小扎推出大模型新平台，引领AI生态革命，打造下一个‘安卓’

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距离OpenAI上次说考虑开源GPT-3，已经过去两个多月了。

结果，GPT-3开源的影子一点儿没瞅着，反倒是一直热衷于开源的Meta又带着他们家的羊驼模型来上大分了，发布了一个进阶版的Llama2。

而这次的Llama2，又来了波升级。相比上一代Llama，Llama2增加了40%预训练数据，Token数翻了差不多一倍到2T，模型的参数量也扩展到了700亿。

在长文本的支持能力上，训练文本的窗口也从之前的2048扩展到4096。

而且还发布了一个微调之后的Llama2-Chat模型，专门针对应用场景的优化。

也可以这么理解，升级过后的Llama2初始属性更强了，升级更快了，等级上限也更高了。不过，这些还都只是小菜。

Llama2最大的亮点，就是开源、免费、可商用，而且还支持在高通的芯片上运行。这跟上一代Llama源代码泄露的“被开源”可不太一样，之前即使允许二创，也只是停留在研究领域。

可以免费商用，就相当于拿到了Meta准用许可的“免死金牌”，你拿去干啥都不用担心回头被告侵权。

当然了，这许可也是有点限制的，要是产品的日活超过7亿，那就还得去申请一下。

而在高通的芯片上运行，也一反过去大模型受制于英伟达芯片的常态。

看来，Llama2这次，大有要一举打破OpenAI和英伟达封锁的意思啊。

所以消息一出，很快就在网上引起了一波轰动。

有不明觉厉的吃瓜群众跟风夸赞的，还有人马上用Llama2做了个应用程序出来。

甚至于，Meta的首席AI科学家YannLeCun杨立昆也在推特上为Llama2站台，说它将会“彻底改变大语言模型的行业格局”。

Llama2这次的升级当真就有这么厉害吗？本着求证的态度，差评君联系到了在学术圈和开源社区，都颇具影响力的智源AI研究院，得到的答案是：这次Llama2的升级，其实并不是重点，开源可商用才是。

而与开源的羊驼模型形成对比的GPT，就因为闭源（不开放源代码）而备受吐槽。

当然，关于这开源和闭源的争论，其实从PC时代就已经开始了。当年的开放源码运动里，就诞生出了大家熟知的Linux系统。

因为开源之后，大伙们都能上手魔改代码、移植应用等等，基于Linux的开源生态也扎着根长出了枝叶。而如今的路由器、交换机、智能洗衣机、智能电饭煲、交换机、服务器等等设备上，几乎搭载了各类Linux系统。

包括几年前的美国火星车登录成功，还把Linux带上了火星。

而开源，也逐渐演变成为了一种“开放共享”的精神。

如果没有开源，红帽、ubuntu等桌面操作系统很大概率就不会出现，安卓也不会拿下如今智能手机近三分之二的市场份额。

历史总是惊人的相似，现在开源与闭源的战火很明显已经蔓延到AI领域。有意思的是，一直被诟病不太“Open”的OpenAI，其实在GPT-3之前，一直都是开源的，GPT-2的代码、框架还有论文都开放得很彻底。但到了GPT-3，就只能看论文了。

也难怪马斯克当年执意要退出OpenAI，因为它们完全违背了当初要成立一家开源非营利组织的初衷。但即使顶着外部舆论压力，GPT-3和GPT-4仍然雷打不动的坚持闭源。

至于原因，根据OpenAI官方的说法，是出于“安全”的考虑。

这也合理，作为目前最牛叉的大模型，GPT-4要是真落入了坏人的手里，的确很麻烦。但差评君觉着，还有一个原因是，OpenAI不想放弃现有的技术优势。

毕竟GPT-4跟前辈们相比，无论是在参数量还是性能上都有了大规模的提升，OpenAI不想让自己的心血白给也可以理解。说白了，闭源更像是一种商业行为。但有一说一，闭源的王座并不会一直牢固。

因为从第一代Llama开始，大模型开源的这把火就已经被点燃了。开源模型的队伍日渐壮大，AMD也宣布要在明年开源OLMo大语言模型。随着更多模型源代码的开放，将会有越来越多的人参与到模型的迭代升级当中，为开源的生态添砖加瓦。而技术壁垒在这个过程中，也会被慢慢拉平。而作为打响了羊驼模型开源第一枪的Meta，也一直在暗戳戳地往里添柴。

当初，为了请AI大拿杨立昆出山，扎克伯格可谓是煞费苦心，不仅答应了他诸多苛刻的要求，而且还立下了研究成果必须开源的规矩。

从2015年把CNN卷积神级网络用到GAN上，提出了DCGAN，到开源基于Python的深度学习框架PyTorch，再到如今全网刷屏的Llama。这么多年了，小扎承诺过的“开放”似乎从来就没变过。

包括Llama之后，Meta又陆续推出了一系列多模态大模型，像什么Imagebind、MusicGen，都是开源的。

而且，对于OpenAI口中，出于安全考虑的闭源理由，杨立昆也是不太认同的。在他看来，使人工智能平台安全、良善、实用的唯一方法就是开源。换句话说，技术掌握在少数人的手里是危险的，只有让监管AI的力量也同时进化，才能尽可能地管住AI。

这在目前看来，暂时只有开源能办到。

而小扎这步棋，又或者说，当年杨立昆坚持开源埋下的种子，或许很快就能看到收获。比如在定制化的大模型上，开源会跑得比闭源更快。

不可否认的是，OpenAI大模型的能力的确很能打，但OpenAI的团队到底能不能根据具体的行业和应用场景去做适配，还需要打个问号。

打个比方，一家服装厂要用GPT-4来优化货物的调度流程，厂里原材料的运送、存储，成品的质量检测，里边儿涉及到太多的行业Know-How，如果不是由企业自家的开发者来操作，OpenAI最终交付出来的效果不一定能满足企业的业务需求。毕竟，咱也不能指望一个搞AI的公司，突然就懂服装了

就算咱抛开质量不谈，算力成本一摊下来，中小企业也很难吃得消。更何况，有些企业的数据涉及商业机密，全都交由OpenAI，老板估计也不放心。

但开源的优势就在于，开发者可以在源代码的基础上，根据业务需求对模型进行微调。

和从头训练大模型相比，在开源的基础上，运用LORA这类低成本的微调方法去构建一个适配下游任务的模型，显然后者的性价比更高。当开源大模型渗透到越来越多的行业以后，开发者反馈的业务需求越多，模型迭代的速度也会越快。

先占领市场，再用量变来催化质变。

当然了，无论是开源，还是闭源，其实都没有绝对的对错之分。OpenAI、谷歌之流坚持闭源也无可厚非。

毕竟几十亿美元砸出来的优势摆在那，在模型层级、Token长度、推理等等能力上，还是领先现在的开源模型不少。

但开源大模型现在势头正猛，抢先一步实现商业化也不无可能。就像不久前Altman说的那样，AI之后会分化，开源负责商业化落地，而闭源则负责研究超级智能。

所以差评君大胆猜测，AI大模型的行业格局，或许会是一两家头部闭源，其他开源模型建立起社区生态的局面。

而在开源推动下的商业化落地，也可能会很快地重塑生活的方方面面，说不定哪天你家的扫地机器人就能帮你遛狗了。差评君还是很期待，在开源的加持下，AI究竟能给我们的生活带来什么样的变化。

文章来源：差评