【ITBEAR】8月25日消息，在開源軟件界，Llama3一度被譽(yù)為“汗血寶馬”，然而近期其市場(chǎng)表現(xiàn)卻似乎不盡如人意。
據(jù)ITBEAR了解，盡管Llama3在開發(fā)者群體中曾收獲廣泛好評(píng)，但在全球最大云計(jì)算服務(wù)商亞馬遜的AWS平臺(tái)上，其受歡迎程度已顯著下滑。與此同時(shí)，微軟云平臺(tái)上的Llama3也同樣遭遇了冷遇，銷售人員甚至不再主動(dòng)推銷這一模型。這一現(xiàn)象引發(fā)了業(yè)界對(duì)Llama3及其開源模式的廣泛討論。
進(jìn)一步的數(shù)據(jù)揭示了Llama3下載量的下滑趨勢(shì)。meta最新推出的Llama 3.1 405B模型，在上線一個(gè)月后的下載量?jī)H為360萬(wàn)，與前一代模型相比降低了40%。這一數(shù)據(jù)無(wú)疑加劇了市場(chǎng)對(duì)Llama3前景的擔(dān)憂。
那么，究竟是什么原因?qū)е铝薒lama3的一路遇冷呢？其中一個(gè)核心問題在于“假開源”。當(dāng)前的開源大模型大多僅開放參數(shù)和調(diào)用接口，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練代碼、算法等核心部分并未真正開源。這種有限開源的模式讓開發(fā)者難以在模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行真正的創(chuàng)新和改進(jìn)。
百度的李彥宏曾對(duì)此問題提出過(guò)尖銳的批評(píng)。他指出，很多人混淆了模型開源和代碼開源的概念，所謂的模型開源往往只能拿到一堆參數(shù)，而無(wú)法獲取到訓(xùn)練這些參數(shù)的具體數(shù)據(jù)和代碼。這使得開發(fā)者難以站在“巨人的肩膀上”進(jìn)行迭代開發(fā)，從而限制了開源模型在商業(yè)社會(huì)和企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的應(yīng)用。
斯坦福人工智能團(tuán)隊(duì)的測(cè)評(píng)結(jié)果也進(jìn)一步印證了這一點(diǎn)。他們的測(cè)評(píng)顯示，開源大模型在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上全面落后于閉源大模型。尤其是在AgentBench項(xiàng)目上，閉源模型的評(píng)分高達(dá)4分，而開源模型僅為0.96分，兩者之間的差距高達(dá)300%。
除了性能上的差距外，開源大模型還存在一系列其他問題。例如，海外開源模型大多未經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的安全測(cè)試，存在安全隱患。同時(shí)，開源模型需要企業(yè)自行進(jìn)行精調(diào)和優(yōu)化，這對(duì)于缺乏足夠算力和技術(shù)資源的個(gè)人玩家和小企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
美國(guó)知名AI創(chuàng)業(yè)者、VRSEN公司的創(chuàng)始人Arsenii Shatokhin在訪談中直言不諱地表示：“我們只有一兩個(gè)客戶有足夠資源來(lái)精調(diào)或運(yùn)行700億參數(shù)的Llama開源模型。”這一說(shuō)法進(jìn)一步揭示了開源大模型在實(shí)際應(yīng)用中的局限性。
結(jié)合真實(shí)的市場(chǎng)反饋和落地經(jīng)驗(yàn)后，Arsenii Shatokhin分析出Llama3等開源大模型賣不動(dòng)的另一重要原因——效率低、性價(jià)比更低。他解釋說(shuō)，與閉源大模型相比，開源模型在API優(yōu)化效率上存在明顯劣勢(shì)。這使得企業(yè)在使用開源模型時(shí)需要付出更高的成本和更多的努力。
谷歌前CEO Eric Schmidt也曾對(duì)開源模式在AI行業(yè)的適用性提出過(guò)質(zhì)疑。他認(rèn)為，盡管開源是一個(gè)好的模式，并在谷歌歷史上發(fā)揮了重要作用，但AI行業(yè)的成本太高，開源模式難以承擔(dān)。同時(shí)，他還強(qiáng)調(diào)了自己投資的法國(guó)大模型公司Mistral將從開源轉(zhuǎn)為閉源路線的決定。
綜上所述，Llama3在市場(chǎng)上的遇冷或許預(yù)示著大模型開源與閉源之爭(zhēng)的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。隨著市場(chǎng)對(duì)效率和性價(jià)比的要求不斷提高，閉源大模型或許將在未來(lái)占據(jù)更大的市場(chǎng)份額。
