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Meta計(jì)劃:致力于將Llama打造為人工智能領(lǐng)域的Linux

要長(zhǎng)高 ? 2024-07-24 15:10 ? 次閱讀
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Meta 基金會(huì)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格先生近日在個(gè)人博客頁(yè)面(7月23日)發(fā)表長(zhǎng)文,詳細(xì)闡述了他對(duì)于開(kāi)源人工智能生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)想與展望,尤其肯定了Llama作為“AI業(yè)界的Linux”所具有的巨大潛能。

扎克伯格先生指出,自L(fǎng)inux以開(kāi)源特性風(fēng)靡全球以來(lái),無(wú)論是云計(jì)算還是移動(dòng)操作系統(tǒng)領(lǐng)域,它已經(jīng)幾乎成為了行業(yè)的標(biāo)桿。Meta公司期望將Llama打造為AI領(lǐng)域的Linux,以此推動(dòng)人工智能技術(shù)的普及與應(yīng)用。

扎克伯格先生深入剖析了開(kāi)源人工智能對(duì)開(kāi)發(fā)者及整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生積極影響的原因,主要包括以下幾個(gè)方面:

1. 自主訓(xùn)練、微調(diào)以及蒸餾AI模型

每一家企業(yè)都有著獨(dú)特的需求,而滿(mǎn)足這些需求的最佳途徑便是采用不同規(guī)模的模型,并針對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練或者微調(diào)。例如,設(shè)備端的任務(wù)和分類(lèi)任務(wù)通常需要較小的模型,而更為復(fù)雜的任務(wù)則需要更大的模型。如今,用戶(hù)們可以利用最尖端的Llama模型,繼續(xù)使用自身的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練,隨后將其蒸餾為最適宜的模型,在此過(guò)程中,Meta公司或其他任何第三方均無(wú)法獲取到用戶(hù)的數(shù)據(jù)信息。

2. 掌控命運(yùn),避免受制于封閉式供應(yīng)商

許多企業(yè)并不愿意過(guò)度依賴(lài)于自身無(wú)法運(yùn)營(yíng)和控制的模式。他們不希望受到封閉式供應(yīng)商的限制,擔(dān)心供應(yīng)商可能會(huì)擅自修改模式、變更使用條款,甚至直接終止服務(wù)。同時(shí),他們也不愿被束縛在僅由某一家云服務(wù)商壟斷的模型體系之中。開(kāi)源代碼為企業(yè)提供了一個(gè)廣闊的生態(tài)系統(tǒng),其中包含了各種兼容性工具鏈,用戶(hù)可以自由地在各個(gè)工具間進(jìn)行切換。

3. 數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

許多企業(yè)需要處理涉及敏感信息的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)需要得到嚴(yán)格的安全保障,然而卻無(wú)法通過(guò)云API傳輸至封閉模型。此外,還有一些企業(yè)對(duì)封閉模型供應(yīng)商缺乏足夠的信任,對(duì)其存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)同樣抱持懷疑態(tài)度。開(kāi)源代碼恰好可以解決這些問(wèn)題,使得用戶(hù)可以在任意地點(diǎn)運(yùn)行模型。眾所周知,開(kāi)源軟件因其開(kāi)發(fā)過(guò)程的公開(kāi)透明性,往往具備更高的安全性。

4. 高效運(yùn)行且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的模型

開(kāi)發(fā)者們可以在自有基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行Llama 3.1 405B的推理功能,其成本相較于使用GPT-4o等封閉模型而言,僅為后者的約50%。這不僅適用于面向用戶(hù)的推理場(chǎng)景,還可用于離線(xiàn)推理任務(wù)。

5. 投資于未來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)系統(tǒng)

許多人已經(jīng)意識(shí)到,開(kāi)源代碼的發(fā)展速度遠(yuǎn)超封閉模式,因此他們傾向于在那些能夠?yàn)樗麄儙?lái)長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的架構(gòu)上構(gòu)建自家的系統(tǒng)。

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