制服下的诱惑

日前，Llama团队发布了新的 Llama 3.1 405B 模子。7月30日周二【BBST-025】爆乳騎乗位 3，Meta生成式 AI 家具料理厚爱东谈主、Llama团队领导东谈主Joe Spisak参与红杉本钱的访谈，先容了Llama 3.1 405B的新功能，并共享了Meta怎样看待开源在AI生态系统中的作用。

Joe默示，Llama 3.1 405B 确切良善的是推动鸿沟化（它使用16000个GPU在15万亿个token上进行考验），他对它将终了的零样本器具使用以及它在索乞降生成合成数据以教师较小模子方面的作用感到容许。

同期，他还认为即使是前沿模子最终也会商品化，这对初创企业生态系统来说是一件功德。

语言重点如下：

1.Llama 3.1 405B 约略调用代码解释器并履走运行代码，或者构建我方的插件，诸如rag之类的东西，并让它成为源流进的。

2.最终但愿 Llama 无处不在，咱们只但愿选定，确切让全全国使用它并在其基础上发展。

3.最初，咱们的生意模式并不依赖这种模式来直罗致货。是以咱们不是在销售云作事，咱们从来齐不是云公司。

4.咱们怎样诞生通往它的桥梁并确切约略诈欺坚实的立异，而作念到这小数的方法是洞开，让全国在你的东西上构建。

5.当事情透明时，它会更安全，作假可以更快地被推送。

6.模子正在商品化，悉数的期间将被插足到 Instagram 和 WhatsApp 的悉数最终家具中，咱们履行上会从中收货，咱们履行上会增多确切的价值。

7.如若我是一家初创公司，尝试进行预考验并莫得多犀利思意思，我认为 Llama 模子履行上相等适合营为基础。

8.咱们考验了超过 15 万亿个 token。在考验后，咱们使用合成数据，这大大调动了模子。咱们在考验经由中对超过 16000 个 GPU 进行了考验，这是咱们以前莫得作念过的事情。这真的很难作念到，因为 GPU 会出现故障。

9.如若你在预考验中加入了好多这样的内容，你的模子就会更好地推理。

10.在开发上，以致在角落和土产货，小模子履行上可以作念得更好。

访谈全文如下，部天职容有删减：

405B具备长文本处理才调 正迈出许可证次第

Stephanie Zhan：

您认为 405B 在哪些具体功能上寥落特有，尤其是与其它源流进的模子比较？

Joe Spisak：【BBST-025】爆乳騎乗位 3

405B 是一个怪物，它是一个很棒的模子。我认为咱们从中学到的最渊博的事情是，它就像是其他模子的伟大真挚，咱们一直齐有这个筹画。因为当你有一个大模子时，你可以用它来调动小模子，或者就像蒸馏，这是 80 年代和 70 年代成为伟大典范的原因。

就才调而言，咱们倾听社区的意见，咱们显豁倾听咱们我方的家具团队的意见，因为咱们必须为Meta构建家具。长高下文是东谈主们最想要的东西之一。咱们里面的高下文比咱们发布的要大得多。

但咱们看到的只是用例，比如运转诞生多语言。咱们是一家全球性公司，是以咱们发布了更多的语言，异日还会有更多。因为显豁像Meta一样，平台上罕有十亿东谈主和数百个国度。

对我来说，那些就像赌注一样，但它们在模子上作念得相等好。就像我想的那样，咱们花了好多时刻进行不同语言的后期培训，并普及它们的安全性，它们真的相等高质料。是以咱们不单是心爱事前考验普遍的数据，然后说:“望望咱们，咱们是多语言的。"咱们履行上在SFT阶段作念了好多职责，监督微调处好多安全职责。

我认为最酷的事情之一是器具，零样本器具的使用。这对社区来说会很浪漫。咱们展示了一些例子，比如咱们可以调用Wolfram，或者咱们可以进行Brave 搜索或谷歌搜索，它的效果相等好。但零样本器具使用将是一个改变游戏规章的契机。约略调用代码解释器并履走运行代码，或者构建我方的插件，诸如rag之类的东西，并让它成为源流进的。

我认为这将是一个巨大的游戏规章改变者。我认为咱们发布了405版块本人，况且蜕变了咱们的许可证，是以你履行上可以使用咱们的数据，这是一件大事。

咱们就此举行了好屡次会议，最终咱们找到了一个处置有盘算。是的，这一直是社区的痛点。它们就像这些封锁模子，就像我不行使用输出一样。或者也许我履行上可以使用它们，或者其他什么。咱们履行上在饱读舞东谈主们这样作念一样。

