Meta 與微軟強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手

當(dāng)然，Meta 也并沒有將所有大廠拒絕門外。在此次官方公告中，Meta 宣布了和微軟的深度合作。

其中，作為 Llama 2 的首選合作伙伴微軟，Meta 表示，從今天開始，Llama 2 可在 Azure AI 模型目錄中使用，基于此，使用 Microsoft Azure 的開發(fā)人員能夠使用 Llama 2 進(jìn)行構(gòu)建，并利用其云原生工具進(jìn)行內(nèi)容過濾和安全功能。

與此同時(shí)，Llama 2 還經(jīng)過優(yōu)化，可以在 Windows 上本地運(yùn)行，為開發(fā)人員提供無縫的工作流程，為跨不同平臺(tái)的客戶帶來生成式 AI 體驗(yàn)。Llama 2 也可通過 Amazon Web Services (AWS)、Hugging Face 和其他提供商獲取。

有網(wǎng)友評(píng)論，微軟這一波又贏了！

除了與微軟合作之外，Meta 也與高通進(jìn)行了合作。高通宣布，“計(jì)劃從 2024 年起，在旗艦智能手機(jī)和 PC 上支持基于 Llama 2 的 AI 部署，賦能開發(fā)者使用驍龍平臺(tái)的 AI 能力，推出激動(dòng)人心的全新生成式 AI 應(yīng)用。”

沒有 100% 完美的大模型

不過，對(duì)于 Llama 2，Meta 公司也承認(rèn)它并非絕對(duì)的完美，因?yàn)槠錅y(cè)試不可能捕獲所有現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景，并且其基準(zhǔn)測(cè)試可能缺乏多樣性，換句話說，沒有充分涵蓋編碼和人類推理等領(lǐng)域。

Meta 還承認(rèn)，Llama 2 與所有生成式 AI 模型一樣，在某些層面存在偏差。例如，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不平衡以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在“有毒”文本，它可能會(huì)制造“幻覺”、生成“有毒性”的內(nèi)容。

針對(duì)這一點(diǎn)，Meta 選擇和微軟合作的一部分，也包括使用 Azure AI Content Safety，該服務(wù)旨在檢測(cè) AI 生成的圖像和文本中的“不當(dāng)”內(nèi)容，以減少 Azure 上有毒的 Llama 2 輸出。

同時(shí)，Meta 在論文中強(qiáng)調(diào) Llama 2 用戶除了遵守有關(guān)“安全開發(fā)和使用”的準(zhǔn)則外，還必須遵守 Meta 的許可條款和可接受的使用政策，在一定程度上減少有偏差性的內(nèi)容。

開源大模型的未來

最后，如果說 OpenAI 引領(lǐng)大模型賽道，那么 Meta 則開辟了開源大模型的新大門。

以開源的方式，匯聚更多的創(chuàng)新，Llama 2 的開源也為眾人預(yù)測(cè)中的“未來，開源大模型會(huì)主導(dǎo)整個(gè)大模型的發(fā)展方向”帶來更多可能性。

這也正如 Ars Technica 總結(jié)的：開源人工智能模型的到來，不僅鼓勵(lì)透明度（用于制作模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而言），而且促進(jìn)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（不將技術(shù)限制于大公司）、鼓勵(lì)言論自由（沒有審查制度），并使人工智能的訪問民主化（沒有付費(fèi)專區(qū)限制）。

同時(shí)，為了避免 Llama 2 開源存在的潛在爭(zhēng)議，Meta 還同時(shí)發(fā)布了一封主題為《支持 Meta 對(duì)當(dāng)今人工智能的開放方法的聲明》的聲明，其寫道：

“我們支持對(duì)人工智能采取開放式創(chuàng)新方法。負(fù)責(zé)任和開放式創(chuàng)新為我們所有人提供了參與人工智能開發(fā)過程，為這些技術(shù)帶來可見性、審查和信任。今天開放的 Llama 模型將使每個(gè)人都從這項(xiàng)技術(shù)中受益?！?/span>

截至目前，已有近百位 AI 專家參與簽名，其中包括 Drew Houston（Dropbox 首席執(zhí)行官）、Matt Bornstein（Andreessen Horowitz 合伙人）、Julien Chaumond（Hugging Face 首席技術(shù)官）、Lex Fridman（麻省理工學(xué)院研究科學(xué)家）和 Paul Graham（Y Combinator 的創(chuàng)始合伙人）等。

當(dāng)然，也不容忽視的是，無論是開源還是閉源大模型，其都面臨著復(fù)雜的法律問題，因?yàn)樗麄冃枰袆e用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)池中是否存在受版權(quán)保護(hù)的資源。如何有效避免這些問題，也成為這些大模型開發(fā)公司下一階段需要解決的事情。

目前，任何人都可以通過在 Meta 網(wǎng)站上填寫表格（https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/）來請(qǐng)求下載 Llama 2 ，想要嘗鮮的小伙伴不妨一試！

更多資料詳見：

• 論文地址：https://scontent-lax3-2.xx.fbcdn.net/v/t39.2365-6/10000000_663429262362723_1696968207443577320_n.pdf?_nc_cat=101&ccb=1-7&_nc_sid=3c67a6&_nc_ohc=5ol-jUSglG4AX_EKgWk&_nc_ht=scontent-lax3-2.xx&oh=00_AfC4pQWErthyr1jwgSScKeyjXW3wwEUnqvIh7MNeb-Et3g&oe=64BBB691

• Llama 2：https://ai.meta.com/llama/

• Llama 2申請(qǐng)地址：https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/

• Meta 官方公告：https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2/

• 公開信：https://about.fb.com/news/2023/07/llama-2-statement-of-support