Meta重磅开源Llama 3.3-70B：性能大涨成本降10倍

主要观点总结

文章介绍了专注于AIGC领域的专业社区，关注大语言模型（LLM）的发展和应用的落地，并围绕Meta最新开源的大模型Llama 3.3-70B展开陈述。该模型虽然参数规模较小，但与之前开源的Llama 3.1性能相当，同时推理、部署成本降低。Meta内部已经利用Llama模型驱动Meta AI助手，并且为了提升大模型的训练设施，Meta在路易斯安那州建立了一个100亿美元的AI数据中心。训练大型语言模型是一项成本高昂的业务，Meta的资本支出也因此增长。

关键观点总结

关键观点1: AIGC领域的专业社区关注点

文章介绍了专业社区的关注点，包括微软、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型的发展和应用的落地，以及LLM的市场研究和AIGC开发者生态。

关键观点2: Meta最新开源大模型Llama 3.3-70B的介绍

Llama 3.3-70B虽然参数规模较小，但性能与之前的模型相当，且推理、部署成本降低。该模型在多个行业基准测试中超越了其他模型，包括评估模型语言理解能力的MMLU测试。

关键观点3: Meta利用Llama模型驱动Meta AI助手

Meta完全由Llama模型驱动的AI助手现在每月有近6亿活跃用户。Meta首席执行官表示，Meta AI有望成为世界上使用最广泛的AI助手。

关键观点4: Meta建立AI数据中心和训练大型语言模型的资本支出

为了提升大模型的训练设施，Meta在路易斯安那州建立了100亿美元的AI数据中心。训练大型语言模型是一项成本高昂的业务，Meta的资本支出也因此增长。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 今天凌晨1点，Meta宣布开源最新大模型——Llama 3.3-70B。 虽然Llama 3.3只有700亿参数，但与之前开源的Llama 3.1 4050亿参数模型性能相当，而推理、部署成本却降低了很多。 例如，输入成本降低了10倍，输出成本降低了近5倍。 开源地址：https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 根据发布的性能测试数据显示，Llama 3.3 70B在多个行业基准测试中超越了谷歌的Gemini 1.5 Pro、OpenAI的GPT-4o以及亚马逊新发布的Nova Pro，包括评估模型语言理解能力的MMLU测试。Meta的发言人表示，该模型将在数学、常识、指令遵循和应用使用等领域带来大幅度改进。 Meta也在内部利用Llama模型。完全由Llama模型驱动的Meta AI助手，现在每 ………………………………