.1 405B顯得略勝一籌。
2024年4月，Meta推出開源大型語言模型Llama 3。其中，Llama 3-8B和Llama 3-70B為同等規(guī)模的大模型樹立了新的基準，然而，在短短三個月內，隨著AI的功能迭代，其他大模型很快將其超越。
Meta 在 4 月份告訴投資者，今年計劃花費比最初預期多數(shù)十億美元的資金，其中一個核心原因是對 AI 的投資。據(jù)官方博客文章稱，預計到今年年底，該公司將擁有約 350,000 個英偉達 H100 GPU。而 H100 芯片已成為用于訓練 Llama、GPT-4 等大模型的基礎技術成本，每個芯片的成本可能高達數(shù)萬美元。
如今，在模型架構方面，作為Meta迄今為止最大的模型，Llama 3.1 在超過 15 萬億個token的數(shù)據(jù)上進行訓練碾壓其他模型。扎克伯格認為，Meta AI將超過ChatGPT，成為使用最廣泛的助手，稱為“業(yè)內頂尖水準的”AI模型，并表示能夠與OpenAI和谷歌等競爭對手的類似產(chǎn)品相抗衡。
有趣的是，7月23日周三，蘋果(AAPL.US)公司剛官宣了小模型DCLM-Baseline-7B模型，參數(shù)達7億，并且在訓練過程中使用了多達2.5萬億個數(shù)據(jù)令牌，能幫助更好地理解和生成語言。市場分析認為，此舉顯示蘋果似乎把目標牢牢放在“AI”的方向上，將帶來深遠的影響。
OpenAI 出招搶斷 Meta
與此同時OpenAI 也坐不住了。OpenAI 宣布，今年 9 月 23 日之前，性能最強的小模型 GPT-4o mini 微調版全面免費，GPT-4o mini 的輸入 Tokens 費用比 GPT-3.5 Turbo 低 90%，輸出 Tokens 費用低 80%。
OpenAI 指出，如果目前正在微調 GPT-3.5 Turbo，GPT-4o mini 則更加實惠，擁有更長的上下文，以及更強的技術能力。GPT-4o mini 比 GPT-3.5 Turbo 更聰明，并且支持視覺功能。GPT-4o mini 微調功能向企業(yè)客戶和 Tier 4 及 Tier 5 使用等級的其他開發(fā)者開放。
雖然OpenAI和谷歌等公司在極力壟斷最新模型的信息，但Meta為代表的開源社區(qū)正在大力推動更易于訪問的生成式AI，這可能會挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的閉源AI開發(fā)模式。如今，一場在美國硅谷的 AI 大模型軍備競賽已經(jīng)進入白熱化。
微美全息提前搶占廣闊應用場景
無疑，今年以來，全球大模型賽道戰(zhàn)愈演愈烈，大模型科技巨頭們，不斷在這場技術與商業(yè)的角逐中尋找新的突破口。與此同時，據(jù)了解，作為開源AI大模型路線的領頭羊，微美全息(WIMI.US)見證了人工智能顯著進步，而其AI技術也出于推動技術、提升模型質量、建模透明度和支持長期戰(zhàn)略創(chuàng)新創(chuàng)新，在AI熱潮中越來越受青睞。
當下，AI大模型正成為產(chǎn)業(yè)新型基礎設施并為千行百業(yè)提供智能服務，微美全息且以“大模型+開源AI”的范式推動AI多模態(tài)技術研發(fā)，與此同時，也為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革。比如，微美全息開源AI大模型+辦公正在重塑企業(yè)辦公用戶體驗和交互模式，能夠幫助用戶更好地創(chuàng)作、閱讀、處理文檔。
隨著技術的演進，未來人工智能有望進一步發(fā)展成全面理解和處理復雜信息的通用系統(tǒng)，更加融入人們的日常生活和工作中。微美全息堅信“大模型+開源AI”將變革人機關系并加速GAI時代的到來，下一步將更加廣泛推進開源AI應用范圍，尤其是以多模態(tài)AI將以更自然且實時的交互方式，加快提升能力協(xié)作及模式應用進行發(fā)展。
結尾
總結來說，隨著各大模型技術的持續(xù)演進，文本、語音、視覺融合模態(tài)的開源模型正逐步邁向加速階段。此類大模型技術一旦達到成熟階段，其應用場景將會進一步拓展，實現(xiàn)更多的實際應用。從中長期看，其有望引領新一輪科技革命，企業(yè)所以要基于技術發(fā)展的速度，合理地預判趨勢來提前做產(chǎn)業(yè)轉化的布局。
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