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Meta推出号称“全球最强开源模型”的Llama3在AI圈引发震动

nidongde2024-04-25 09:35:0127

作者｜云舒 苑桢

前几天，Meta推出号称“全球最强开源模型”的Llama3，在AI圈引发不小的震动，也掀起新一波关于开源与闭源路线的争论。

Databricks 副总裁Naveen Rao在Llama3发布后评论到：AI的护城河将被摧毁。

作为目前最先进的开源模型之一，Llama 3无疑会对包括OpenAI在内的大模型公司形成强力竞争。
在最新的AI排行榜中，Llama3排到了第六名，评分与GPT4相差无几。

当开源大模型和头部闭源大模型性能相差无几时，会发生以下两件事情：
1、开源会让闭源商业模式承压，整体营收会受到较大挑战。
2、开源能更好的搭建生态，中小企业使用顶级模型的门槛被愈发降低了。
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Llama3开源让OpenAI更难赚钱
2023年，外媒报道谷歌曾经流出一份文件，主题是“我们没有“护城河”，OpenAI也没有。当我们还在争吵时，开源已经悄悄地抢了我们的饭碗。”
事实上，开源模型正在从能力上不断接近闭源模型，从商业上也在蚕食威胁闭源模型的护城河。
就拿OpenAI来说，自从GPT4横空出世，就成了AI届的“当红辣子鸡”，并且成为为数不多的最赚钱的大模型公司。
2023年OpenAI收入16亿美金，赚钱能力吊打一众AI独角兽。
但2024年形势变了。谷歌的Gemini开始蚕食ChatGPT的市场份额，在3月份的AI产品访问量数据中，Gemini已经达到了ChatGPT的25%。

目前Llama3已开始在各个平台支持使用，你可以在poe上便捷地使用Llama3模型。

当用户可以免费体验到和GPT4同样能力的模型时，GPT4的用户付费意愿无疑会面临着巨大的挑战。
本身GPT4的会员费用也是基于它领先全世界这个前提才成立的，当GPT4出现免费的可替代品的时候，谁还会为GPT4付费？
在企业级用户上，当OpenAI提供的模型能力与企业使用开源大模型能力进行部署的效果一样的时候，那OpenAI向企业卖API的收益也会自然下降。

如果企业选择Llama3，只用OpenAI几十分之一的成本就搞定了。

C端有谷歌的Gemini穷追不舍，B端有开源的Llama3“踢馆”，且看OpenAI将来怎么破局吧。
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开源能更好地搭建生态？
开源且免费的大模型意味着什么？
大模型只需要经过微调就可以接入自己的业务系统进行使用，或者根据它和自己的业务数据来训练垂类的大模型，整体的模型质量不会弱于行业内各家大模型。
在GitHub上，Llama3的中文版已经热火朝天地干起来了。
企业可以直接体验并且使用Llama3的模型；而且Llama中文社区还提供了包含模型、预训练、微调、量化、部署在内的各种教程，让用户可以更简单的去使用。

更多Llama3应用教程也逐渐被人们发出来了。
中小企业可以更低门槛的在本地构建一个RAG知识库应用程序，让自己的企业数据可以更方便被检索使用。

从商业角度来看，开源可以吸引开发者社区的贡献，促进技术的快速迭代和应用的广泛传播，但可能会影响到公司的盈利模式。而闭源可以保护知识产权，为公司创造直接的收入来源，但可能会限制技术的普及和生态的建设。
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开源闭源之争不是AI发展方向的关键点 
在过去的一年中，AI圈里关于开源与闭源的路线之争从未断绝。
就在Llama3发布前后，国内刚经历了一轮开源和闭源的论战。
李彦宏说，开源会越来越落后，闭源才有真正的商业模式。
周鸿祎则认为，开源大模型是趋势。
“网上有些名人胡说八道，大家别被忽悠，连说这话的公司自己都借助了开源的力量才成长到今天。”周鸿祎直言。
就目前的形式来看，大模型的路线之争将会持续下去。但不太可能分出绝对的输赢。因为最后的答案或许不是非此即彼。
正如有人预测的那样，AI的未来可能不是完全开源的，也不是彻底闭源的，而是一个既包含开源也包含闭源的“混合生态”。在这个生态系统中，开源与闭源并不对立，而是一枚硬币的两面。
如果这个逻辑成立，那么从商业化角度来讲，闭源和开源可能也并不矛盾。因为两者有着各自适合的不同的应用和场景。
比如，开源大模型更适合那些需要快速创新和大规模协作的项目，而闭源大模型可能更适合那些对性能和安全性有极高要求的商业应用。
开源闭源之争不是AI发展方向的关键点。
不管怎么说，未来AI发展的重点，都是如何去满足用户需求，并在此基础上构建稳定可盈利的商业模式。只有企业能够赚到钱，AI才能够持久发展下去，否则都是空谈。

本文链接：https://www.hzby.vip/Llama3/37.html

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