🤖 Meta：Llama 3 正式上線！

PLUS：全電動人型機器人 Atlas

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Shan-Yu (Shay) Hsiao & Min-Shi (Eric) Tsai
April 22, 2024

本期電子報由 Surfshark 合作發布

全球越來越多的 AI 工具不斷出現

Surfshark VPN 幫助我們能夠提早使用最新的 AI 工具！

隨著去年開始的 AI 浪潮，全球越來越多的 AI 工具不斷出現，但這些 AI 工具剛推出時，通常都會限制當地人才能使用，例如：之前的 Claude、Google Gemini，一開始都限定在美國地區。

這時就需要一款 VPN 工具來跨越地區限制，幫助我們能夠提早使用到最新的 AI 工具！

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TODAY’S MENU

  • 🗞️｜Meta：Llama 3 正式上線！

  • 🚀｜全電動人型機器人 Atlas

  • 📊｜CP 值最高的模型架構！

  • 🧭｜行銷人專屬的 AI 使用手冊

  • 🔬｜MIT：了解模型的決策過程

  • 🔍｜Standford 發布 AI Index Report 6 大重點

🗞️
NEWS

閱讀時間：13 分鐘

Meta 在幾天前宣布 Llama3 正式上線，是目前最強大的開源語言模型，特別是針對 8B 和 70B 參數模型的優化上，達到最佳表現。

除此之外，這次的更新還有以下 3 個特色：

  1. 資料擴充：Llama3 的資料量是前代的 7 倍，還包含了大量的非英文資料，訓練的資料語言超過 30 種以上。

  2. 平台廣泛：將在 AWS、Google Cloud 等雲端平台上開放使用，滿足公司或個人的不同需求。

  3. 安全增強：推出 Llama Guard 2、Code Shield 等工具，用來過濾和控制模型的輸出結果，避免危險內容的生成

Meta 也提到 Llama3 將維持以往的開源風格，並在幾個月內持續進行更新，包含提升多模態能力、提供更大的輸入空間等。

🚀
LAUNCH

閱讀時間：4 分鐘

Boston Dynamics 本週宣布，推出人型機器人 Atlas 的電動版本，並與現代汽車合作，嘗試將 Atlas 投入到汽車生產線上進行實驗。

Atlas 的電動版本提供更廣的運動範圍，並搭載 AI 系統與機器學習工具，用來強化學習能力和視覺，確保它們能適應複雜的現實世界，業主也可以透過 Orbit軟體來進行機器人的統一管理。

Boston Dynamics 也在最後補充人型機器人的重要性，認為機器人的開發不應該侷限在傳統雙足機器人上，人類的外型將有助於機器人參與到我們的生產過程當中。

📊
CHART

閱讀時間：2 分鐘

Mixtral AI 推出最新的 Mixtral 8x22B 模型架構，不只能支援英文、西班牙文等五種語言，還能一次處理 64K tokens 的文本長度。

而在圖表中我們可以看到，採用 Sparse MoE 架構的 8x22B 成功在運算速度超過其他 70B 的模型，此外，由於使用了 Sparse MoE，也讓 8x22B 能更有效率的使用運算資源。

不只如此，8x22B 也在 HellaSwag、Arc Challenge 和 MMLU 的測試當中順利贏過 LLaMA 2 70B，代表 8x22B 在理解和處理複雜語言上有更高的效能與準確度。

🧭

GUIDE

閱讀時間：3 分鐘

Google 針對行銷專業的工作者們，設計了一套專屬的 AI 使用手冊，內容包括如何使用 Gemini 生成廣告文案，或是利用 AI Essentials 確認組織的發展概況等等。

除此之外，Google 也介紹了許多 AI 在攝影、廣告，甚至是網路安全上的應用，例如 Pixel 8 相機中的 Guided Frame 功能，正是透過 AI 的協助，讓失明或視力不好的人更容易拍照。

我自己最有興趣的功能是 Demand Gen，可以結合影片、圖片以及輪播功能來打造沈浸式的廣告體驗，還能對目標受眾進行分析，提升導入流量。

🔬
RESEARCH

論文長度：61 頁

MIT 研究團隊針對深度學習的複雜性，提出 Component Modeling 的新技術，用來協助使用者了解模型的決策過程，並在不影響效率的前提之下，對模型進行調整或優化。

以上圖為例，研究的步驟大約可以分成以下四點：

  1. 首先將模型的一部分參數設為零，來觀察模型預測結果的變化，可以看到 "Cat" 的預測概率從 35% 下降到了 32%

  2. 測試不同的組合 (v1, v2, vk)，模型 (g) 將估計套用不同物件組合後模型預測能力的改變。

  3. 這個關係通過一個回歸方程來表示，其中 w 是屬性向量，量化每個組合的影響程度。

  4. 最後找到目標組合 v，模型對 "Cat" 的正確預測概率增加到了70%。

除此之外，本研究也提到 COAR 和優化後的 COAR-EDIT 算法，透過回歸分析來確定各個組合對預測結果的具體貢獻。

🔍
INSIGHT

閱讀時間：4 分鐘

上週提到 Stanford University 發布了最新的 AI Index Report，是目前最全面的 AI 分析報告，裡面包含了研發追蹤、技術績效等，甚至還有政策與公眾輿論分析。

以下為 AI Index Report 重點：

  • 全球對生成式 AI 的私人投資額從 2022 年的約 30 億美元飆升至 2023 年的 250 億美元。

  • 技術公司在 AI 領域的投入仍然領先，2023 年發布了 51 個重要的機器學習系統。

  • AI 的立法和規範提案增多，2023 年全球立法程序中提到 AI 的次數近乎翻倍。

  • 訓練 AI 模型的成本持續上升，例如：OpenAI 的 GPT-4 訓練成本為 7,800 萬美元，Google Gemini 則為 1.91 億美元。

  • 在 2022 年，只有 38% 的美國人表示對 AI 技術感到擔憂，而到了 2023 年，焦慮的人數已經上升到 52% 。

  • 在全球 AI 的發展上，目前依然由美國作為主導者。在數量上，美國目前擁有 61 個重要 AI 模型，遠遠超過只有 21 個的歐盟。

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