Llama 3 赢得关键胜利：开源与闭源的较量未落幕

每经记者：可杨 每经编辑：董兴生

开源与闭源之争延续到大模型时代。在寻找“新大陆”的路上，开源与闭源的辩论，就像是一场关于AI未来的“航海策略”讨论。

开源一派认为，开源能够促进全球科研人员和开发者的协作，加速AI技术的迭代与创新。同时，开源让更多人参与到模型的改进和优化中，通过集体智慧解决复杂的技术难题。

闭源的倡导者则看重其在商业化、技术保护和产品差异化方面的优势。闭源模型使得企业能够控制产品的开发节奏和市场策略，保护其商业利益。此外，闭源也有助于企业维护其技术优势，避免竞争对手模仿或超越。

Llama 3的发布让开源大模型在与闭源的竞争中再度“扳回一城”。从测试结果来看，Llama 3的成绩大幅超越了Llama 2，也胜过了GPT-3.5。

在AI这场没有硝烟的“航海竞赛”中，大模型已然成为眼前的灯塔，未知的是，这座灯塔究竟是向所有航海者开放其光芒，还是仅为特定的船只照亮前行的航道。

Meta继续押宝开源

Meta正沿着开源路径继续前进。

近日，Meta推出开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。Meta CEO扎克伯格在同一天宣布，基于Llama 3，Meta的AI助手现在已经覆盖Instagram、WhatsApp、Facebook等全系应用，并单独开启了网站。

与Llama 2相比，Llama 3进行了几项关键的改进：使用具128K token词汇表的tokenizer，可以更有效地编码语言，从而显著提升模型性能；在8B和70B模型中都采用分组查询注意力（GQA），以提高Llama 3模型的推理效率；在8192个token的序列上训练模型，使用掩码来确保自注意力不会跨越文档边界。

据Meta介绍，Llama 3已经在多种行业基准测试上展现了最先进的性能，提供了包括改进的推理能力在内的新功能，是目前市场上最好的开源大模型。

此外，Llama 3发布后，微软Azure、谷歌云、百度智能云等陆续宣布其平台上线Llama 3。百度方面此前对《每日经济新闻》记者表示，百度智能云千帆大模型平台在国内首家推出针对Llama3全系列版本的训练推理方案，便于开发者进行再训练，搭建专属大模型。

工业和信息化部工业文化发展中心AI应用工作组执行组长、行行AI董事长李明顺在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，Meta的Llama3的发布可能会带来更多AI应用落地机会和场景，它通过提供更大词汇量的Token词典、更长的输入上下文长度以及优化的模型结构，增强了模型的编码效率和推理效率。“现在，比起Llama 2，Llama3在代码能力和逻辑推理能力上有显著提升，这可能会促进相关AI应用的性能，尤其是在需要复杂逻辑和代码理解的场景中去落地。”

OpenAI在GPT-2之后调转船头走向闭源，Meta则成为开源界的引领者。

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从2020年发布GPT-3，到引发轰动的GPT-3.5，以及2023年3月发布的GPT-4，都是闭源模型。此前，马斯克起诉OpenAI时曾直言：“如果OpenAI改名为ClosedAI，我就撤销诉讼。”

李明顺认为，OpenAI的转变可能与其商业战略和市场定位有关。“初期开源有助于快速吸引关注和社区参与，但随着公司的发展，我估计奥特曼的野心和商业梦想越来越膨胀了，闭源可以更好地让它融资，包括和微软的合作，保护领先的技术优势。”他表示，从OpenAI的转变中也可以看出，开源与闭源的选择并非固定不变，而是需要根据公司战略目标、市场环境和产品发展阶段灵活调整。“天下没什么事情是绝对的，很多开源公司也是拿着次优代码开源，独家秘方闭源。”

在追逐AGI（人工通用智能）这颗明珠的道路上，迄今为止，Meta依旧持续沿着开源的路径前行。

2024年初，扎克伯格在Meta第四季度及2023全年财报电话会议上表示：“长期以来，我们的策略是构建并开放源代码通用基础设施，同时保留我们的具体产品实现为专有技术。”

