美国太平洋时间 7 月 23 日,Meta 公司发布了其最新的 AI 模型 Llama 3.1,这是一个里程碑时刻。Llama 3.1 的发布让我们看到了开源 LLM 有与闭源 LLM 一较高下的能力。
Meta 表示,“到目前为止,开源 LLM 在功能和性能方面大多落后于闭源模型。现在,我们正迎来一个由开源引领的新时代。”
Meta 称 Llama 3.1 是目前最强的生成式 AI 产品。4 月份,Meta 已经发布了 Llama 3,被称为是 “我们最先进的开源 LLM 的下一代产品”。
此次 Llama 3.1 发布的产品有 8B、70B 和 405B 三个尺寸。
其中最受关注的是 Llama 3.1 405B。Meta 表示 Llama 3.1 405B 是目前全球最大、功能最强的公共基础模型,可与 OpenAI 和 Google 开发的顶级模型一争高下。
Meta 在官方博客中表示:“Llama 3.1 405B 是首个公开可用的模型,在通用常识、可引导性、数学、工具使用和多语言翻译方面可与顶级 AI 模型相媲美。405B 模型的发布将带来前所未有的创新和探索机会。”
Meta 称他们在超过 150 个基准数据集上进行了性能评估,并将 Llama 3.1 与竞品进行了比较,结果显示 Llama 3.1 405B 在各项任务中都有能力与当前最先进的闭源模型一较高下。
8B 和 70B 在与同级别的小参数模型对比中也表现优异。
Llama 3 的推出以及 Meta 向生成式 AI 的全面转型,使得这一产品被广泛应用于 Meta 的大多数产品线,包括 Instagram、Messenger 和 WhatsApp。
此外,Meta CEO 扎克伯格表示,将 AI 作为开源工具向所有人开放也非常重要。
扎克伯格在一篇文章中写道:“开源将确保世界上更多的人能享受到 AI 带来的红利和机会。这种权利不应该集中在少数公司手中,而且这项技术可以更均衡、更安全地部署到整个社会。”
Meta 开发开源 AI 模型的努力也促使其他 AI 开发者,包括去中心化 AI 公司 Venice AI、Brave 浏览器开发者 Brave 和 Perplexity AI,将 Llama 3 添加到他们的平台上。
Venice AI 创始人 Erik Voorhees 在 5 月的一次 Twitter Space 中表示:“Meta 值得高度赞扬,因为他们花费了数亿美元来训练一个最先进的模型,并免费向全世界开放。”
Meta 表示,在提供更多功能的过程中,开发 Llama 3.1 405B 面临的最大挑战是模型规模的整体增长,支持更大的 12800,0-token 上下文窗口,并提供多语言支持。根据该公司表示,其 Meta AI 现在可以用法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语进行响应。
关于 AI 安全性方面,扎克伯格强调 AI 应避免所有类型的伤害。
扎克伯格表示:“非故意伤害是指即使操作人员无意,AI 系统也可能造成伤害。故意伤害是指不法分子使用 AI 模型故意造成伤害。”
在故意滥用的情况下,主要的 AI 开发者 —— 包括 Meta、Anthropic、OpenAI、Google 和 Microsoft—— 对与选举相关的提示施加了限制,以遏制使用其模型传播错误信息。
扎克伯格指出,非故意伤害涵盖了人们对 AI 的大部分担忧,并表示开源软件的透明性也有助于缓解这些担忧。Llama 3 的发布还包括 Llama Guard 3,一款旨在监控和执行模型道德使用的工具。
扎克伯格表示:“从历史角度看,开源软件因此更加安全。同样,使用 Llama 及其安全系统如 Llama Guard 可能比闭源模型更安全。”
扎克伯格接着表示,他相信 Llama 3.1 的发布将成为 AI 行业的一个拐点。
扎克伯格说:“归根结底,开源 AI 代表了世界上最好的一次利用这项技术创造最大经济机会和安全性的机会。”
如何学习AI大模型?
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;
• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