Stephanie Zhan：

我确信这是一个进犯的决定。请向咱们先容一下你在履行迈出洞开许可证的次第需要磋议的事情。

Joe Spisak：

很彰着，许可证本人显豁是的一个妄语题。你可能花了通盘播客来批驳它。我不想，但咱们可以。我认为咱们想要的，最初是解锁新事物。就像我想咱们但愿领有 405 以及咱们的 Llama 3.1 模子来差异东谈主们的新功能，就像咱们刚刚筹办东谈主们在社区中确切容许的东西一样，不仅是在企业和家具方面，而且在筹办社区中亦然如斯。

因为咱们显豁有一个筹办团队，与学术界合营并与东谈主们交谈。有东谈主一直在问我什么时候发布它？当你发布它时，我能用它吗？保持耐性。但我认为咱们听到了他们的声息，咱们知谈他们想要什么。我认为咱们最终但愿 Llama 无处不在，咱们只但愿选定，确切让全全国使用它并在其基础上发展。

我认为要作念到新的圭臬或圭臬化，你必须启用雷同的东西，你必须冲破悉数这些不同的用例的阻塞，确切了解社区想要作念什么，确保你莫得这些东谈主为的进犯，这等于征询的确切内容。事实上，除此除外，咱们运转与 Nvidia 和 AWS 等合营伙伴合营，他们运转构建蒸馏配方，以致合成数据生成作事，这相等酷。你可以运转使用它们，并从中创建专门的模子。

而你的数据，咱们知谈数据有多好，因为咱们在较小的模子中使用它，它真的很好，况且显耀改善了咱们的模子。

开源生态系统的异日

Sonya Huang：

我想更多地诈欺开源，我读过扎克伯格的宣言，它很棒。但我仍然在奋力念念考，这对 Meta 有什么克己，这是一项巨大的投资。你咫尺有一个源流进的模子，你可以免费提供给每个东谈主。是以我想，这是一种渊博性的举动吗？这是一种防护性的举动吗？这对 Meta 有什么克己？

Joe Spisak：

最初，咱们的生意模式并不依赖这种模式来直罗致货。是以咱们不是在销售云作事，咱们从来齐不是云公司。我想说，咱们一直在与合营伙伴生态系统合营，可以追忆到五年前，那时我在匡助领导 PyTorch，生态系统和社区等于围绕它诞生的。

就像咱们从未诞生过某种作事一样，咱们可能以某种款式作念过，但那会很奇怪。回到 PyTorch，咱们把它看作是通向高熵领域的一种通用语言桥梁。悉数这些立异齐在发生，咱们怎样诞生通往它的桥梁并确切约略诈欺坚实的立异，而作念到这小数的方法是洞开，让全国在你的东西上构建。我认为这种精神被带到了 Llama。

而且，咱们履行上会看到这些架构不断出现，东谈主们会编写代码并将其发布在PyTorch上，然后咱们将其里面选定。咱们对开源模子的东谈主员进行了评估，并将他们发布在 model zoo 上。咱们对其进行评估，并不雅察社区调动的速率。咱们履行上诈欺了这小数。

咱们看到了一周又一周、一个月又一个月的调动。它是诞生在咱们里面使用的东西之上的。是以咱们很容易把它带入里面，是以我认为 Llama 在这方面敬佩是相似的，当学术界和公司运转对这些模子进行红队测试时，咱们但愿东谈主们也能对东谈主工智能模子进行通常的操作，这样咱们就可以调动。当事情透明时，它会更安全，作假可以更快地被推送。

咱们不但愿这形成一种完全封锁的环境，就像我认为今天如若你处理 Linux 和 Windows 之类的问题，在我看来，两者齐有空间，东谈主们可以根据我方的需要和应用圭表使用。我认为将会有一个洞开模式的全国，我认为将会有一个封锁模式的全国，我认为这完全没问题。

Sonya Huang：

反对开源的主要论点是什么？有吗？

Joe Spisak：

咱们如实征询过竞争问题。我认为咱们不太系念这个问题，因为咱们发展得相等快。如若你回顾当年，我依然在Meta职责了六七年了。就像客岁，咱们依然完成了Connect发布，咱们在客岁 12 月发布了 Purple Llama。咱们发布了 Llama 3.1，在此之前，咱们在 7 月发布了 Llama 2，Llama 1 是在二月份。

