--- title: "速报 | Meta推出更高效的新Llama模型" id: "20241209A03RK400" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2024-12-09T11:46:40+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20241209a03rk400" source: "https://view.inews.qq.com/a/20241209A03RK400" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["具身智能","商业化","流量与用户增长","OpenAI","Google"] --- # 速报 | Meta推出更高效的新Llama模型 文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。 ![速报 | Meta推出更高效的新Llama模型 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/O3so_yK4MxHAVEBmkVlEsjnrZnl6XK1jukToFFuoCopJcAA/1000) Meta宣布了其Llama系列生成式人工智能（AI）模型的新成员：Llama 3.3 70B。 Meta生成式AI副总裁艾哈迈德·阿尔-达勒（Ahmad Al-Dahle）在X平台的一篇帖子中表示，这款仅支持文本的Llama 3.3 70B模型以更低的成本实现了Meta最大型Llama模型Llama 3.1 405B的性能。 阿尔-达勒写道：“通过利用训练后技术的最新进展……该模型以更低的成本显著提升了核心性能。” 阿尔-达勒发布了一张图表，显示Llama 3.3 70B在包括MMLU（评估模型理解语言能力的基准）在内的多项行业基准测试中，表现优于谷歌的Gemini 1.5 Pro、OpenAI的GPT-4（此处原文GPT-4o应为GPT-4的笔误）和亚马逊最新发布的Nova Pro。Meta的一位发言人通过电子邮件表示，该模型应该在数学、常识、指令遵循和应用使用等方面带来改进。 ![速报 | Meta推出更高效的新Llama模型 · 原文图片 2](https://inews.gtimg.com/om_bt/OzF-773_L7iDcNqbiRH0JKbFbl5sdfhrAUHn4E8u_LpNIAA/1000) Llama 3.3 70B可从AI开发平台Hugging Face以及包括Llama官方网站在内的其他来源下载，是Meta试图通过可用于多种应用并实现商业化的“开放”模型在AI领域占据主导地位的最新举措。 Meta的条款限制了某些开发人员使用Llama模型的方式；月活跃用户超过7亿的平台必须申请特殊许可证。但对于许多人来说，Llama模型在最严格意义上是否“开放”并不重要。据Meta称，Llama的下载量已超过6.5亿次。 Meta也在内部利用了Llama。据Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）称，公司的人工智能助手Meta AI完全由Llama模型提供支持，目前月活跃用户已接近6亿。扎克伯格声称，Meta AI有望成为全球使用最广泛的人工智能助手。 对于Meta来说，Llama的开放性既是福音也是阻碍。去年11月，有报道称中国军事研究人员利用Llama模型开发了一款国防聊天机器人。Meta随后将其Llama模型提供给美国国防承包商使用。 Meta还对其遵守欧盟《人工智能法案》的能力表示担忧，该法案为人工智能建立了监管框架，Meta称该法案的实施对其开放发布策略来说“过于不可预测”。对于公司而言，另一个相关问题是欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）中涉及AI训练的条款。Meta在未经选择退出的Instagram和Facebook用户的公开数据上训练AI模型，而这些数据在欧洲受到GDPR的保护。 今年早些时候，欧盟监管机构要求Meta在评估其GDPR合规性期间停止使用欧洲用户数据进行训练。Meta妥协了，同时支持一封呼吁对GDPR进行“现代解释”、不“拒绝进步”的公开信。 Meta也面临着其他AI实验室所遇到的技术挑战，正在加强其计算基础设施，以训练和提供下一代Llama。该公司周三宣布，将在路易斯安那州建造一座耗资100亿美元的AI数据中心，这是Meta建造过的最大的AI数据中心。 扎克伯格在Meta今年8月的第四季度财报电话会议上表示，为了训练下一代主要Llama模型——Llama 4，公司将需要比训练Llama 3多10倍的计算能力。Meta已经采购了一个由超过10万台Nvidia GPU组成的集群用于模型开发，其资源可与xAI等竞争对手相媲美。 训练生成式AI模型是一项成本高昂的业务。Meta第二季度2024年的资本支出增长了近33%，达到85亿美元，而一年前为64亿美元，增长主要得益于对服务器、数据中心和网络基础设施的投资。 **\- END -** --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20241209A03RK400 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20241209a03rk400