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Meta：业务与行业地位
Meta 作为主要平台公司和 Llama 模型发布商，对于 AI 来说都很重要。 Llama 更广泛的生态系统意味着它的影响力会影响到 Meta 以外的组织运营的软件。
- 模型里程碑
- LLaMA 研究发布 · 2023 年 2 月
- 商业里程碑
- Llama 2 发布 · 2023 年 7 月
- 部署区别
- 模型发布者和服务运营商可能不同
从研究发布到更广泛部署的转变
Meta 于 2023 年 2 月 24 日推出了 LLaMA，作为一个以研究为重点的模型版本。
Llama 2 随后于 7 月 18 日根据其许可提供了用于研究和商业用途的砝码和材料。 日期很重要：读者不应假设某个版本的权限适用于该系列中的每个版本。
Ai.meta.com · 来源和延伸阅读 ↗为什么可下载权重改变了市场
AIBase 分析：访问权重可以让开发人员考虑运行或调整模型，而不是仅调用单个提供商的端点。
这为云主机、专业部署团队和应用程序开发人员创造了空间。 它将更多工作转移给运营商，包括基础设施、更新、监控和评估。
Ai.meta.com · 来源和延伸阅读 ↗将一切称为开源的局限性
Llama 版本具有特定于版本的社区许可证和可接受的使用条件。
AIBase分析：开放是一组实用的权限，而不是单一的标签。 模型文件、训练细节、再分发权和商业限制是不同的问题。
在将部署描述为不受限制之前，请检查实际的发布文档。
Ai.meta.com · 来源和延伸阅读 ↗当应用程序使用 Llama 时，谁负责？
AIBase分析：Llama驱动的产品不一定是Meta运营的产品。
应用程序公司或托管提供商可以设定价格、处理用户数据并提供支持。 选择服务的读者应该确定底层模型发布者和负责体验的运营商。
Ai.meta.com · 来源和延伸阅读 ↗
产品一览
实际应用场景
以下为说明性应用场景，并非真实客户案例。每个例子都说明技术如何进入工作流程，以及怎样判断结果是否有用。
在公司内部运营模型
团队使用自己的基础设施或选定的托管合作伙伴部署可用的 Llama 版本。这改变了服务的运营者，并允许团队选择周围的应用程序和控件。
一项运营服务，具有明确的更新、容量、日志记录和事件响应所有者。
使模型适应领域
开发人员评估模型是否可以支持专门任务以及适应是否合理。更好的领域性能应该通过提供的示例而不是少数有利的提示来建立。
测量的任务质量变化，记录模型版本和评估条件。
使用第三方 Llama 应用程序
用户通过另一家公司运营的应用程序遇到了 Llama。该操作员提供接口，并可能添加检索、过滤器或其他工具，因此体验不仅仅是底层模型。
一项服务根据其自身条件进行评估，包括隐私、支持及其实际提供的功能。
相关概念区分
- 开放权重/开源许可证
- 能够下载权重并不能回答所有许可问题。使用、修改或分发版本的许可来自其特定条款。
- 模型发布者/应用运营者
- 当另一个组织运行应用程序时，Meta 可能会发布模型。托管、客户支持和数据处理可以属于应用程序运营商。
关于 Meta 的常见问题
应用程序可以在不由 Meta 操作的情况下使用 Llama 吗？
是的。可下载的模型权重允许其他组织部署模型。因此，应用程序运营商可以不同于模型发布者。
可下载就意味着不受限制吗？
不可以。权重的可用性和许可权限是不同的问题。阅读特定版本的许可证。
谁在基于 Llama 的应用程序中处理我的数据？
从应用程序运营商及其隐私条款开始。仅凭模型名称并不能告诉你在何处处理或保留提示。
为什么两个使用 Llama 的应用程序给出不同的答案？
他们可以使用不同的模型版本、提示、检索源、工具和生成设置。共享的姓氏并不能定义整个服务。
自托管是否可以消除所有成本？
不。计算、操作、维护和评估仍然需要资源。权重的获取和可用服务的成本是不同的问题。
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资料来源
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来源与核实
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