开源大模型重击OpenAI！小扎放出LLaMA2炸裂科技圈，联手微软高通冲击市场格局
杨净 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
一纸公告， “大模型市场格局变了”。
Meta与微软联手发布免费、可直接商用的LLaMA2。而作为首选合作伙伴，微软Windows可本地运行这一版本。
此外在AWS、Hugging Face上也可以获取，高通也官宣成为其合作伙伴。
这种背刺OpenAI的操作，让不少网友直呼刺激。
还有人对这种开放程度表示惊叹，毕竟上个开源版本就已被产学研界广泛使用—— LLaMA访问需求已超10万次，已经有小伙伴开发应用程序供大家免费测试了。
但与此同时，质疑声随之而来：
- 核心作者已离开Meta，论文正文查无此人；
- 如此注重安全，以至于最终可能毫无用处；
- 虽说可商用，实际上有附加限制。
……
有人调侃小扎be Like：
核心作者已离开
此次LLaMA2的发布，从作者列表开始就已经透露不少玄机。
首先，规模更大，团队集成到了 GenAI部门。这是小扎专门应时而设的生成式AI产品部门。
第二，昔日一些核心作者已经不见踪影。比如Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample，Timothee Lacroix等。
其中一位在网上吐槽：
因为核心作者离开公司就将其从论文中删除，这是我很庆幸离开Meta的原因之一。
事实上，在论文的附录上，还能看到他们的名字。不过正文部分已经查无此人。
据小扎和GPT-4介绍，此次LLaMA2共发布了从70亿、130亿、340亿以及700亿参数的预训练和微调模型，将免费提供用于研究和商业用途。
预训练过程，相较于上一代数据增长40%，上下文长度也增加了一倍，并采用分组查询注意力机制（GQA）来提升性能。
微调阶段，其版本称为Llama 2-Chat，共收集了超100万条人工标注用于SFT（监督微调）和RLHF。
值得一提的是，此次还曝光了每个预训练模型GPU所需总时长。
热心的网友测算了下总成本，如果以1.5美元/A100计算，那么 700亿参数模型成本将为260万美元。
感兴趣的朋友可进一步前往论文查看哦~ （文末附上链接）
微软成LLaMA2首选伙伴
不过除了LLaMA2本身值得关注之外，其开放合作机制也引发了不少的热议。
公告中虽然强调 “免费用于研究和商业用途”，但仍有不少限制。
因此有人直言：我不明白LLaMA2这次炒作！
比如， 可商用协议实际暗含附加限制。
有网友发现在GitHub许可证文件上发现，如果使用者利用LLaMA2提供产品或服务，月活跃用户超过7亿，那么必须向Meta申请许可。
而Meta可自行决定向其授予许可。
还有就是 可接受使用政策限制很多。这样一来，就可能导致“回答得很无聊，最终可能导致毫无用处”。
在政策中可以看到，主要分为四个部分：违反法律或侵犯他人权利；参与、促进、煽动、促进或协助规划或开展对个人造成死亡或身体伤害风险的活动；故意欺骗或误导他人；未能适当向最终用户披露人工智能系统的任何已知危险。
因此有人认为相较ChatGPT而言，LLaMA2少了些灵活性。这可能就是开源与闭源之间的区别。
但不可否认的是，Meta坚定选择开放开源这条路径。
甚至于此次，还邀请了产学研界的伙伴高调地发表了一篇 支持声明。
包括英伟达、AMD、HuggingFace、YC、GitHub、 Databricks、Shopify、Zoom等公司的企业高管，还有UC伯克利、MIT等教授，比如CMU教授、MBZUAI大学校长 邢波。
以及更多伙伴也顺势官宣与Meta合作，把LLaMA2集成到自己的产品中去，比如高通。
对此此番LLaMA2炸场，你怎么看？
而开源与闭源，在大模型时代，究竟谁才是更优解？
— 完—
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