“目前水平最高”！Meta 挑战 ChatGPT
来源：数据观综合
继微软、谷歌之后，Facebook母公司Meta也宣布加入AI军备竞赛。
北京时间2月25日，脸书母公司 Meta CEO 扎克伯格在社交媒体宣布：推出最新的基于人工智能的大型语言模型（Large Language Model Meta AI，简称“LLaMA”）。
据Meta的首席 AI 科学家杨立昆介绍，一段时期以来一直批评ChatGPT“缺乏创新”，它匆忙推向大众，并且用RLHF（人类反馈强化学习）来纠正一些错误，并不能从根本上解决问题。他介绍说：“LLaMA 是 Meta AI - FAIR 的一种新的开源、高性能大型语言模型。Meta 致力于开放研究，并在 GPL v3 许可下向研究社区发布所有模型。”
对于Meta来说，大语言模型并不是一个陌生的赛道。早在去年5月，Meta就曾推出一款面向研究人员的名为OPT-175B的大型语言模型。去年11月，Meta又开发并上线了AI语言大模型Galactica，旨在运用机器学习来“梳理科学信息”。但此后却因散布了大量错误信息，在上线48小时后火速下线。
而ChatGPT的上线时间则为去年11月30日。也是因此，当ChatGPT爆火时，Yann LeCun还曾评论称，人们对于ChatGPT的态度比对Glacatica更宽容。
国外投资机构DA Davidson高级软件分析师Gil Luria认为：“Meta今天的公告似乎是测试他们生成式AI能力的一步，这样他们就可以在未来将它们应用到产品中。”他还补充道：“生成式AI作为AI的一种新应用，Meta对此经验较少，但显然对其未来的业务很重要。”
据悉，LLaMA 语言模型家族的参数量从 70 亿到 650 亿不等。相比之下，作为 AI“巨星”ChatGPT 的底层模型，OpenAI GPT-3 则拥有 1750 亿个参数。
根据 Meta 的说法，LLaMA 本质上不是聊天机器人，而是一种研究工具，可能会解决有关 AI 语言模型的问题。
据法新社称，按照 Meta 的表述，LLaMA 是一套“更小、性能更好”的模型，且不同于谷歌的 LaMDA 和 OpenAI 的GPT 机密训练资料和演算，LLaMA 是基于公开资料进行训练。
参数规模在 AI 领域非常重要，是负责在机器学习模型当中根据输入数据进行预测或分类的变量。语言模型中的参数规模往往直接决定其性能，较大的模型通常可以处理更复杂的任务、并产生更连贯的输出。然而，参数越多、模型占用的空间也越大，运行时消耗的算力也越夸张。因此，如果一个模型能够以更少的参数获得与另一模型相同的结果，则表示前者的效率有显著提高。
Meta 在官网表示，在大型语言模型中，像 LLaMA 这样的小型基础模型是可取的，因为测试新方法、验证他人的工作和探索新用例所需的计算能力和资源要少得多。基础模型基于大量未标记的数据进行训练，这使得它们非常适合于各种任务的微调。与其他大型语言模型一样，LLaMA 的工作原理是将一系列单词作为输入，并预测下一个单词以递归生成文本。
Meta 在其研究论文中指出，LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 OpenAI 的 GPT-3 （175B），并且 LLaMA-65B 与最佳模型 DeepMind 的 Chinchilla70B 和谷歌的 PaLM-540B 具有竞争力。一旦经过更广泛的训练，LLaMA-13B 可能会成为希望在这些系统上运行测试的小型企业的福音，但是，它要让它脱离开发者独立工作，还有很长一段路要走。
LLaMA 与其他大模型参数对比
独立 AI 研究员 Simon Willison 在文章中评论称，“我认为，我们有望在未来一、两年内通过自己的（旗舰级）手机和笔记本电脑，运行具备 ChatGPT 中大部分功能的语言模型。”
