Meta加入AI军备竞赛：发布开源大语言模型，号称优于ChatGPT

　　继微软(250.16, 0.94, 0.38%)、谷歌(90.1, 0.75, 0.84%)之后，脸书(Facebook)母公司Meta(Nasdaq：META)也加入AI军备竞赛。

　　当地时间2月24日，Meta官网公布了一款新的人工智能大型语言模型LLaMA，从参数规模来看，Meta提供有70亿、130亿、330亿和650亿四种参数规模的LLaMA模型，并用20种语言进行训练。

　　Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，LLaMA模型旨在帮助研究人员推进工作，在生成文本、对话、总结书面材料、证明数学定理或预测蛋白质结构等更复杂的任务方面有很大的前景。

　　怎么理解人工智能大型语言模型的参数?

　　据悉，AIGC(利用人工智能技术来生成内容)形成的学习能力在一定程度上取决于参数的规模。OpenAI推出的ChatGPT是通过其AI大模型GPT-3的基础上通过指令微调后得到的，参数量达1750亿，谷歌推出的Bard使用的是轻量级LaMDA模型，相比标准版本，轻量化版本模型所需要的运算能力较小，能面向更多使用者开放，使其参与体验，有报道指出LaMDA模型参数量在1370亿。百度(139.36, 6.85, 5.17%)文心大模型参数量达到2600亿，阿里(89.25, 0.25, 0.28%)则表示，从过往实践来看，其具备支撑超万亿参数大模型研发的技术实力。

　　Meta此次推出的大模型实力如何呢?

　　Meta首席AI科学家杨立昆(Yann LeCun)表示，在一些基准测试中，LLaMA 130亿参数规模的模型性能优于OpenAI推出的GPT3，且能跑在单个GPU上;650亿参数的LLaMA模型能够和DeepMind 700亿参数的Chinchilla模型、谷歌5400亿参数的PaLM模型竞争。

　　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。

　　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披露的2022年第四季度财报显示，该公司已连续第三个季度出现营收同比下滑，四季度营收312.54亿美元，同比下降4%。广告为Meta的支柱业务，为第四季度的总营收贡献超97%，报告期内，尽管广告展现量增长了23%，但单位广告价格下滑了22%。

　　截至美东时间2月24日，Meta股价跌0.96%报170.390美元/股，总市值4418亿美元。

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