62人参与 • 2024-08-06 • 人工智能
llama 3.1 刚发布不久,llama 4 已完全投入训练中。
这几天,小扎在二季度财报会上称,meta 将用 llama 3 的十倍计算量,训练下一代多模态 llama 4,预计在 2025 年发布。
十倍计算量,是什么概念?
要知道,llama 3 是在两个拥有 24,000 块 gpu 集群完成训练。也就是说,llama 4 训练要用 24 万块 gpu。
那么,meta 存货还够不够?
还记得小扎曾在年初宣布,计划到年底要部署 35 万块英伟达 h100。
他还透露了更多的细节,meta 内部将为训练 llm 打造两个单集群,一个配备 22,000 块 h100,另一个集群配备 24,000 块。
有网友曾回顾了 llama 模型迭代过程中,gpu 的用量如何增长的:
llama 1:2048 块 gpu
llama 2:4096 块 gpu
llama 3.1:16384 块 gpu
可见,训练大模型是一项代价高昂的业务。
财报显示,meta 第二季度在服务器、数据中心和网络基础设施上,资本支出增长了近 33%。从去年同期 64 亿美元,增至 85 亿美元。
现在,预计年度支出将达到 370 亿-400 亿美元,高于之前预估的 350 亿-400 亿美元。
information 一份报告称,openai 在训练模型上花费了 30 亿美元,另外还花费了 40 亿美元以折扣价从微软那里租用服务器。
可见,训练大模型算力花费,是多么地讽刺。
不过意义在于,llama 3.1 的开源将成为 ai 行业的一个重要转折点,开源人工智能开始像 linux 一样成为行业标准。
meta 正在规划未来几年的计算集群和数据中心,以支持未来几代 ai 模型。
小扎承认,很难去预测未来 ai 技术的发展路径,但基建不是速成的。尽管存在不确定性,他愿意冒险提前建立,也不愿意因准备不足而落后于竞争对手。
小扎这种先见之明,曾带领公司在元宇宙浪潮中,坚挺而出。
在 2022 年公司股价遭遇重创之际,小扎还是铤而走险,购买了大批 h100。
当年第三季度财报显示,meta 资本支出高达 320 亿-330 亿美元。其中一部分大多流向数据中心、服务器和网络基础设施构建,以及在元宇宙上的巨额投入。
在采访中,小扎解释道,「当时 meta 正大力发展短视频工具 reels,因此需要更多的 gpu 来训模型」。
因为模型推理对 meta 来说,是至关重要的一件大事,需要为 facebook、ins 等自家应用的用户提供服务。
用小扎的原话来说就是:
我们所需的推理计算与训练的比率,可能远高于其他从事这一领域的公司,这是因为我们所服务的社区用户量非常庞大。
前段时间 meta ai 科学家 thomas scialom 在一次博客采访中,同样提到了,6 月份已经开始训练的 llama 4。
他表示,新模型可能重点在智能体技术上,并且已经在 toolformer 等 agent 工具上进行了一些研究。
小扎相信,ai 智能体很快将成为在线企业的「标配」。
「随着时间的推移,我认为,就像每个企业都有网站、社交媒体账号和电子邮件地址一样,未来每个企业也都会有一个 ai 智能体,让客户可以与之互动」。
meta 的目标是,让使每个小企业,最终甚至每个大企业,都能轻松地将自身的内容和产品整合到 ai 智能体中。当这项技术大规模投入到现实应用中,这将大大加速商业信息收入。
尽管投资者对 meta 在 ai 和元宇宙上的高额支出提出批评,但小扎仍旧坚持自己的战略。
虽然在 meta 最近几个季度,虚拟现实似乎已经退居次要地位,但扎克伯格确实提到,quest 3 的销量超出了公司的预期。二季度数显示,这一领域的收入增长 22% 至 391 亿美元,利润增加 73% 至 135 亿美元。
对于第三季度,meta 预计收入在 385-410 亿美元之间。
消息人士表示,该公司将在 9 月份的 connect 大会上宣布推出一款更便宜的耳机。
此外,ai 助手 meta ai 越来越受欢迎,小扎表示,它有望在年底前成为使用最广泛的 ai 助手。
参考资料:
https://the-decoder.com/meta-plans-to-use-10-times-more-compute-power-to-train-its-next-generation-lama-4-ai-model/
https://www.theverge.com/2024/7/31/24210786/meta-earnings-q2-2024-ai-llama-zuckerberg
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