每經記者 蔡鼎    每經編輯 蘭素英    

對于專注于構建專業人工智能（AI）模型的開發人員來說，他們面臨的長期挑戰是獲取高質量的訓練數據。較小的專家模型（參數規模在10億~100億）通常利用“蒸餾技術”，需要利用較大模型的輸出來增強其訓練數據集，然而，使用來自OpenAI等閉源巨頭的此類數據受到嚴格限制，因此大大限制了商業應用。

而就在北京時間7月23日（周二）晚間，全球AI領域的開發人員期待已久的開源大模型“ChatGPT時刻”終于到來——Meta發布最新AI模型Llama 3.1，其中參數規模最大的是Llama 3.1-405B版本。

扎克伯格將Llama 3.1稱為“藝術的起點”，將對標OpenAI和谷歌公司的大模型。測試數據顯示，Meta Llama 3.1-405B在GSM8K等多項AI基準測試中超越了當下最先進的閉源模型OpenAI GPT-4o。這意味著，開源模型首次擊敗目前最先進的閉源大模型。

而且，Llama 3.1-405B的推出意味著開發人員可以自由使用其“蒸餾”輸出來訓練小眾模型，從而大大加快專業領域的創新和部署周期。 

開源社區的“里程碑”：Llama 3.1-405B在多項測試中超越GPT-4o

2024年4月，Meta推出開源大型語言模型Llama 3。其中，Llama 3-8B和Llama 3-70B為同等規模的大模型樹立了新的基準，然而，在短短三個月內，隨著AI的功能迭代，其他大模型很快將其超越。

在你追我趕的競爭環境下，Meta最新發布了AI模型Llama 3.1，一共有三款，分別是Llama 3.1-8B、Llama 3.1-70B和Llama 3.1-405B。其中，前兩個是4月發布的Llama 3-8B和Llama 3-70B模型的更新版本。而Llama 3.1-405B版本擁有4050億個參數，是Meta迄今為止最大的開源模型之一。

而在發布當天的凌晨（北京時間），“美國貼吧”reddit的LocalLLaMA子論壇泄露了即將推出的三款模型的早期基準測試結果。

泄露的數據表明，Meta Llama 3.1-405B在幾個關鍵的AI基準測試中超越了OpenAI的GPT-4o。這對開源AI社區來說是一個重要的里程碑：開源模型首次擊敗目前最先進的閉源大模型。

而Meta團隊研究科學家Aston Zhang在X上發布的內容，也印證了被泄露的測試數據。

圖片來源：X

具體來看，Meta Llama 3.1-405B 在IFEval、GSM8K、ARC Challenge和Nexus等多項測試中均優于GPT-4o。但是，它在多項MMLU測試和GPQA測試等方面卻落后于 GPT-4o。另外，Llama 3.1的上下文窗口（context window）涵蓋128000個標記，比以前的Llama模型更大，大約相當于一本50頁書的長度。

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但需要指出的是，值得注意的是，這些基準反映的是Llama 3.1基本模型的性能。這些模型的真正潛力可以通過指令調整來實現，而指令調整過程可以顯著提高這些模型的能力。即將推出的Llama 3.1模型的指令調整版本預計會產生更好的結果。

Llama 4已于6月開始訓練

盡管OpenAI即將推出的 GPT-5預計將具備先進的推理能力，可能會挑戰Llama 3.1在大模型領域的潛在領導地位，但Llama 3.1對標GPT-4o的強勁表現仍然彰顯了開源AI開發的力量和潛力。

要知道，對于專注于構建專業AI模型的開發人員來說，他們面臨的長期挑戰是獲取高質量的訓練數據。較小的專家模型（參數規模在10億~100億）通常利用“蒸餾技術”，需要利用較大模型的輸出來增強其訓練數據集，然而，使用來自OpenAI等閉源巨頭的此類數據受到嚴格限制，因此大大限制了商業應用。

而Llama 3.1-405B的推出意味著開發人員可以自由使用其“蒸餾”輸出來訓練小眾模型，從而大大加快專業領域的創新和部署周期。預計高性能、經過微調的模型的開發將激增，這些模型既強大又符合開源道德規范。

賓夕法尼亞大學沃頓商學院副教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）寫道：“如果這些數據屬實，那么可以說頂級AI模型將在本周開始免費向所有人開放。全球各地都可以使用相同的AI功能。這會很有趣。”

Llama 3.1-405B的開源，也證明開源模型與閉源模型的差距再次縮小了。

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《每日經濟新聞》記者還注意到，除了廣受期待的Llama 3.1-405B外，外媒報道稱，Llama 4已于6月開始訓練，訓練數據包括社交平臺Facebook和Instagram用戶的公開帖子。而在開始之前，Mate已經向數據隱私監管最嚴格的歐盟地區用戶發送超過20億條通知，提供了不同意把自己數據用于大模型訓練的選項。

據悉，Llama 4將包含文本、圖像、視頻與音頻模態，Meta計劃將新模型應用在手機以及智能眼鏡中。