AI 世界的一切都在以闪电般的速度发展。GPT-3 级别 AI 模型现已登陆笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi。

上周五，一位名叫 Georgi Gerganov 的软件开发者创建了“llama.cpp”的工具，能够在 Mac 笔记本电脑上本地运行 Meta 最新的类 GPT-3 大语言模型 LLaMA。Georgi Gerganov 为大家打开了用消费级电子产品运行大模型的大门，之后不久，人们又找到了在 Windows 上运行 LLaMA 的办法。接着有人展示如何在 Pixel 6 手机上运行，最离谱的是连 Raspberry Pi 都宣布实验成功（尽管速度非常缓慢）。如果这种情况持续下去，也许我们即将迎来“能装进口袋的”ChatGPT 竞争对手。

Georgi Gerganov 成功地让大家将 65B 的大语言模型运行在 5000 美元的笔记本电脑上

Georgi 是保加利亚索非亚的一名开源开发人员（根据他的 GitHub 个人资料）。在此之前，他还发布了 whisper.cpp，OpenAI Whisper 语音识别模型的 C++ 移植版本。Whisper 是一个通用的开源语音识别模型，可以进行多语种语音识别，也可以进行语音翻译和语种识别，对应的人类职位就是速记员和转录员。Georgi 的工作使 Whisper 适用于大量新硬件，可能因此创造出很多新用例。

前几天他又对 LLaMA 做了同样的事情，再次发布了 llama.cpp 项目。他在自述文件中描述道：

主要目标是在 MacBook 上使用 4 比特位量化运行模型；同时适用于 x86；可运行在 CPU 上。

4 比特位量化（4-bit quantization support）是一种减小模型大小的技术，因此它们可以在功能较弱的硬件上运行。它还减少了磁盘上的模型大小——7B 模型减少到 4GB，13B 模型减少到不到 8GB。并且完全有效！

通常，运行 GPT-3 需要多块数据中心级 A100 GPU（而且 GPT-3 的权重也不公开）。但 LLaMA 之所以引发轰动，就是因为它能在单块高端消费级 GPU 上运行。现在，通过所谓“量化”技术对模型体量进行优化，LLaMA 已经能够在 M1 版 Mac 或者英伟达消费级 GPU 上跑起来。

事情发展得如此之快，我们甚至难以跟上最新发展进度。而且 Georgi 在 GitHub 的文件中说，完成这些工作只花费了“一个晚上”的时间。这种高效也震惊不少网友：“Georgi 真是个天才”。

自从 ChatGPT 横空出世以来，人们就对这套 AI 模型的内置约束诟病不已。你只可以通过他们的 API 和 Web 界面访问 ChatGPT，但微软不会发布模型给任何人在他们自己的机器上运行。这些限制令 ChatGPT 无法讨论被 OpenAI 视为敏感内容的话题。于是乎，推出开源大语言模型（LLM）的梦想迅速发酵升温，人人都想要一套既能在本地运行以回避审查、也不必向 OpenAI 支付 API 费用的随身 AI。

另一方面就是“硬件”带来的限制，这些模型都很大，即使你可以获得 GPT-3 模型，你也无法在商品硬件上运行它——这些东西通常需要多个 A100 级 GPU，每个零售价超过 8,000 美元。

而根据彭博社最新消息，微软为大模型训练还打造了一台由数万个 A100 GPU 组成的大型 AI 超级计算机，成本或超过数亿美元。这些大公司对自己的 AI 基础设施投资让普通人望而生畏。

开源方案倒是存在（例如 GPT-J），但它们往往也需要大量的 GPU 内存和存储空间。其他开源替代品也差不多，根本无法在现有消费级硬件上重现 GPT-3 级别的性能。

这就要请出 LLaMA 了——一套参数范围从 7B 到 65B 的大语言模型（这里的 B 指“10 亿参数”，是存储在矩阵内的浮点数，表示模型“知晓”多少内容）。LLaMA 做出了令人振奋的声明，表示其模型体量更小，但在输出质量和速度方面完全可以与 OpenAI 的 GPT-3（为 ChatGPT 提供支持的基础模型）相媲美。之前 Meta 虽然发布了 LLaMA 开源代码，但仅只向认证研究人员开放“权重”（即神经网络中存储的、由训练得到的“知识”）。

但 Meta 对 LLaMA 的限制并没有持续多久。就在 3 月 2 日，有人用种子文件的形式泄露了 LLaMA 的权重。自那之后，围绕 LLaMA 的开发就出现了爆发式增长。然后，Georgi 的 llama.cpp 项目出现了......

