Meta 今天發布了Llama 3.1 系列人工智慧模型，在人工智慧領域取得了重大進展，其性能可與領先的閉源模型相媲美。值得一提的是，在多項人工智慧基準測試中，Llama 3.1 405B 模型的效能超過了OpenAI 的GPT-4o 和Claude 3.5 Sonnet。

除了性能，Llama 3.1 的突出特徵還在於其開源性。完整的Llama 3.1 模型（包括權重）現在可供下載，Meta 甚至更新了許可證，允許在Llama 3.1 模型輸出上進行訓練。

Meta 創辦人兼執行長 Mark Zuckerberg）在另一篇部落格文章中表達了他對開放式人工智慧生態系統的願景。他認為Llama 有潛力成為”人工智慧的Linux”。正如Linux 透過其開源特性已成為雲端運算和行動作業系統的行業標準一樣，祖克柏設想開源人工智慧也能實現類似的普及。

他強調說，開源的Llama 3.1 已經可以與最先進的模型競爭，在某些情況下甚至超過了它們。展望未來，他預測未來的Llama 模型將引領產業發展。

祖克柏闡述了開源人工智慧為何有利於開發者和產業的理由，詳情如下。

• 我們需要訓練、微調和提煉自己的模型。每個組織都有不同的需求，而滿足這些需求的最佳方法就是使用不同規模的模型，並根據特定資料進行訓練或微調。設備上的任務和分類任務需要小型模型，而更複雜的任務則需要大型模型。現在，您可以使用最先進的Llama 模型，繼續使用自己的資料進行訓練，然後將其提煉為最適合您的模型，而我們或其他任何人都不會看到您的資料。
• 我們需要掌握自己的命運，而不是被鎖定在一個封閉的供應商。許多組織不希望依賴自己無法運作和控制的模式。他們不希望封閉模式的供應商能夠改變其模式、更改使用條款，甚至完全停止為他們提供服務。他們也不希望被鎖定在對模型擁有獨佔權的單一雲端。開放原始碼可以為公司提供一個廣泛的生態系統，這些公司擁有相容的工具鏈，您可以在它們之間輕鬆切換。
• 我們需要保護資料。許多組織需要處理敏感數據，這些數據需要安全保護，但不能透過雲端API 傳送給封閉模型。其他組織則根本不信任封閉模型提供者，不信任他們的資料。開放原始碼可以解決這些問題，讓您在任何地方運行模型。眾所周知，開源軟體往往更加安全，因為其開發過程更加透明。
• 我們需要一個運作高效且經濟實惠的模型。開發人員可以在自己的基礎架構上運行Llama 3.1 405B 的推理，其成本大約是使用GPT-4o 等封閉模型的50%，既可用於面向使用者的推理，也可用於離線推理任務。
• 我們希望投資於將成為長期標準的生態系統。很多人都看到，開放原始碼的發展速度比封閉模式更快，因此他們希望在能長期為他們帶來最大優勢的架構上建立自己的系統。

祖克柏也解釋了為什麼開源人工智慧對Meta 有利。 Meta不需要完全依賴封閉的人工智慧系統公司及其政策，而是可以不受任何限制地進行真正的創新。此外，Meta 過去在開源專案（如Open Compute Project 和PyTorch）上的成功記錄，也進一步強化了這種方法對長期發展和創新的益處。

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