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Meta AI競賽遇資金挑戰,向微軟亞馬遜求助,Llama模型未來何去何從?

來源: 責編: 時間:2025-04-20 07:28:05 66觀看
導讀近日,科技界傳出了一則引人注目的消息,據知名科技媒體The Information報道,meta Platforms在人工智能領域的競賽中正面臨巨大的成本壓力。據悉,為了支撐其旗艦大語言模型Llama的訓練,meta曾在2024年向包括微軟、亞馬遜在內

近日,科技界傳出了一則引人注目的消息,據知名科技媒體The Information報道,meta Platforms在人工智能領域的競賽中正面臨巨大的成本壓力。據悉,為了支撐其旗艦大語言模型Llama的訓練,meta曾在2024年向包括微軟、亞馬遜在內的多家競爭對手尋求資金支持。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

報道指出,meta內部對于Llama模型所需的龐大資源感到擔憂,因此提出了“Llama Consortium”的構想,并愿意讓潛在投資者參與到Llama未來功能的開發中,以此作為吸引合作的籌碼。然而,據知情人士透露,這一提議的初期反響并不熱烈,目前尚不清楚是否已達成正式的資金協議。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

這一事件凸顯了構建先進AI系統所需承擔的巨額成本,即便是像meta這樣財力雄厚的科技巨頭也難以承受。這也進一步揭示了生成式AI領域的高風險性,即便是行業領先者也可能面臨資金短缺的困境。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

值得注意的是,meta近期推出的Llama 4系列模型進一步展示了其在AI技術方面的雄心壯志以及所面臨的成本挑戰。其中,Llama 4 Scout專為單GPU使用設計,擁有109億總參數和17億活躍參數,以及超大的1000萬token上下文窗口,能夠一次性處理約750萬字的內容。而Llama 4 Maverick則針對更大規模的任務,擁有400億總參數和17億活躍參數,以及128個專家系統。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

這兩款模型均采用Mixture-of-Experts(MoE)架構,通過激活特定的子網絡來提升效率。meta內部還開發了一款參數高達2萬億的Llama 4 Behemoth模型,用于訓練小型模型,這一過程需要動用多達3.2萬塊GPU。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

meta尋求資金的行為與其Llama模型在公司業務中的核心地位密切相關。自Llama 4發布以來,它迅速被集成到WhatsApp、Instagram和Facebook的meta AI功能中,并通過亞馬遜SageMaker JumpStart和微軟Azure AI Foundry等云平臺提供商用許可。這一舉措不僅展示了meta在AI技術方面的實力,也為其帶來了可觀的商業收益。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

同時,meta在競爭中展現出了強硬的姿態。據報道,meta已阻止蘋果的Apple Intelligence功能在其iOS應用中使用,迫使用戶轉向基于Llama的AI工具。這一舉動不僅彰顯了meta在AI領域的競爭力,也反映了其對于自身技術優勢的自信。BsP28資訊網——每日最新資訊28at.com

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