鱼羊 发自 凹非寺电商设计师

量子位 | 公众号 QbitAI

在多模态领域，开源模型也超闭源了！

产品建模

就在刚刚结束的Meta开发者大会上，Llama 3.2闪亮登场：

这回不仅具备了多模态能力，还和Arm等联手，推出了专门为高通和联发科硬件优化的“移动”版本。

具体来说，此次Meta一共发布了Llama 3.2的4个型号：

110亿和900亿参数的多模态版本10亿参数和30亿参数的轻量级纯文本模型

官方数据显示，与同等规模的“中小型”大模型相比，Llama 3.2 11B和90B表现出了超越闭源模型的性能。

尤其是在图像理解任务方面，Llama 3.2 11B超过了Claude 3 Haiku，而90B版本更是能跟GPT-4o-mini掰掰手腕了。

而专为端侧打造的3B版本，在性能测试中表现也优于谷歌的Gemma 2 2.6B和微软的Phi 3.5-mini。

如此表现，着实吸引了不少网友的关注。

有人兴奋地认为，Llama 3.2的推出可能再次“改变游戏规则”：

端侧AI正在变得越来越重要电商设计师。

Meta AI官方对此回复道：

其中一些模型参数量很小，但这个时刻意义重大。

首个视觉

有关Llama 3.2具体能做什么，这次官方也释出了不少demo。

先看个汇总：Llama 3.2 11B和90B支持一系列多模态视觉任务，包括为图像添加字幕、根据自然语言指令完成数据可视化等等。

举个，丢给Llama 3.2一张图片，它能把图片中的元素一一拆解，告诉你详细的图片信息：

同样，也可以反过来根据文字指令找出符合用户需求的图片。

Llama 3.2 11B和90B也是首批支持多模态任务的Llama系列模型，为此，Meta的研究人员打造了一个新的模型架构。

在Llama 3.1的基础之上，研究人员在不更新语言模型参数的情况下训练了一组适配器权重电商设计师，将预训练的图像编码器集成到了预训练的语言模型中。

这样，Llama 3.2既能保持纯文本功能的完整性，也能get视觉能力。

训练过程中，美工外包Llama 3.2采用图像-文本对数据进行训练。训练分为多个阶段，包括在大规模有噪声数据上的预训练，和更进一步在中等规模高质量领域内和知识增强数据上的训练。

在后训练（post-training）中，研究人员通过监督微调（SFT）、拒绝采样（RS）和直接偏好优化（DPO）进行了几轮对齐。

专为端侧打造的“小”模型

至于1B和3B这两个轻量级模型，目的更加清晰：

随着苹果Apple Intelligence的推出，对于电子消费市场而言，手机等终端上的生成式AI已经成为标配。

而脱离云端独立运行在终端上的模型，无论是从功能还是从安全的角度，都是终端AIGC落地的关键。

△端侧写作助手

Llama 3.2 1B和3B模型由Llama 3.1的8B和70B模型剪枝、蒸馏得到。

可以简单理解为，这俩“小”模型是Llama 3.1教出来的“学生”。

Llama 3.2 1B和3B仅支持文本任务，上下文长度为128K。来自Meta合作方Arm的客户业务线总经理Chris Bergey认为：

明年初甚至今年年底，开发人员就会在应用程序中落地这两个型号的Llama 3.2。

它们拥有更好的效率，能在1W功率下或在8毫秒以内提供答案。

不少网友也为此点赞：

Llama 3.2的轻量级模型能真正改变AI在手机和其他设备上的应用。

还有网友已经第一时间实践上了：

我惊叹于这个1B模型的能力。

这位网友用Llama 3.2 1B运行了一个完整的代码库，并要求它总结代码，结果是酱婶的：

“不完美，但远超预期。”

前有OpenAI「Her」全量开放、谷歌Gemini 1.5迎来重大升级，Llama这边也紧锣密鼓跟上新动作，AI圈的这一周，依旧是开源闭源激情碰撞，充满话题度的一周。

那么，你怎么看Llama这波新发布？

对了，如果你对Llama 3.2感兴趣，大模型竞技场已经可以试玩了。

Ollama、Groq等也已第一时间更新支持。

参考链接：

[1]https://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/[2]https://www.cnet.com/tech/mobile/meta-and-arm-want-to-bring-more-ai-to-phones-and-beyond/#google_vignette[3]https://news.ycombinator.com/item?id=41649763

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