包括独立 AI 研究员 Simon Willison 在内的开发者们纷纷迫不及待地在自己电脑上运行了一把 LLaMA。

Simon Willison 将这种情况与去年 8 月推出的开源图像合成模型 Stable Diffusion 相提并论，在博文中写道：“在我看来，去年 8 月的 Stable Diffusion 时刻开启了人们对于生成式 AI 的全面关注——而 11 月底发布的 ChatGPT 真正标志着 AI 新时代的开启。”“对于大语言模型（也就是 ChatGPT 采用的基础技术），Stable Diffusion 时刻已经再次来临。AI 技术已经很神奇了，但它将变得更神奇。”

下面来看 Willison 在 Hacker News 评论中列出的，关于 LLaMA 各重要节点的时间清单：

2023 年 2 月 24 日：Meta AI 公布 LLaMA。

2023 年 3 月 2 日：有人通过种子文件泄露了 LLaMA 模型。

2023 年 3 月 10 日：Georgi Gerganov 创建 llama.cpp，能够在 M1 版 Mac 上运行。

2023 年 3 月 11 日：Artem Andreenko 在一台 4 GB 内存的 Raspberry Pi 4 上成功运行了 LLaMA 7B，但速度很慢，每个令牌要消耗 10 秒。

2023 年 3 月 12 日：LLaMA 7B 成功登陆 NPX，一款 node.js 执行工具。

2023 年 3 月 13 日：有人在 Pixel 6 手机上运行了 llama.cpp，但速度同样很慢。

2023 年 3 月 13 日：斯坦福发布了 Alpaca 7B，这是 LLaMA 7B 的指令微调版本，“其行为类似于 OpenAI 的 text-davinci-003”，但可以在性能更弱的硬件上运行。

在拿到 LLaMA 的权重之后，我们也按照 Willison 整理的说明得到了 7B 参数的版本，并在一台 M1 Macbook Air 上运行了起来，且速度还算可以。大家可以在命令行脚本的方式通过提示进行调用，LLaMA 则会尽可能以合理方式给出回应。

MacBook Air 通过 llama.cpp 运行 LLaMA 7B 模型的截屏。

但目前还不清楚量化处理对于模型的输出质量有多大影响。在测试中，LLaMA 7B 的 4-bit 量化在 MacBook Air 上的运行效果令人印象深刻，但仍无法与 ChatGPT 相比肩。也许更好的提示技术可以带来更好的结果。

另外，由于代码和权重已经全面外流，相信优化和微调将很快出现（尽管 LlaMA 也提出了相当严格的使用条款）。斯坦福大学此次发布的 Alpaca，就证明微调（针对特定目标的额外训练）可以提高性能。而且 LLaMA 毕竟还处于开发早期，后续肯定有不错的提升空间。

截至本文撰稿时，在 Mac 上运行 LLaMA 仍然相当繁琐复杂。你需要安装 Python 和 Xcode，并熟悉命令行的各项操作。好在 Willison 已经整理出详尽的分步说明（https://til.simonwillison.net/llms/llama-7b-m2）。而且随着开发者不断编写代码，相信 LLaMA 会变得越来越易用。

至于目前的这一切到底有什么意义，还没人说得清楚。有些人担心 AI 的“便携化”会制造大量垃圾邮件和错误信息，但 Willison 却认为“AI 的出现已成现实，我们的首要任务应该是找到更具建设性的使用方法。”

所以还是老句老话，“世界上唯一不变的，就是变化。”

参考链接：

https://github.com/ggerganov/llama.cpp

https://simonwillison.net/2023/Mar/11/llama/

https://arstechnica.com/information-technology/2023/03/you-can-now-run-a-gpt-3-level-ai-model-on-your-laptop-phone-and-raspberry-pi/