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Meta 80亿/700亿参数大模型免费只是开胃菜:4000亿才是真杀手

资讯
2024
04/20
09:35

不知道李彦宏现在心情如何。

就在他公开表示 “ 开源模型会越来越落后 ” 的 3 天后,活菩萨小扎慢悠悠地登场了。

丝毫不给面子,以一己之力掀翻了桌子。

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现在, Meta 正式发布了全新的 Llama 3 模型,还一次上新了 8B 和 70B 两个参数版本。

它的训练数据集比 Llama 2 整整大了 7 倍,达到了 15T ,容量也是上一代的两倍,支持 8K 上下文长度。

目前,它们已经接入了 Meta 最新发布的智能助手 Meta AI 中,所有人都可以免费使用。

这两个模型同样全面开源,开发者可以免费下载,并且用于商用。( 不过要注意的是,如果 MAU 超过 7 亿,你得申请特殊商业许可 )

小扎这是誓死要在开源这条路上,一条道走到黑了。

当然更炸裂的是, Llama 3 的实力除了稳居开源大模型榜首外,甚至还能在一定程度上,薄纱 Gemini Pro 1.5 、 Claude 3 Sonnet 等处于第一梯队的闭源大模型。

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有网友更新了一份现有大模型的能力和参数对应表,能看到 Llama 3 的两个模型的表现都相当亮眼。

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这,可以说是给大模型的开源派大涨了一波士气。

反正消息一出炉,开源社区立马就沸腾了,各种梗图满天飞,感谢着小扎又带兄弟们冲了一次。

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不过,既然模型已经上线了,看再多的技术细节和跑分数据,都不如咱们亲自上手试试。

稍微有些可惜的是,目前发出的这两个版本,还没有办法支持中文输出。

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也暂时只有文字对话和画图这两个简单的功能。在各家多模态打磨得出神入化的现在,多少有点 OUT 了。

不过好在这次 Meta 的图片输出,有一个挺新奇的功能。

我们在聊天框里输入文字,不需要发送, Llama 3 就会实时根据内容生成图像。

比如我分几次在对话框输入了【 一只猫在睡觉、跳舞和跳跃 】,就能看到屏幕上生成的图片内容在跟着实时变化。

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到了文字输出这边,惊喜度就不高了。

既然它在测试中,说自己在编程、多选题等等方面,都赶超 Claude 3 的中型版本,咱也着重测了测这方面的虚实。

我测了很多题,这里就只放出两边有差别的地方。比如简单的逻辑推理:我今天有 3 个苹果,昨天吃了一个,今天还剩几个?Llama 3 完全没有压力,轻松驾驭。

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但同样的题抛给 Claude 3 ,却被完全绕进去了。

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不过,后面我后面简单测了几道代码能力,反而 Claude 3 的表现更让人惊艳。

我要求 Llama 3 给我做两个简单的 html 小游戏。

结果,做出的贪吃蛇和打砖块游戏,都没有办法正常运行。

游戏还没有开始,就显示 Game Over 了。

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但 Claude 3 这边做的,虽说有点小瑕疵,游戏重新开始之后,分数不会刷新。

但除此之外都很完美,游戏能有正常运行。而且生成速度巨快,几秒钟就做出来。

上一次见到这个速度的,还是 GPT-4 。

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而在后面的开放题, Llama 3 则又马上扳回了一城。

我给了一个开放性的问题:类人机器人的未来会是什么样子?

几个字的小问题, Llama 3 按照短期、中期和远期,三个阶段来分点构思了一下可能性。

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Claude 3 这边就有些中规中矩了,跟上面分时间、分点罗列的优等生比,逊色不少。

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整体测试下来,Llama 3 和闭源的 Claude 3 基本打得有来有回,甚至一些方面小胜。但如果只能做到这个程度, Meta 这次更新根本没法在圈子里掀起这么大风浪。

这俩模型并不是重头戏,真正牛叉的地方,是官网里提到的一个信息:400B+ 参数级的 Llama 3 正在训练准备中了。

从纸面的各项数据上看,它各方面都强得可怕。

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Llama 的产品副总裁 Ragavan Srinivasan 在一次采访中说,这个版本可以媲美同类的一流专业模型,不仅做到媲美,很多功能表现,还要强过 Claude 3 的超大杯版本和 GPT-4 。

虽说 Meta 认为还要评估一下安全性,再决定开不开源,但消息一出,业内早已经开始狂欢了。

因为开源社区的人,或许不用等着 OpenAI 重拾初心,就能到调教、魔改上GPT-4 级别的模型了。

英伟达科学家直接就发文说,小扎这个 400B+ 的模型,将会是行业的一个分水岭,会改变很多公司和研究的未来。

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刚好今天过生日的前百度首席科学家、谷歌大脑之父吴恩达,也说 Meta 这次更新,是他有史以来收到过最好的生日礼物。

可想而知, Llama 3 给行业带来的震撼。

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目前,这个 400B+ 的终极版本预计将会在夏天发布。

OpenAI 再不发力,Llama 3 为代表的开源大模型,彻底超车闭源大模型的历史时刻,可能真的就要来临了。

而早在 Llama 3 发布之前,大模型是开源牛,还是闭源好的问题,其实早就吵得不可开交了。

两边阵营都不缺大佬,李彦宏所说的, “ 开源模型会越来越落后 ” ,我觉得逻辑上是很自洽的。因为闭源公司有成熟的商业模式,有更多的资金和人力砸进去搞研究,自己辛苦研发的成果,也可以得到保护。简而言之就是能赚钱,能赚钱才能聚集算力、聚集人才。

反观很多开源模型,不仅商业模式还在探索中,有的也都是零零散散的小规模产品。月之暗面的杨植麟就曾发表过类似的观点,说是大部分基于开源大模型的应用,没有经过大算力的验证,它们在性能的稳定性、未来的可扩展性都不好说。

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而支持开源的这一派,我同样也觉得不无道理。

朱啸虎曾经表达过一个看法,闭源现在确实领先于开源,但开源模型最终会追上。

 “OpenAI 就一两百个工程师,开源的全世界几百万、几千万工程师在用,怎么可能一直比非开源的落后? ” 

开源社区用了一年时间,就超过了 GPT-3.5 ,现在已经来到 GPT-4 水平。而现在 Llama 3 等模型的大力赶超,正在不断验证这句话。

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比尔盖茨早年间,曾经公开吐槽过 Linux 系统,觉得它从商业上来看根本不可行,既不能保护自己的知识产权,又没法赚取收入来搞研发,最多就是个半吊子。

《 乔布斯传 》中也提到过,乔布斯也怒喷过隔壁安卓就是 shit ,认为它的开源给它带来各种麻烦。

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最后这俩超级大佬都被打脸了,甚至比尔盖茨后来公开承认微软在偷学 Linux ,安卓也丝毫不比 iOS 差。

我觉得,很可能大模型的开源闭源之间,根本就不是你死我活、不是谁强谁就一定弱。

就比如谷歌,基本就是两手抓,既有闭源的 Gemini ,也有开源的 Gemma 。

曾靠开源出圈的 Mistral 在拿了微软投资之后,它的 Mistral Large 也不再对外开源。所以开源和闭源很可能只是路线之别,哪有啥对错,只是有合适与否。

唯一能确定就是,甭管你是开源还是闭源,烧钱都是逃不开的,无论是 OpenAI 背后的微软,还是 Llama 背后的 Meta ,亦或是国内的 BAT ,大模型的战场还是这帮顶级资本之间的斗争。

咱们就搬好小板凳,磕着瓜子继续吃瓜吧。

THE END