是以，如若你想一想速率，令东谈主难以置信的立异速率，就像咱们团队和公司咫尺正在以浪漫的速率前进一样。是以我不太系念，我不心爱系念这个词。

前沿模子正在商品化

Stephanie Zhan ：

是以我很想谈谈你对更平庸生态系统的个东谈主见地。我认为东谈主们建议的许多问题荟萃会在悉数这些模子的价值会发生什么变化，跟着 Llama 3.1的推出、OpenAI 为许多模子推出了GPT-4o mini。你对模子是否商品化的见地是什么，即使是在最前沿的位置？

Joe Spisak：

这个问题问得好。如若你只看当年两周的情况，我认为4o mini是一个相等好的模子。每百万tokens的插足大致是15好意思分，产出60好意思分。是以它运行起来相等低廉，但它亦然一个优秀的模子。就像他们在蒸馏和获取确切的东西方面作念得相等出色一样，就像确切的性能，但相等低廉。然后，如若你望望咱们上周所作念的事情和推行，我会提及源进模子在通盘领域内齐相等引东谈主介意。

我如实认为它正在赶快发展到这样一个地步，这个模子将成为一种商品。咱们虽然可以从互联网上辘集数据，咱们可以授权数据，但在某种进度上，存在某种贬抑领域，我认为咱们齐将靠近这种领域。这又回到了咱们的语言中，咱们得到了更好的数据、鸿沟和计较方面的教化。

这就够了吗？可能还不够，但就像计较和数据一样，如若你领有富饶的数据和鸿沟，你就可以得到源流进的一阶近似，而不需要任何其他东西，这等于咱们所看到的。

是以我如实认为模子正在商品化。我认为价值在其他地方。我望望Meta，望望咱们的家具，望望咱们正在构建的东西，这对咱们来说如实有价值。它是Meta AI，它是咱们的代理。咱们将把悉数的期间齐插足到 Instagram 和 WhatsApp 的悉数最终家具中，咱们履行上会从中收货，咱们履行上会增多确切的价值。

我认为，模子本人敬佩会不断立异新的模式、新的语言、新的功能，这等于筹办的意思意思所在。推动新兴才调的前沿，然后咱们可以在家具中诈欺它们，但这些模子敬佩执政阿谁场地鼓吹。

开源方法为初创公司提供无邪性

Stephanie Zhan：

如若是这样的话，悉数这些领有普遍分销和出色应用的现存公司齐可以选定这些源流进的模子。你会给那些试图脱颖而出的新兴创业公司什么建议？他们要么使用其他源流进的模子构建我方的模子，然后尝试在其上构建应用圭表。

Joe Spisak：

是的，敬佩有一些模子公司或公司正在构建他们的考验、预考验基础模子，而且成本很高。我不行说 Llama 3 的价钱是几许，但它相等立志，Llama 4 会更贵。磋议到咫尺的气象，对我来说，如若我是一家初创公司，尝试进行预考验并莫得多犀利思意思，我认为 Llama 模子履行上相等适合营为基础。

是以我如实认为，如若我咫尺是别称创举东谈主，我十足会选定开源。它迫使我注目我职责的工程性质，对吧？想想看，我需要有东谈主作念诸如数据微调以及怎样构建 RAG 等，还有API，有好多 API 可以让你作念到这小数，但最终你想要的是贬抑权。就像你的护城河是你的数据，是你与用户的互动。

而且，您可能还但愿在某个时候将这些东西部署到开发上，并进行某种夹杂交互之类的。您可能但愿领有袖珍团队，在您的开发上运行更简便的查询，并与用户进行相等低延伸的交互。您可能但愿拆分，况且选定更基于云的方法，以进行更复杂的查询和更复杂的交互。

我认为开源方法为您提供了这种无邪性，它使您约略径直修改模子。您领有权重，您可以运行权重，您可以我方索求它们。将会有索求作事允许您将权重虚拟到更小的权重，这相等棒，或者就像咫尺看到的运转一样。是以我认为，贬抑权和权重的悉数权相等渊博。有好多 API 作事，您可以在其中对模子进行微调。

