小扎All in AIGC，連夜成立頂級產(chǎn)品團隊
網(wǎng)友：比投入元宇宙靠譜多了
金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
ChatGPT的火爆，終究是讓Meta坐不住了。
這不，小扎（扎克伯格）連夜對外宣布了公司的大動作：
成立頂級產(chǎn)品團隊，專注AIGC。
這個團隊可以說是整合了全公司搞AIGC的人才，并且小扎稱要把相關(guān)技術(shù)注入到Meta所有的產(chǎn)品中。
例如要把AIGC中的文本生成、對話能力，用到自家的WhatsApp、Messenger等；圖像生成能力要用到Instagram；以及還要探索視頻和多模態(tài)的玩法。
小扎還為這個大動作設定了2個目標：
- 短期目標：打造具有創(chuàng)造性和表現(xiàn)力的工具。
- 長期目標：開發(fā)能夠用各種方式幫助人們的AI角色。
而就在前幾天，Meta還剛剛發(fā)布了自家的大語言模型LLaMA；技術(shù)、產(chǎn)品團隊均已就緒，Meta這波儼然一副All in AIGC的節(jié)奏。
對此，也有網(wǎng)友表示“比投入元宇宙靠譜多了”：
新建的團隊有多“頂級”？
“頂級產(chǎn)品團隊”，這無疑成為了Meta最新動作中的最大亮點之一。
據(jù)外媒AXIOS稱，Meta新團隊將由人工智能和機器學習副總裁Ahmad Al-Dahle領(lǐng)導。
Ahmad Al-Dahle于2020年4月加入Meta，主要負責AI、機器感知和XR等方面的領(lǐng)導工作。
而在此之前近17年的時間里，Ahmad Al-Dahle則是一直在蘋果的特殊項目小組（Special Project Group）就職。
至于“頂級產(chǎn)品團隊”其它成員的信息，目前Meta官方還未做更多的透露。
但根據(jù)小扎“將多個生成式AI團隊整合到一個小組”的說法，其背后大語言模型LLaMA團隊很有可能會加入進來。
而Meta AI的首席科學家、圖靈獎得主Yann LeCun在社交平臺上表示，幾乎所有LLaMA的研究人員都是來自FAIR在巴黎的分支。
若是這個“頂級產(chǎn)品團隊”真將LLaMA核心骨干吸納進來，那么Meta這次的團隊整合將跨全球的一次大動作。
一口發(fā)布四種規(guī)模大語言模型
最后，我們再來看下小扎All in AIGC背后的技術(shù)實力。
在此前的發(fā)布中，Meta的開源大語言模型LLaMA包含四個size：
7B（小杯）、13B（中杯）、33B（大杯）和65B（超大杯）。
并且官方還聲稱效果要好過GPT，甚至13B的LLaMA在單個GPU上就能運行。
其主要原理和以往的大模型類似，都是將一系列單詞作為輸入，并預測下一個單詞以遞歸生成文本。
至于為何要發(fā)布不同尺寸的大模型，Meta對此的解釋是：
近來的研究表明，對于給定的計算預算，最佳性能不是由最大的模型實現(xiàn)的，而是由基于更多數(shù)據(jù)訓練的更小的模型實現(xiàn)的。
也就是說，較小的模型規(guī)模加上比較大的數(shù)據(jù)集，獲得的性能可能會比更大規(guī)模模型的要好很多。
一方面，小規(guī)模模型需要的計算能力和資源相對來說都會少很多，另一方面，它還能基于更多數(shù)據(jù)集訓練更多token，更容易針對特定的潛在產(chǎn)品用例進行重新訓練和微調(diào)。
在效果方面，小扎更是在放出豪言，這是AI大語言模型里的新SOTA：
生成文本、進行對話、總結(jié)書面材料以及解決數(shù)學定理或預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等它都能干。
而相較于有1750億參數(shù)的GPT-3，最多只有650億參數(shù)LLaMA在大多數(shù)基準上都要優(yōu)于GPT-3。比如說常識推理：
……
不過有一說一，相比其他科技巨頭來說，Meta這波All in的時間節(jié)點是相對滯后了一些。
那么你覺得Meta這張遲來的船票，能否坐穩(wěn)AIGC的巨輪呢？
參考鏈接：
[1] https://www.facebook.com/zuck/posts/pfbid02zHwANqWrZLMimhq7U97i3xaHkMEHu8CLsa9TGRj1QeejwDxRFChxSK1zY6yPak5Kl
[2] https://www.theverge.com/2023/2/27/23617477/mark-zuckerberg-meta-ai-tools-personas
[3] https://www.cnbc.com/2023/02/27/mark-zuckerberg-announces-new-team-at-meta-working-on-ai-products.html
[4] https://www.linkedin.com/in/ahmad-al-dahle-63a963a0/
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