他认为，开源带来了几个战略好处。首先，开源软件通常更加安全可靠，并且因为社区的持续反馈、审查和开发，更加高效。其次，开源软件经常成为行业标准，“当企业开始基于我们的技术栈建立标准时，这使得将新创新融入我们的产品变得更加容易。这种微妙的优势，能够迅速学习和改进，是巨大的竞争优势，而成为行业标准正是这一能力的关键”。第三，开源在开发者和研究人员中极受欢迎。

开源与闭源并不矛盾

开源还是闭源，也许是全球人工智能信徒长久的辩题。在Llama 3诞生前几天，国内同样在进行一场“辩论”。

4月11日，百度董事长兼首席执行官李彦宏在其内部讲话中直言，大模型开源的意义不大，闭源模型在能力上会持续领先，而不是一时领先，做模型的创业公司既做模型又做应用的“双轮驱动”不是一个好的模式。在一周后的Create 2024百度AI开发者大会上，李彦宏再度提到，“大家以前用开源觉得开源便宜，其实在大模型场景下，开源是最贵的，所以开源模型会越来越落后”。

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360公司创始人周鸿祎则持不同的观点。“网上有些名人胡说八道，大家也别被他们忽悠，说开源不如闭源好。一句话，今天没有开源就没有Linux（

操作系统内核），没有Linux就没有互联网，就连说这话的公司自己都借助了开源的力量才成长到今天。”

这段发言被解读为对李彦宏观点的回怼，周鸿祎随后澄清道：“我一直是开源的信徒，但是我说开源好，是（4月）13号在哈佛讲的，李厂长（指李彦宏）说闭源好，是（4月）16号在北京讲的。”

生数科技联合创始人兼CEO唐家渝站在闭源的一边。在4月18日举行的“2024中国生成式AI大会”上，唐家渝谈到，开源带来的最大价值是生态的价值，基于技术不断突破，开源界人人都可以去贡献力量。而大模型需要大规模数据、大规模的算力去训练、迭代，参数量越大效果越好，是偏中心化的事情。“原来开源界非常有益的模式到这里割裂了。在我们看来，开源、闭源商业生态上都有各自可以做的商业生态，但是从模型能力的提升来说，或者持续走到前列来说，闭源还是会走到开源的前面。”

昆仑万维董事长方汉的观点是，开源模型与闭源模型之间的差距正在不断缩小。4月16日，方汉在接受《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示：“闭源模型的确（是）第一，但是开源大模型的接近程度在2023年到今年这一年间，从落后两年以上，已经进化到落后4—6个月以上。”

此外，方汉认为，在应用侧，闭源对于产品特性和长尾需求的满足都落后于开源大模型，开源大模型是一种生态构建器，更利于满足用户的长尾需求。“我个人认为开源大模型和商业大模型是一个生态的组成部分，不是谁压倒谁，大家都有自己的生存空间，也都有更好的明天。”

不过，从商业化上来讲，闭源和开源也许并不矛盾。启明创投合伙人周志峰就认为，“开源闭源在过去几个大浪潮当中没有很大的冲突，我不太理解为什么很多人愿意把闭源、开源在AI时代看成对立”。但他也提到，从技术角度，开源模型及背后的公司更容易统一资源训练出符合“Scaling Laws”的模型。

李明顺的观点则是，在当前强应用导向的背景下，开源模式具有显著优势，能够吸引全球范围内最广泛的人参与，从而使其创新性保持在较高水平。相较之下，尽管一些闭源大型模型在技术上具有领先地位，但其成本太高。不过他也强调，开源与闭源在不同公司和应用场景中可以相互转换。一些基于开源的产品在发掘到独特优势后，可能会通过闭源策略建立竞争壁垒。同时，一些闭源公司也会不断将其部分产品开源。“这两个应该都是共存的，未来开源可能用户量级上更大，但是行业内，商业化做得比较好的公司，往往还是闭源的多一点。”

在开源与闭源的辩论中，也许答案并非非此即彼。AI的未来可能既不是完全开放的“自由港”，也不是彻底封闭的“孤岛”，而是一个既包含开放协作也包含封闭竞争的“混合生态”。在这个生态系统中，开放与封闭不是对立的两极，而是一枚硬币的两面。

每日经济新闻