因此，您要带来我方的数据进行微调。磨折的是，您履行上无法访谒最终的那些较低权重，无法访谒从这些数据生成的履行 IP。咫尺我必须强制使用他们的推理作事，这不是一个好交游。是以我认为，开源带来了固有的目田，我认为这种方法莫得。

Sonya Huang ：

你以为 Mistral Large 怎样样？我想可能是在 Llama 3.1 发布后的第二天。想更平庸地说，关于处于前沿的每个东谈主来说，每个东谈主齐在追求沟通的配方、沟通的期间、沟通的计较、推广数据等。是以，你知谈，每个东谈主在前沿齐会大致相似，照旧你认为你们在作念一些相等不同的事情？

Joe Spisak：

这是我在展览会上合营过的老团队之一。他们竭力于于调动和 AI 数学。这是我合营过的最轻浮的团队之一。我认为这个团队从来莫得睡过觉。是以基本上他们白昼的职责会推动源流进的期间，比如 AI 。

但到了晚上，他们基本上就像在拚命地捏取计较来 Llama 1 。咱们几年前在 Fair 构建大型语言模子。他们相等嘻是图，他们在晚上职责。这等于 Llama 1 的确切开首。是以这个团队很棒，我认为他们敬佩靠近着挑战，因为他们试图心爱开源模子，但也要收货。

像 4o mini 这样的模子对他们莫得匡助，因为，我认为这等于他们改变许可证的原因。是以咫尺的生意真的很进犯，就Large 2而言，我认为这是一个相等好的模子。

咱们只是在纸​​面上，咱们还莫得在里面筹办过它。这就像一个夹杂体，他们夹杂了一堆基准来作念出这种差异。但在纸面上，它看起来真的很好。我认为，不论怎样，存在的模子越多，作念这件事的公司越多，就越好。咱们并不是独一的一家，这很好。你期待一个模子被发布，或者一些突破性的事情发生。

405B 如实推动了鸿沟化

Sonya Huang：

你认为处于前沿的每个东谈主齐是可比的，比如你们齐在追求可比的策略吗？

Joe Spisak：

这其实是个好问题，是的。如若你读过 Llama 3 的论文，你最终会发现，好多援用，有好多共享，好多孝敬者和中枢孝敬者等等。是以就像是，这是一篇详确的论文。我认为这是最贫窭的事情之一。与写论文比较，开发模子相对容易。整理这篇论文需要作念好多职责。我认为如若你望望这三篇论文，我想说有好多立异，但咱们也不心爱。

我想说，咱们也莫得承担好多筹办风险。是以，咱们确切对 Llama 所作念的主要事情，尤其是 405B，如实推动了鸿沟化。

咱们仍然使用分组查询细心力机制，举例GQA 可以虚拟进入时刻，况且有助于处置二次细心力计较挑战中的问题。咱们考验了超过 15 万亿个 token。在考验后，咱们使用合成数据，这大大调动了模子。咱们在考验经由中对超过 16000 个 GPU 进行了考验，这是咱们以前莫得作念过的事情。这真的很难作念到，因为 GPU 会出现故障。

每个东谈主齐说，“哦，我要在100000GPU上进行考验。”祝你好运。你最佳有一个相等相等好的基础设施团队，一个相等相等好的MLSys团队。

你最佳准备好在阿谁层面上进行立异，因为这不简便。每个东谈主齐说这很容易，或者说你可以作念到，这并退却易。

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是以我我险些认为Llama 3与GPT 3论文相等相似。

是以如若你也曾和Tom Brown谈过，他是主要作家，他之是以是那篇论文的第一作家，是因为好多立异齐是鸿沟化的。

这就像我怎样将某个架构的东西，比如一个架构，尽可能地推动它，这触及到好多雷同MLSys层和基础层的问题，以及怎样推广算法。是以我认为这真的很像咱们对Llama 3.3和Llama 3.1的想法。在里面，咱们显豁领有出色的筹办团队，咱们有FAIR，咱们的组织中有筹办，咱们正在筹办许多不同的架构、MOE和其他东西。

谁知谈Llama 4会是什么。咱们有好多候选架构,咱们正在筹办它，但这是一种量度。这是在筹办经由中承担的风险与潜在的答复或潜在调动的上限之间的量度。而不是只是选定相对已知的东西，推动鸿沟并使其进一步调动。是以最终，这成为一种量度。

