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我们很难说,Llama4系列三款模型中的两款代表了多少进展,显然在这个系列的发布中,夸大宣传的水分要比诚实的分析多得多。
疑点1:长上下文大海捞针,其实是骗人?
Llama拥有所谓业界领先的一千万个token的上下文窗口,听起来似乎很酷炫。
可是等等,24年2月,Gemini1.5Pro的模型,就已经达到1000万token的上下文了!
在极端情况下,它可以在视频、音频和共同文本上,执行惊人的大海捞针任务,或许,是谷歌忽然意识到,大海捞针任务意义非常重大。
正如这篇Llama4博客所说,如果把所有哈利波特的书都放进去,模型都能检索到放入其中的一个密码。
不过,这位CEO表示,这些48h前发布的结果,不如24小时前更新的这个fiction livebench基准测试这么重要。
这个基准测试,用于长上下文的深度理解,LLM必须将数万或数十万个token或单词拼凑在一起。
在这里,在这个基准测试中,Gemini2.5Pro的表现非常好,而相比之下,Llama4的中等模型和小模型,性能极其糟糕。
而且随着token长度的增加,它们的表现越来越差。
疑点2:为何周六发布?
这位CEO察觉到的第二大疑点就在于,Llama4为何选在周六发布?
在整个美国AI技术圈里,这个发布日期都是史无前例的。
如果阴谋论一点想,之所以选在周六发布,是因为Meta自己也心虚了,希望尽量减少人们的注意力。
此外,Llama4的最新训练数据截止时间是2024年8月,这就很奇怪。
要知道,Gemini2.5的训练知识截止时间是2025年1月。
这就意味着,在过去的9个月里,Meta一直在使尽浑身解数,拼命让这个模型达到标准。
有一种可能性是,或许他们本打算早点发布Llama4,但就在9月,OpenAI推出了o系列模型,今年1月,DeepSeek R1又来了,所以Meta的所有计划都被打乱了。