Llama 2 —掀桌子、开新篇

2023-07-19
走封闭路线的OpenAI商业化的脚跟还没站稳,Meta就掀翻了牌桌。

编者按:本文来自微信公众号 阿尔法公社(ID:alphastartups),作者:许四清,创业邦经授权转载。

18个小时前, Meta(Facebook)发布了Llama 2。

它最大的亮点不是多大参数或多强的能力,而是不再犹抱琵琶半遮面,向所有开发和商业用途开源! 另外,还结盟了对手Open AI的盟友微软作为优选伙伴, 直捣OpenAI最大的商业用户老巢。

走封闭路线的OpenAI商业化的脚跟还没站稳,Meta就掀翻了牌桌。

对中国的创业者和投资人,这到底意味着什么?做什么、怎么做?

1.开源解放生产力

开源绝不仅仅是免费那么简单,开发者省去了昂贵的大语言模型使用成本,使用者免除了向OpenAI交“使用税”。

在此之前,随着AIGC领导者OpenAI的版本升级,无论使用或是开发,都要直接交费,就像用Office365要交费,天经地义。尤其对于利用LLM提供服务的商家,这笔费用都是减不掉得成本。如今,人们多了一个选择,如同Office365免费用。

在Llama 2商用免费后,无数开发者可以在Llama上开发基础设施工具和应用,我们一下看到了繁荣的曙光。

信息化、数字化之后,产业AI化的革命会来得更迅猛。

2.Llama 2 为大模型参与者省了多少钱?

国内有很多有实力的商家,在考虑开发自用模型(俗称甲方模型)。现在可以直接用开放模型做自己的甲方模型了,而且还是一个能力超群的大模型。这里有一个经典图,说明了Llama 2 为平台开发者节约了为开发模型要付出的99%算力成本。

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图中大模型训练的四大步骤,pre-training, supervised fine tuning, reward modeling和reinforcement learning, 第一步堪称鸿沟,粗算下来,算力时长占全部四个步骤的99%以上。这个比例,就是Llama 2 的开放为自己准备拥有大模型的人节约的算力成本。

领导者走封闭路线并靠此获利,如同苹果手机。追随者为了生存毫不犹豫的选择开放,如同安卓。Llama 2 的开放只是带了个头,Cohere、Anthropic的开放平台同样值得期待 - 再后进者要想方设法取悦开发者,提供更独特的价值。

这,就是开放的商业世界的beauty。

3.创业者做什么

“to B, or not to B”, 是莎士比亚的《王子复仇记》第一句台词,经常被我们用来形容AIGC创业者的选择。toC毫无疑问大厂占据了大机会,然而LLM智力的涌现,给无数toB服务带了了机会。节约上面说的99%算力成本后,企业可以训练自己的大模型。万事数为先,数据必须是私有的,所以模型也必须是私有的,否则丢了模型比丢了数据更恐怖。

上周和一个大厂模型参与者交流,大家明显看到只有500强段位的企业有能力训练自己的模型。99%以上需要模型的企业需要大量的模型服务着,为企业量身定做自己的模型。

我们曾经说过,得人才着得模型,得模型者得天下, 现在再加一句,产品制胜。把模型训练、服务产品化, 靠产品化实现规模化、低成本,是AIGC创业的王道。

模型是生产力,AI化是趋势。这一轮产业进步,新贵肯定不止四小龙,产生数十个上市公司不足为怪。

Llama 2 帮助节省了99%的算力时长,99%的企业需要第三方模型服务,这两个99%,就是创业的机会。

4.再看“周明曲线”

5月27日合肥,中国科学技术大学校园里,阿尔法公社参与主办的科大校友创业投资论坛ChatGPT全球论坛上,科大博导,著名NLP专家周明教授抛出了一个曲线,经我提议,当场被科大理工男们命名为“周明曲线”。

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这条曲线说明大多数垂类模型根本不需要175B的大参数,当然也不需要那么多的GPU算力。这让大家想起了本科物理课某些超级牛的定理,简单而又深刻。

Llama 2 也只有区区20B参数,它的发布和开源,说明打仗何须核武器,只要有了会搞算法、练模型的人,就占有了商机。

5.为什么是个大机会

过往的SaaS市场在中国发展得磕磕绊绊,究其原因是客户付费愿望不强,导致超大型客户主导了市场话语权,创业公司能生存、难长大。AI化的根本是模型的比拼,不断喂数据、不断优化才是王道。当然,模型持续使用中的算力需求也是工业界收入机会的纯增量,如同Snowflake有一大笔收入是转售Amazon和微软Azure云服务一样,这一轮AIGC既有持续产品改进的收入机会,又平添了一份云算力整合服务的收入机会,都是增量。

6.哪些服务是机会

三层架构:大模型、基础设施类工具和应用。传统软件服务商、SaaS服务商既面临增量机会,又有被“掀翻”的风险。懂企业服务的AI创新者机会更多。此处不赘述,我们不久另外做讨论。

大模型的开放之路,让人们看到了产业AI化的曙光。

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