智东西
编译 | 铭滟
编辑 | 徐珊
智东西 7 月 26 日消息，据 The Information 报道，Llama 2 与 GPT- 4 在性能与成本方面各有优势。除此之外，虽然 Llama 2 为免费商用的开源模型，但大模型的创建过程还需要专业人员操作。Llama 2 的发布也激发了 AI 爱好者的积极讨论与应用。
在性能方面，根据大规模多任务语言理解的基准测试，GPT- 4 和 GPT-3.5 的表现均优于 Llama 2；在训练成本方面，Llama 2 的 700 亿参数模型则通过分组机制降低成本，且同时还可以处理更多请求。上周 Meta 正式发布 Llama 2 后，Llama 2 强大的参数规模以及性能表现，对 OpenAI 带来了不小的压力，人称为“GPT- 4 最强平替”。
Llama 2 作为 Meta 发布的首个免费商用的开源大模型，这并不等于各个商业公司可以自行创建大语言模型（LLM）。使用开源 AI 模型构建 LLM 和聊天机器人仍需要专业人员完成。
一、比起 GPT-4，Llama 2 的优势在哪里？
The Information 称 Llama 2 的发布是 Meta 的夺权之作，因为几乎每家公司都可以选择收费商用，但 Meta 选择免费商用。OctoML 的联合创始人 Jason Knight 认为，Llama 2 将抢夺 OpenAI 旗下 GPT- 4 的市场份额，OctoML 是一家机器学习（ML）模型优化和部署的平台公司。
但 OpenAI 或将推出与 Llama 2 对标的开源商用 LLM，据 The Information 消息，OpenAI 未发布模型的代号是 G3PO，但尚未有消息表明它将于何时发布。考虑到 OpenAI 的员工数量，新模型的发布或将延迟。
The Information 称，OpenAI 将开发一种闭源模型与开源模型的混合体，前者用于营收，后者仍将向开发者开放，并吸引开发者为闭源模型付费。目前，扎克伯格并未对此消息作出进一步表示。
Llama 2 大模型有 70 亿、130 亿、700 亿三个参数规模版本。参数是指大模型在训练过程中用来对所学内容进行编码的参数，参数数量越大，模型复杂性越高，对服务器的性能要求也越高。较小的模型运行起来更快更轻松，较大的模型更适合复杂推理任务。
▲图为 Llama 2 大模型 70 亿、130 亿、700 亿三个参数规模版本介绍
与其他 LLM 相比，Llama 2 在性能方面表现居中。根据大规模多任务语言理解（MMLU，一种常用的文本模型基准），Llama 2 的 700 亿参数模型在数学和编码等各种任务上的表现优于 MosaicML 预训练转换器（MPT）和阿联酋阿布扎比的技术创新研究所（Technology Innovation Institute）的 Falcon。但 Llama 2 的表现略落后于 OpenAI 的 GPT-3.5，在编码基准方面，两者有很大差距。与 GPT- 4 和谷歌的 Pathways Language Model（PaLM）2（Bard 聊天机器人的运行基础）相比，Llama 2 的性能差距更大。
在训练和使用 AI 模型的成本方面，Llama 2 的表现则优于其他 LLM。Llama 2 的 700 亿参数模型中使用了分组查询注意机制（Grouped-Query Attention，GQA）。GQA 是一种降低 LLM 内存需求的建模技术。这一技术可以降低每一字节的计算成本，使得 LLM 能同时处理于更多的请求。如今这一点变得越发重要，因为训练和使用 AI 模型的成本激增。以 GPT- 4 为例，它的训练费用就超过了 1 亿美元。
二、商用免费后，公司还需要花钱买 LLM 吗？
Llama 2 发布后，似乎每家公司都可以自行创建 LLM 和聊天机器人了。但这没有想象中那么简单。使用开源 AI 模型构建 LLM 和聊天机器人需要多重步骤，包括托管模型、构建聊天机器人用户界面、以模型路径存储专有数据，以及微调模型。这些都是费时费力的工作，即使是 Databricks 等销售 AI 模型工具的公司也需要数据科学家来完成这项任务。
然而，AI 从业者和爱好者已经开始互帮互助，共同开发 Llama 2。Reddit 社区上充斥着各种教程，从如何告诉模型要生成什么东西，到教人们个性化设置 Llama 聊天机器人。与此同时，GitHub 上的 Ollama 也发布脚本，辅助用户在笔记本电脑上本地运行 Llama 2，这也让更多的人可以使用 Llama 2。
▲图为 Reddit 社区 Llama 2 讨论区
Meta 此举还将提升提供应用程序和服务器的公司的估值，因为此类公司能够辅助运行人工智能模型。据多位知情人士透露，Modal 最近以 1.5 亿美元的税后估值获得了 Redpoint Ventures 的资助，该公司主营业务为帮助开发者在线上运行人工智能应用程序代码。Redpoint 发言人兼 Modal 首席执行官拒绝置评。
结语：Meta 的开源之举或将影响 AI 领域生态
Llama 2 的发行吸引了 AI 业内大量的关注，为 Meta 在 AI 领域的后续发展提供了难得的机会。Meta 的免费开源之举可能会给业内带来一个蓬勃发展的开发者生态，开发者可以免费改进各项应用软件。
对于包括 OpenAI 在内的其他 AI 企业来说，Meta 的行为是否会改变他们的产品发布节奏？或者影响其内部战略决策？对此，我们也会持续关注。
原文链接：https://tech.ifeng.com/c/8Rjl4gXCKQJ
