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！|數位時代 BusinessNext

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。

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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。」

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。」

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。

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。

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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

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。