Stephanie Zhan：

我认为这是一个相等意思的不雅点。我履行上也认为它使 Llama 和 Meta 在政策上相等特有。模子开发是否变得更像软件开发？我很好奇，你是否这样认为，与其他许多实验室推动更多筹办不同，你们只专注于施行你们知谈灵验的策略。跟着 Llama 的推广，您是否定为这是赓续策略的代表？此外，您认为生态系统中的其他筹办实验室和一些其他初创公司会怎样反应？他们会出动策略并略略转向你们一直选定的策略吗？

Joe Spisak：

这是一个相等好的问题。我认为，咱们还莫得详情悉数的谜底，但咫尺敬佩有一个中间点，我看到事情会落到这个点，咱们将连接推动施行，咱们将连接推出模子。咱们会连接，因为咱们但愿咱们的家具也能不断调动。是以咱们但愿东谈主工智能不断朝上。是以咱们敬佩有一种软件工程，模拟正在发生的事情，你可以联想一列骆驼火车，新功能登上那列火车，咱们有一个模子发布。

当你运转将功能组件化时，履行上会容易得多，就像咱们咫尺在安全方面所作念的那样。您可以在发布中看到，咱们发布了 Prompt Guard 和新的 Llama Guard，您可以在外部迭代这些组件，这很棒。显豁，中枢模子要贫窭得多。

我如实认为，咱们会运转包括或运转推动筹办方面，因为我认为架构会不断发展。你依然看到，举例，AI 2 对他们的 Jamba 和 Mamba 所作念的。每个东谈主齐认为 Mamba 就像一个有出息的新架构。但我认为意思的是，要确切了解架构的功能，你必须推动鸿沟。

我认为这是生态系统中咫尺空泛的东西，你知谈，如若你望望学术界，学术界有好多相等颖慧的东谈主，但他们莫得太多的计较契机。这等于一个问题，因为他们有这些很棒的想法，但他们莫得办法确切地在需要的水平上施行它们，这是否真的可以推广？

因为 Jamba的论文和模子的职责真的很意思，基准也很棒，但他们莫得将其推广到 100 亿个参数以下。是以你会想，好吧，当咱们在100个参数中考验它时会发生什么？它真的还能看到那些调动吗？至少在这些实验室除外，莫得东谈主确切知谈谜底。是以我认为这就像一个挑战。是以我认为，对我来说，咱们将进入这个夹杂领域，咱们敬佩会推动架构的发展。咱们领有相等颖慧和成立卓越的筹办团队，咱们将会施行。

我认为那时咱们就运转得到一个窍门。你知谈，咱们会把它推向极限，咱们会运转发布，咱们会连接发布更多模子。但与此同期，咱们必须推动架构的发展。我认为这是有兴致的，因为下一个突破，你知谈，在某个时候，你会达到一种表面极限，你需要发展架构。是以我看到了小数中间地带，显豁，咱们相等擅长施行。我认为咱们的施行力额外可以，但咱们的筹办也很好，咱们只需要把这两者相连起来。是以这是有兴致的。

因为筹办和家具相等不同，比如一个是，家具方面应该是额外详情的，而另一个履行上长短详情味的。这会起作用吗？我不知谈。如若失败了，那么筹办就有很大的风险，因为筹办有完全颠覆咱们的才调，咱们只需要换个场地。但这等于筹办。

异日解锁推理才调的杠杆是数据

Sonya Huang：

我对咫尺进行普遍模子筹办的一个分支很好奇，即代理推理。你们齐书记了推理方面的出色恶果。我很好奇，也许从最基本的层面上讲，你怎样界说推理？然后，你们是否齐看到推理在考验前就超出了范围？考验后呢？在推理方面还有好多职责要作念吗？

Joe Spisak：

是的，推理是一个有点进犯的领域。我的意思是，你可以说它是多方法的，我认为磨折的是，咱们领有的最佳的例子是，有点像一些花哨的东西，你知谈，Bob在开大家汽车，他采纳那些东西。是以，这些履行上迫使模子选定多个方法来反应你，并仔细念念考并逻辑地作念出回话。

我认为编码履行上就像，当你看预考验时。是以我想径直回答你的问题，比如普及调动既来自考验后，也来自考验前。是以咱们学到了，咫尺每个东谈主齐以为，哦，虽然是这样，但敬佩就像客岁傍边一样，每个东谈主齐学到了，在你的预考验语料库中有好多代码如实可以普及推理才调。代码履行上长短常适合逻辑的，而且是挨次渐进的。如若你在预考验中加入了好多这样的内容，你的模子就会更好地推理。

