新智元报道
【新智元导读】 诞生一年半，Llama家族早已稳坐开源界头把交椅。最新报告称，Llama全球下载量近3.5亿，是去年同期的10倍。而模型开源让每个人最深体会是，token价格一降再降。
Llama一举成为世界开源的领头羊。截至目前，Llama模型在开源平台HuggingFace下载量近3.5亿。Groq的创始人表示，这也太疯狂了，想想Linux花了多长时间才达到这个数字？
官博介绍，这一数字，是去年同期的10倍。而且，仅在上个月，模型的下载量超2000万次。
2023年2月，Llama 1首次亮相，经过多次迭代，到现在已经过去了整整18个月。而在这仅有的一年半里，Llama已经从一个最先进的单体基础模型，发展成为，一个面向开发者的强大生态系统。LeCun还不忘给自家模型宣传一波，越来越多的大公司、小公司、初创公司、政府和非营利组织，正基于此开发新的产品和服务。还有高校机构、研究人员和工程师每天都在改进Llama，并提出新的用例。
另外，值得关注的一点是，自今年5月Llama 3.1发布之后，云服务商对模型API token调用需求，翻了一番还要多。一些Meta最大的云服务提供商，从2024年1月到7月，Llama的每月token量增长了10倍。
从微软云、英伟达、谷歌云等科技巨头，到Groq、Databricks等初创公司，全都支持Llama模型的使用。老黄称，「Llama深深地影响着最先进AI的进步」。
可见，Llama正引领着开源之光。
Llama开源，拉低token价格战
GPT-4级别模型开源，最先带来的好处是，token的价格不断下降。
AI大牛吴恩达在DeepLearning的博客中，算了一笔账： 近期，OpenAI官宣降价后，GPT-4o的token成本，现在是每百万token4美元。（假设是80%输入和20%输入token混合率） 还记得，2023年3月首发GPT-4时，每百万token的成本是36美元。
博客地址：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-264/ 17个月的时间，价格相当于每年下降了79%（4/36 = (1 – p)^{17/12}）。如你所见，token价格正迅速下降！ 而推动token价格不断下降的一个因素，便是开源模型（如Llama 3.1）的发布。
这是因为，API提供商（如Anyscale、Fireworks、Together AI初创公司，以及一些大型云服务商）并不需要担心赚回开发模型所需的成本，因此他们可以直接在价格、速度等其他因素上，开启竞争。此外，一些芯片公司Groq（快速生成token领先者）、Samba Nova（能以114 token/s速度运行Llama 3.1 405B）、 Cerebras（以1800 token/s速率运行Llama 3.1 8B），以及英伟达、AMD、英特尔、高通等半导体巨头，在硬件上的创新，近一步拉低了模型价格。
Groq发文介绍了，如今支持Llama模型的生态。「到目前为止，Groq已经使用Llama模型套件和自家LPU Inference，每天向40多万开发人员提供50亿个免费token」。
在构建用程序时，吴恩达发现，根据未来技术发展方向，进行设计是非常有用的，而非局限于当前水平。基于多家软硬件公司的技术路线（改进半导体、更小的模型、推理架构中的算法创新），可以预见的是，token价格还将持续下降。这意味着，即便你构建的智能体工作流看起来成本太高，而随着token价格不断下降，或许在某个时间，这套方案在未来也变得经济可行。假设你创建了一个APP帮助人类，可每秒连续输出100个token。那如果百万token 4美元，每小时只花费1.44美元。这远远低于美国，以及许多其他国家最低工资标准。
Meta挑战ChatGPT赢得数百万用户
小扎希望，到今年年底，让Meta AI成为全球使用量最多的AI助手，超越OpenAI的ChatGPT。
目前，这一切正朝着他的目标，取得了进展。据内部2位员工透露，8月初，Meta AI（2023年9月发布）在发布不到一年时间里，收揽了至少4亿月活跃用户和4000万日活跃用户。这些数字从侧面反映了，超30亿用户的Meta，每天至少使用Meta旗下的一款应用中的AI助手。此外还包括，通过Meta AI专属网站，以及Ray-Ban智能眼镜，也收获了不少用户。
庞大的用户群，成为大型科技公司优势，希望从ChatGPT中夺取一部分市场份额和关注度。其实，谷歌也向数十亿用户推广了对话式AI——Gemini，但力度却不如Meta。但一些使用Meta应用程序的人，在Facebook、Reddit、X上，抱怨Meta过于激进地推广AI助手，比如在其APP的键盘上添加搜索按钮。有的人还出了一个关闭Meta AI对话的教程。
出于对用户参与度的担忧，Meta员工可能会不定期讨论的一个问题是，是否有些用户无意间使用了Meta AI。8月初使用数据显示，大约10%的月活跃用户，每天使用助手来回答问题、生成图像和执行其他任务。而这一比例远低于Meta的其他应用程序。Meta此前2月报告称，80%的月活跃用户每天至少使用一款自家的应用。这些数字表明，Meta AI已经是ChatGPT强有力的竞争者之一。2022年11月，ChatGPT首次推出。截至目前，每周有超2亿人使用。鉴于最近的使用数据，Meta AI可能相距不远。
