Meta推出開源Llama 3!祖克柏野心解讀:先免費、再置入廣告,要你加入訂閱制!
Meta推出開源Llama 3!祖克柏野心解讀:先免費、再置入廣告,要你加入訂閱制!

社群媒體巨頭Meta在4月18日公布推出最新的大型語言模型(LLM)Llama 3,並且將這款語言模型整合到Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger等平台中。

這次Meta公布了兩款Llama 3的版本,一個使用了80億個參數模型,另一個使用了700億個參數模型。Meta表示,Llama 3最小版本與其前身Llama 2最大版本的功能一樣強大, Llama 3模型將用來升級旗下人工智慧助理Meta AI 。

Meta執行長馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)表示:「很多人在想到AI助理時,並沒有想到Meta AI。但我認為現在是我們真正開始向大眾介紹它的時刻,我預計它(Meta AI)將成為一個相當重要的產品。」

Meta首席產品長克里斯.考克斯(Chris Cox)表示:「Llama 3是免費的語言模型產品中,性能最好、最聰明的模型。」

LLM戰爭持續開打,盤點科技巨頭最新武器!

Meta的其中一位競爭對手OpenAI,在2022年底推出了全新的ChatGPT聊天機器人,拉開了矽谷人工智慧競賽的序幕。從那時起,越來越多的公司,不管是新創公司還是成熟的科技巨頭,都加入了這場戰局。

Google:Gemini,擁有多模態能力、32項測試打贏GPT-4

Google在2024年2月發布適用於Android系統的Gemini(生成式AI助理),使用了同樣名為Gemini的語言模型。

Google的Gemini有三種版本,每一項都針對特定的商業應用做設計。Google並未公開Gemini的訓練參數量,但是Gemini Ultra在32項基準測試中,有30項都打贏OpenAI用1.8兆參數訓練出的GPT-4模型,參數量可能達到相近規模。Google特別加強訓練Gemini的理解力、總結能力、程式能力、計畫能力等面向,更擁有多模態能力,無論是文字、圖片、語音、影片、程式等內容都能理解,並且隨時轉換交互生成。

延伸閱讀:Google再端AI大禮包!Google Vids可以生成影片、會議即時翻譯字幕

OpenAI:GPT-4 Turbo,可容納逾300頁文字

而OpenAI則在2023年推出GPT-4 Turbo版本,可以接受更長的輸入提示,能夠容納達300多頁的文字內容,足以閱讀完整的書籍並提供書摘。

Meta:Llama 3,提高推理和編碼等核心LLM的整體性能

2023年7月,Meta推出Llama 2,並於9月在Instagram、WhatsApp和Messenger中發布了Meta AI的第一個版本。與其他公司不同的是,Meta將此模型作為「開源」軟體推出,任何人都可以免費使用。

Meta表示,將在未來幾個月內發布附加功能更多的Llama 3模型,包括用多種語言進行對話的能力。考克斯表示,Meta正在開發一個更大的模型,參數高達4,000億。

OpenAI目前尚未透露GPT-4的參數使用量,但《華爾街日報》指出,此模型估計約有1.5兆個參數。

加入Llama 3的Meta AI有什麼功能?

Meta這款最新的語言模型當中,能夠幫忙使用者推薦餐廳以及協助規劃旅行,以及幫助整理電子郵件。

另外在Meta AI的Imagine功能中,可以更快速的生成圖像,並且在打字的同時,圖像就會即時出現,加入更多需求時,圖片也會同步變動。

Meta在官網中表示,「Llama 3成為多語言和多模式、能生成更長的上下文,並繼續提高推理和編碼等核心LLM的整體性能。」

Meta AI 在Instagram上使用情形.jpg
Meta AI 在Instagram上使用情形。
圖/ 螢幕截圖

隨著Llama 3的推出,Meta AI預計將市場擴大,Meta AI目前可以使用的國家除了美國之外,還有澳洲、加拿大、加納、牙買加、馬拉威、紐西蘭、奈及利亞、巴基斯坦、新加坡、南非、烏干達、尚比亞和辛巴威。而台灣目前尚未開放使用。

雖然免費,但還是免不了廣告的干擾?

社群媒體研究機構Sonata Insights首席分析師黛布拉.阿霍.威廉森(Debra Aho Williamson)表示,如果Meta能夠引導數十億用戶使用其人工智慧產品,Meta或許能夠在其模型中置入廣告,並有機會在Meta AI平台上銷售其他付費服務,「未來消費者在人工智慧的體驗上,最終將會包含某種形式的付費廣告,例如:在聊天機器人對話過程中出現廣告。」

考克斯說,Meta希望AI模型可以擴大使用的範圍,「作為一家公司,我們一直在努力讓這些工具可以為世界各地的人服務。」

Meta AI能生成更長的文本.jpg
Meta AI能生成更長的文本。
圖/ 螢幕截圖

考克斯補充, 當升級版的Llama語言模型版本推出時,可能會考慮採用按月訂閱模式 。例如需要訂閱才可以使用的OpenAI的ChatGPT Plus和Google One AI Premium。

Meta AI模型大升級,未來考慮使用付費訂閱方案

除了語言模型的升級外,Meta AI的圖像生成AI(稱為Emu)也將進行升級,能更快速地產生出高品質的圖片,並在用戶輸入查詢時先向用戶顯示預覽畫面。

考克斯補充,「它(Llama 3)將變得更強大、更智慧,」當用戶輸入長篇內容進入AI模型時,AI可以提供的摘要功能就會很有幫助。

Meta AI能夠建議用戶旅遊景點.jpg
Meta AI能夠建議用戶旅遊景點。
圖/ 螢幕截圖

馬克.祖克伯4月18日在臉書發布了Meta最新的大型語言模型(LLM)Llama 3,並且將這款語言模型整合到Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 等主要平台的搜尋功能中。

值得一提的是,Meta這次用來訓練Llama 3的參數使用了「合成數據」,也就是其他AI模型生成的文本。這似乎也證實了大型語言模型訓練參數,已經不夠用了。

延伸閱讀:GPT-4新數據來源:100萬小時YT影片!文字已經不夠用了嗎?

數據不足的問題,許多語言模型公司正在開發人工智慧生成的文本(合成數據)來訓練AI語言模型,除了減少對於版權資料的依賴,也可以開發出更好的AI模型版本,以提升競爭優勢。

但此合成數據仍然處於爭議階段。使用合成數據來訓練語言模型也可能導致強化語言模型的偏見和錯誤,OpenAI的研發人員表示,這種方法可能會導致語言模型的故障,因此語言模型公司仍在嘗試其他新的做法。

在找到更好的方法之前,想必各家科技巨頭還會持續想出獲取數據的方式,換個角度說,在「數據量大等於好」的前提沒有破解前,數據戰爭還會持續下去。

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資料來源:《華爾街日報》、《商業內幕》、《Meta AI》

責任編輯:林美欣

關鍵字: #AI #meta #ChatGPT
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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