然后咱们虽然会看例子，在考验后，就像超等 SFT 一样得到调动。是以， 咱们看一下预考验模子，这在某种进度上取决于你怎样均衡事物。比如，你可以均衡你的模子推理才调解它对不同语言的反应才调，比如最终的考验后，一切齐是有点量度的。比如，如若你餍足的话，你可以对编码进行超等优化。咱们在 Code Llama 上作念到了这小数。这真的很棒。

但虽然，模子会在其他方面受到影响。是以就像咱们有点像帕累托前沿，就像咱们想要阐扬的通用模子的才调。最终这是一种量度。是以任何东谈主齐可以采纳一个基准，或者一些才调，然后说，我要对它进行超等优化，趁便说一句，我比 GPT-4 更好。任何东谈主齐可以作念到这小数。比如，关联词你的模子是否像 GPT-4 或 Llama 3.1 或雷同的模子一样具有通用才调，我认为这是另一趟事。

Stephanie Zhan：

你认为异日解锁推理才调的杠杆是什么？

Joe Spisak：

不言而谕的谜底是数据。我的意思是，数据越多，你就能获取越多的编码和监督数据，我认为这是当然的谜底吗？

我认为咱们还需要找到应用圭表来界说它。这会对咱们有所匡助，一朝你运转找到那些杀手级应用圭表，你就可以知谈在那儿良善你的其他方面，这恰是你要处置的问题，这又回到了评估，你的评估是什么？因为咱们运转饱和评估。

因此，当作一个社区，咱们倾向于界说一个基准和方针，然后对其进行一些优化。关联词，当你在履行环境中履行稽查该模子时，你会想， 阿谁模子的 MMOU 分数更高。关联词，它履行上怎样反应？嗯，它的反应不是很好。是以我认为咱们需要更好的评估 和更好的基准，以便咱们约略找到履行交互的领悟视野。

虽然，就像聊天机器东谈主领域一样，这些更当然，尽管它仍然不完好，但它就像朝着正确的方上前进，就像更东谈主性化的互动，而不是像静态数据集或静态指示集那样莫得多大匡助。

是以我认为，一朝咱们运转找到其他有益思意思的推理用例，咱们就会运转生成更多数据，然后运转调动那里的模子，况且但愿这种作念法约略再次成为基准评估，履行上嗅觉它改善了最终家具。虽然，这在很猛进度上取决于最终家具，比如我的应用圭表是什么？

Stephanie Zhan：

是的，出于好奇，我认为在大型筹办实验室中，编码和数学一直是两个试图解锁推理的主要类别。在创业生态系统中，咱们看到越来越多的东谈主真的想从数学角度启航。你认为这是否会带来意思的解锁？

Joe Spisak ：

谜底是敬佩的。我认为，如若你望望咱们的数据或至少望望咱们的模子，咱们会发现编码和数学是主要杠杆。我认为显豁领有更多更好。因为显豁数学也相等适合逻辑，相等有方法性。是以我显豁可以看到这里的模式。你领有的数据越多，这种模式就越符合你的模子，你的模子就越有兴致。你可以从模子的履行相应中看到这小数。

有些模子比其他模子阐扬更好。是以任何雷同的东西，我认为科学论文等，你可以看到不仅是代码和数学，比如纯数学，还有科学论文。此外，我认为咱们依然看到了一般的科学信息也有匡助。 是以 People's Code 团队的 Robin Ross 领导的 Galactico 姿色。在我看来，这是有史以来最酷的姿色之一。他们受到了好多负面报谈，但在我看来，他们的确走在了期间的前边。

小模子在开发上运行、安全性和秘籍方面具有上风。

Stephanie Zhan：

我想谈谈袖珍模子，磋议到许多初创公司领有的本钱鸿沟和计较才调，8B 和 70B 模子对生态系统来说是一份不可念念议的礼物。意思的是，你称它们为开胃菜，是以我认为它们关于那组来说相等刚硬，但它们关于许多需要较小模子的不同应用圭表也相等刚硬。是以我很好奇，磋议到 8B 和 70B 模子是同类模子中最佳的，你但愿看到开发东谈主员将它们用于什么？

Joe Spisak：

意思的是，当咱们在 4 月发布了 Llama 3 时，咱们发布了 8 和 70，咱们称之为开胃菜，你知谈，8B 履行上比 Llama 2 70B 好好多。是以我不得不看图表，我想，这是对的吗？是的，真的是这样吗？咱们想，如实是的，它好多了。

