贾
贾扬清
贾扬清：Llama 2 开源降低了大模型开发和研究的门槛，促进了创新，并改变了大模型行业的竞争格局。开源模型在长期发展中更具优势，因为其迭代速度更快，更容易吸引人才和资源。企业使用AI辅助决策，更倾向于自建模型以掌控数据安全和决策过程。小企业或注重成本的企业更适合使用闭源模型的API接口；而大规模应用且有财力的企业则可以选择在开源模型上自建模型。大模型的闭源并非完全出于安全考虑，更多的是商业选择。大模型的护城河在于人才的聪明才智和对用户需求的敏锐度。GPT-4泄密事件验证了大模型会向专业化模型方向发展。推理成本通常是训练成本的5到10倍。Lepton.ai 帮助企业提升系统效率和人力效率，提供PaaS和部分SaaS服务，帮助企业更方便地使用AI模型。Transformer架构并非完美，未来可能会有更好的架构出现。现有的Transformer大模型可能只是过渡态。内容创作和内容交互是AI应用快速获得回报的领域。走出舒适区才能获得成长。
泓君：Llama 2 开源后，开发者可以选择使用闭源模型的API接口或开源Llama 2的源代码进行开发，两者成本不同。Yann LeCun 认为Meta 开源 Llama 2 将改变大模型行业的竞争格局。如何看待大模型领域的竞争格局，包括OpenAI、Meta、微软、谷歌和马斯克的XAI？GPT-4 泄密事件后，你获取到的最重要的信息是什么？如何看待Jasper等AI应用的护城河？客户最大的痛点是什么？你们如何解决准确性问题？
Deep Dive
本期节目讨论了Meta发布的Llama 2开源大模型对行业的影响。Llama 2不仅性能提升，还开源了预训练数据，降低了企业开发大模型的成本。嘉宾贾扬清分析了开源与闭源模型的成本、优势和劣势，并探讨了开源对行业竞争格局的影响。
- Llama 2开源允许商用，为企业提供了更低廉和简便的开发大模型方式
- 闭源模型面临应用场景受限和成本收益比低的挑战
- 开源降低了开发门槛，促进了创新和人才聚集
- Meta的开源举动可能改变大模型行业的竞争格局
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