Meta聯手微軟,AI模型Llama 2免費商用!開源背後有3但書:防「他們」知道太多
Meta聯手微軟,AI模型Llama 2免費商用!開源背後有3但書:防「他們」知道太多

Meta和微軟兩大科技巨頭在AI領域聯手了!Meta於19日發表最新AI大型語言模型Llama 2,指出「微軟是我們優先選擇的夥伴」,並將軟體開源放上微軟公有雲Azure,讓更多企業、新創公司、研究人員能夠免費使用,這項合作預計將衝擊到目前市場龍頭Open AI的收費商業模式。

AI大型語言模型Llama 2,即日起在Azure免費商用!為何大方開源?

Meta在微軟舉行Inspire 2023活動當日宣布Llama 2的重大規劃,宣告微軟是 Meta 在 Llama 2 和未來拓展生成式 AI 成果的首選合作夥伴,微軟執行長納德拉(Satya Nadella )也在大會中同步宣布,Meta 與微軟將進一步提升合作關係。

Llama 2於即日起就會在微軟公有雲Azure AI 模型目錄中上線,讓開發人員、企業、新創團隊能夠免費取得這款強大的AI 工具,進行更多實驗和嘗試,Llama 2 也將可透過 Amazon Web Services( AWS )、Hugging Face 與其他夥伴取得。

原因一:可以集結更多人智慧,推進Llama 2發展

Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)在臉書發文指出開放軟體的原因,「 倘若生態體系能變得更開放,我們就能解鎖更多進展。 」讓更多人一起檢視模型,找出並修復潛在問題,能夠提高並加速發展。

祖克柏臉書貼文

「開源」意味著所有使用者都可以自由使用Code,複製、修改和重複使用,Meta 生成式AI副總裁 Ahmad Al-Dahle 在接受採訪時表示:「Meta 歷來都是開放平台的大力支持者,它對我們公司來說,確實是運作良好的模式。」

原因二:開放有助於降低對AI的恐懼

目前市場上提供商用AI模型的公司如Google、Open AI等,目前大多對模型的訪問權限有嚴格的限制,包括誰有權使用,以及可以做出哪些控制。這些公司表示,限制的原因是為了確保資料安全,但批評人士則指出,這是試圖扼殺競爭的做法。

Meta認為,分享AI模型的發展符合每個人的最佳利益,Meta的全球事務主管 Nick Clegg 11日在《金融時報》專欄中指出「開放是對人工智慧恐懼的解藥」,此舉也有助於 Meta 追趕競爭對手,因為開放模式將允許各種規模的公司一起改進技術,並在這個基礎上構建應用程式。

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圖/ ESB Professional via Shutterstock

原因三:調校訓練成本較低

一份在Discord上匿名公開的Google內部文件中也點出「開源世界」的巨大優勢,在於更低的調校訓練成本。因為AI模型的基礎架構可以透過使用者的對話、推理或工具使用,去進行的微幅的調校優化,雖然這種個體化的調整,在整體的模型訓練中是比較低等級(Low rank)的,但從結果論來看,隨著新的、更好的數據集和任務的出現,模型可以以低廉的成本保持最新,而無需支付完整運行的成本。

Llama 2並非完全開源!有3條但書

雖然Meta大打開源旗幟,但陸續有專業開發者發現,Llama 2其實在社區規範中是有寫下但書的,並不能完全自由使用:

1.用戶不能拿Llama 2的Code去訓練其他大型語言模型
2.月活躍用戶超過7億的使用者需要取得「特別授權」
3.Llama模型本身的訓練方法未被公開,只公開「範例模型」的Code

一名資深開發者指出, 這些規範對於一般開發者、普通企業來說影響其實不大,功能也夠用,因此似乎是用來防止Google、AWS等大型競爭者「知道太多」 ,或者是國家為了避免技術被他國採用會進行的限制,同時也避免出現第三世界國家抄襲,拿來製作營利產品等問題。「在各種環境因素下,其實很難出現真正開源的AI模型了。」

人工智慧開源社群平台Hugging Face的研究科學家Nathan Lambert也在採訪中指出,雖然Llama 2並不是一個完全開源的系統,但它已經是目前最先進的語言模型之中,更加開放的一個版本了。

延伸閱讀:馬斯克成立xAI想做什麼?晚來的他有何信心取代OpenAI、Google?

Meta Llama 2會衝擊OpenAI主導地位嗎?

Meta Llama 2是比上一代更精密的商用版本,事先訓練的資料比Llama 1多40%,架構也獲得改善,同時Meta也蒐集了超過100萬份人類註解,微調AI模型的精準度和產出品質。

Llama 2的發布預期將加劇商業模型市場的競爭,尤其目前最熱門的OpenAI GPT-4系統,英國《金融時報》報導中指出,Meta的目標是「限縮OpenAI的主導地位」,Meta首席人工智慧科學家楊立昆受訪時也表示「AI的競爭版圖將會完全改變」,當市面上出現一款免費商用的AI模型,而且和其他的收費模型同樣精良,此舉預期將衝擊到Open AI、Google等其他收費型AI商用軟體的市場。

微軟,OpenAI,ChatGPT
圖/ shutterstock

但微軟已經向Open AI投資數十億美元,這一步難道不會「引狼入室」嗎?微軟透過這場和Meta的世紀合作,證明自己在AI發展中將不侷限於Open AI一家公司的產品,

Ahmad Al Dahle在《彭博》的採訪中也回應,並不擔心微軟和Open AI的緊密關係會影響到Meta,尤其Llama 2的開源模式就是其最大優勢。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #微軟 #AI #meta
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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

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