Sonya Huang：

你对这种情况的直观是什么？

Joe Spisak：

我会使用更多的数据，是原本 7 倍以上的数据，显豁，咱们也插足了更多的计较。是以，回到计较数据，你知谈，咱们正在推动这些。是以我认为，就像咱们刚刚看到的，就像它一样，每一代齐在加快发展。

你运转看到，大型模子的基准基本上被推向了更小的鸿沟。是以，70 形成了 8。而且，就像咱们里面的模子有比 8 还要小得多的。履行上，咱们运转看到更小的模子的基准也相等好。是以你连接看到，模子在较小的鸿沟上有所调动。

我认为这只是咱们在推动架构，咱们在推动鸿沟，咱们还莫得完全饱和。我认为这真的很意思。是以，我认为袖珍架构有用的最大原因之一显豁是在开发上。每个东谈主齐心爱批驳开发，苹果也在批驳这个，谷歌有 Gemma 模子和运行 Android 开发的 Gemini。是以我认为在开发上是有益思意思的。

我认为安全性很意思，因为咱们有我方的 Llama Guard 里面版块，咱们在公司里面和Meta中为应用圭表编排了这些版块。你知谈今天它们是诞生在 8B 模子上的，如若你磋议安全模子，这种模子的运行成本有点高。

在里面，咱们一直在尝试使用更小的模子。它普及了效力，虚拟了延伸。因为这些模子履行上只是分类器。在一些用例中，小模子履行上会相等引东谈主介意。然后关于超等复杂的查询和事情，显豁你在云表有一个大模子，可以随时为它们提供作事。但关于好多事情，我认为在开发上，以致在角落和土产货，这些小模子履行上可以作念得更好。

Sonya Huang：

相等好。您谈到计较、数据，这是普及性能的两个基本向量。我想有好多东谈主批驳咱们将怎样碰到瓶颈，或者咱们可能在数据方面不会碰到瓶颈，也许合成数据等于谜底，等等。我很好奇您对此的见地。比如，咱们最有可能碰到的瓶颈是低价的可访谒数据。您认为呢？咱们怎样超越这小数？

Joe Spisak ：

我的意思是，我认为咱们依然通过这个版块说明了合成数据如实有很大匡助。咱们在预考验中使用 15 个考验Tokens进行考验，在后期考验，咱们生成了普遍带注释的合成数据。其中好多是由 405 生成的。

咱们显豁也为注释付费。我如实认为合成数据是潜在的前进场地。笔据就在模子中，我如实认为数据在某个时候会成为咱们的挑战。这等于为什么我认为，咫尺公司正在授权普遍数据以获取访谒权限。洞开告白授权数据，咱们虽然也在授权数据。

我认为约略访谒生成数据以调动模子的作事很渊博。是以我认为这对好多公司来说履行上是一种上风。谷歌有 YouTube，我信托这对他们来说是一种价值。是以这意味着，大公司有上风，这不是什么极新事。

就数据墙而言，我不知谈，我我认为咱们还莫得到那一步。我想说，让咱们再谈一次，让咱们把这件事安排在一年内，望望来岁咱们会在那儿。

但咱们还莫得达到方针，咱们仍在扩大鸿沟，咱们仍在辘集普遍数据、生成数据，咱们的模子仍然连接调动。

Stephanie Zhan：

你认为哪一年能超越Swebench的门槛 50%？

Joe Spisak ：

好问题。如若我学到了什么，那将比我给你的任何谜底齐快。因为我认为任何基准测试齐会很快，唯独咱们集会元气心灵，东谈主们就会去弄了了。是以我莫得谜底。

Sonya Huang：

咱们一直在问东谈主们的一个问题是，你的开源模式是否超越了其他公司前沿的其他模子？

Joe Spisak：

咱们快到了。我的意思是，我认为405B是不可念念议的。它十足属于阿谁级别。

Stephanie Zhan：

Meta会一直开源Llama吗？

Joe Spisak：

Mark 相等插足。咱们依然开源了好多年【BBST-025】爆乳騎乗位 3，从 PyTorch、FAIR 到 Llama模子。这不是好景不长的事情，因为公司依然竭力于于开源很万古刻了。是以我不会说始终不会，但我的意思是，马克的公司如实竭力于于开源。

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