与Meta AI不同，ChatGPT也是一项盈利的业务模型。数百万用户每月需要支付20美元，成为ChatGPT Plus用户，才能用上最先进模型撰写、编程、答问的能力。数据显示，ChatGPT订阅收入，每年大约高达20亿美元。Meta已在今年投入高达400亿美金数据中心和其他基础设施。而Meta AI被视为，未来公司获得这些巨额投资回报的关键部分，主要用于开发这一产品的背后大模型Llama。虽有报道曝出，Meta正推出一个付费版的高级人工智能助手。去年9月，Meta刚刚推出AI助手时，人们最初只能通过Instagram、WhatsApp或Messenger上的直接消息与Meta AI聊天。今年，Meta开始在各种应用中，让其变得更加显眼、容易访问。4月，他们将Meta AI添加到其应用程序的搜索栏和信息流中，并为其推出了独立网站meta.ai。
同月，Meta还推出了一个新版本的AI助手，该版本能够识别和解析图像，并在其Ray-Ban智能眼镜中广泛应用。目前，该助手在Meta的应用程序中可用的语言有8种，并在22个国家提供，同时在美国和加拿大的智能眼镜中提供英语版本。
开源AI如火如荼
开源AI技术正在迅速发展，推动着生成式AI的重大创新。通过GitHub和Hugging Face等可访问的研究和平台，社区已经启动了取得突破性成果的项目。
生态系统：稳步增长，走出泡沫化的底谷期（Trough of Disillusionment）
自2023年第一季度的温和增长以来，开发者的兴趣已经增长并稳定下来，进入了「稳步爬升的光明期」（Slope of Enlightenment）——价值驱动的创新在此增长。2024年，开源AI中严肃的开发者参与（即GitHub贡献者）仍在继续增加。
市场分析：开发工具仍是热门，训练和监督势头正旺
– 开源AI产品初创企业数量显著增加 2024年，参与开源AI的参与者数量激增，新的参与者如Neum AI和Patronus AI进入了这一领域，而像Vian AI这样的老牌参与者也为其用户提供了开源工具包。- 开发工具仍然热门；培训和监控工具竞争加剧大多数初创企业仍专注于生成式AI的开发工具，这对于构建、部署和管理应用程序至关重要。然而，围绕模型训练和监督用例的初创企业活动有所增加，这表明可能会向在小众数据上微调模型和增强AI治理的方向转变。在开源模型领域，领先者开始显现，开发的新模型较少，更多的重点放在来自Mistral和Meta等公司的改进和更高效的版本上。- 开源开发正在缩小与闭源解决方案的差距开源使得研究更具成本效益和可访问性，促进了来自多元创作者的创新，并且法律限制较少。据统计，有41%的企业用户倾向于选择开源来满足生成式AI的需求。
融资环境：融资步伐加快，规模更大、后期交易增多
过去两年，开源AI领域已完成60多笔交易，总融资额超过130亿美元。这些交易中有超过45%属于A轮及以上的融资，表明对增长阶段投资的强烈关注。
– Deci AI被英伟达以3亿美元收购
– Scale AI完成了10亿美元的F轮融资
– Mistral AI完成了6.4亿美元的B轮融资
– Together AI完成了1.06亿美元的A轮融资在开源AI领域中，模型训练和开发工具是获得资金最多的细分领域（不包括Mistral和Databricks），占总融资的60%。其中，英伟达参与了8笔交易（包括Scale AI、Mistral AI、Together AI）。
基础模型：性能差距已缩小
如今，开源和闭源模型之间的基准差距现在比以往任何时候都要小——Meta Llama和Mistral在MMLU上的表现几乎与GPT-4o相同。其他开源模型，如Qwen和Yi，也在性能上快速赶上。
为了解决现有评估（如Elo和MMLU）的局限性，Hugging Face于2024年6月正式推出了专注于复杂任务的开源LLM排行榜——Open-LLM-Leaderboard。
在过去的6个月中，随着新竞争者的出现，开源AI的格局发生了显著变化。经过大量数据预训练的Qwen，于2024年6月在Huggingface Traction上获得了最高的下载量。
Github：Huggingface、MindsDB和Roboflow非常火爆
GitHub的stars是项目在GitHub上受欢迎程度的直接指标。AutoGPT和ModularML的Mojo在2023年引领了GitHub热度——自那时以来，多个仓库已经获得了显著的进展。LeRobot提供基于PyTorch的真实世界机器人模型、数据集和工具，旨在使机器人技术更易于访问。它具有最先进的模仿学习和强化学习方法，提供预训练模型、人类收集的数据集和模拟环境。由英伟达支持的MindsDB是一个使用企业数据构建AI模型的平台。MindsDB简化了数据源和AI/ML工具之间的连接，自动化工作流程以创建定制的AI系统。
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