Meta计划:致力于将Llama打造为人工智能领域的Lin

Meta 基金会创始人兼首席执行官马克·扎克伯格先生近日在个人博客页面（7月23日）发表长文，详细阐述了他对于开源人工智能生态系统的构想与展望，尤其肯定了Llama作为“AI业界的Linux”所具有的巨大潜能。

扎克伯格先生指出，自Linux以开源特性风靡全球以来，无论是云计算还是移动操作系统领域，它已经几乎成为了行业的标杆。Meta公司期望将Llama打造为AI领域的Linux，以此推动人工智能技术的普及与应用。

扎克伯格先生深入剖析了开源人工智能对开发者及整个行业产生积极影响的原因，主要包括以下几个方面：

1. 自主训练、微调以及蒸馏AI模型

每一家企业都有着独特的需求，而满足这些需求的最佳途径便是采用不同规模的模型，并针对特定数据进行训练或者微调。例如，设备端的任务和分类任务通常需要较小的模型，而更为复杂的任务则需要更大的模型。如今，用户们可以利用最尖端的Llama模型，继续使用自身的数据对其进行训练，随后将其蒸馏为最适宜的模型，在此过程中，Meta公司或其他任何第三方均无法获取到用户的数据信息。

2. 掌控命运，避免受制于封闭式供应商

许多企业并不愿意过度依赖于自身无法运营和控制的模式。他们不希望受到封闭式供应商的限制，担心供应商可能会擅自修改模式、变更使用条款，甚至直接终止服务。同时，他们也不愿被束缚在仅由某一家云服务商垄断的模型体系之中。开源代码为企业提供了一个广阔的生态系统，其中包含了各种兼容性工具链，用户可以自由地在各个工具间进行切换。

3. 数据隐私保护

许多企业需要处理涉及敏感信息的数据，这些数据需要得到严格的安全保障，然而却无法通过云API传输至封闭模型。此外，还有一些企业对封闭模型供应商缺乏足够的信任，对其存储的数据同样抱持怀疑态度。开源代码恰好可以解决这些问题，使得用户可以在任意地点运行模型。众所周知，开源软件因其开发过程的公开透明性，往往具备更高的安全性。

4. 高效运行且经济实惠的模型

开发者们可以在自有基础设施上运行Llama 3.1 405B的推理功能，其成本相较于使用GPT-4o等封闭模型而言，仅为后者的约50%。这不仅适用于面向用户的推理场景，还可用于离线推理任务。

5. 投资于未来的标准生态系统

许多人已经意识到，开源代码的发展速度远超封闭模式，因此他们倾向于在那些能够为他们带来长远利益的架构上构建自家的系统。