Meta 称，将致力于这种开源模型的研究，新模型会开源给整个 AI 研究社区使用，并授予大学、非政府组织和行业实验室访问权限。另外，Meta 表示其还有更多研究需要做，以解决大型语言模型中的偏见、有害评论等风险。
Meta 训练其 LLaMA 模型所使用的是各类公开可用的数据集（例如 Common Crawl、维基百科以及 C4），意味着该公司可能会开源发布模型及其权重设置。在大语言模型行业当中，这代表着一波转折性的新发展，或将打破科技巨头在竞赛中永远把最好的 AI 技术“藏”起来的定式。
项目组成员 Guillaume Lample 在推文中指出，“与 Chinchilla、PaLM 或者 GPT-3 不同，我们只使用公开可用的数据集，这就让我们的工作与开源兼容且可以重现。而大多数现有模型，仍依赖于非公开可用或未明确记录的数据内容。”
Meta 将自己的 LLaMA 模型称为“基础模型”，意味着该公司打算以此为基础构建起更加完善的 AI 模型。这类似于 OpenAI 以 GPT-3 为基础构建 ChatGPT 的作法。Meta 方面希望 LLaMA 能在自然语言研究当中发挥作用，进而在“问答、自然语言理解或阅读理解、理解能力以及解决现有语言模型的局限性”等方面贡献力量。
虽然顶级 LLaMA 模型（LLaMA-65B，拥有 650 亿个参数）明显是在叫板竞争对手 DeepMin、谷歌及 OpenAI 的同类方案，但此次公布阵容中最有趣的反而可能是家族中的“小弟弟”LLaMA-13B，此外，Meta 也表示将提供 7B、13B、33B 和 65B 等参数尺寸的 LLaMA。
前面提到，LLaMA在多项基准测试时，在单 GPU 上运行的性能优于 GPT-3。而且跟 GPT-3 系列模型必须依赖于数据中心的庞大设施不同，LLaMA-13B 有望在不久的将来，让消费级硬件也能获得趋近 ChatGPT 的 AI 性能表现。
目前，精简版的 LLaMA 已经登陆 GitHub。要了解完整的代码的权重（即神经网络「学习」到的训练数据），Meta 已向感兴趣的研究人员开放访问申请表（https://forms.gle/jk851eBVbX1m5TAv5）。Meta 目前还未宣布更广泛的模型与权重公布计划。
LLaMA 项目地址：
红杉合伙人Sonya Huang、Pat Grady曾撰文称，当下行业正处于生成式AI第四波发展浪潮中——杀手级应用涌现阶段。随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。
LLaMA 的发布，意味着Meta 正式加入微软、谷歌等硅谷公司的AI竞赛。不久前，谷歌刚刚推出了人工智能聊天机器人Bard，对标的竞品正是ChatGPT。此前，ChatGPT的走红被视为对搜索引擎的最大冲击，而谷歌恰恰是这一领域的霸主。
虽然Bard在演示中的意外“翻车”一度带崩了谷歌的股价，但这一动作传递出的信号已经不言而喻。谷歌在广告中表示，Bard使用谷歌的大型语言模型构建，并利用网络信息。谷歌还将其聊天机器人描述为“好奇心的发射台”，称它有助于简化复杂的话题。
作为ChatGPT“背后的人”，微软更是有效利用了这一波红利，宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。
公开信息显示，2019年，微软向OpenAI投资10亿美元，双方达成协议合作开发“通用人工智能”，同时微软获得将OpenAI的部分技术商业化的权限。今年1月，微软又表示，将对OpenAI进行为期数年、价值数以10亿计美元的投资，有知情人士透露，微软曾讨论向OpenAI投资至多100亿美元。
值得一提的是，微软旗下的OpenAI、谷歌旗下的DeepMind以及Meta旗下的FAIR也被公认为全球领先的三大AI实验室。硅谷三巨头在大语言模型上的对战，不是偶然，而是必然。
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