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通过快速搜索得知，早在10月28日Llama 4就已经开始训练了。由于他们有10万个H100（显卡），并且使用的计算量是Llama 3的10倍（据我所知，Llama 3约为800万小时），但即使是在10万个GPU上花费1亿GPU小时，也大约是1.4个月。除非我完全搞错了，否则他们现在不应该已经完成预训练了吗？也许已经到微调阶段了？那DeepSeek（公司或项目）呢，如果Meta（脸书公司）从中获取灵感的话，应该借鉴他们540万美元的预算以及用这些预算做了什么。如果Meta采取类似的方法，我真的很期待他们能用自己的预算做些什么，特别是考虑到他们（再次，但愿）正在训练原生多模态的Llama 4。

讨论总结

整个讨论围绕Llama 4展开，包括其预训练的时间线和计算量，Meta是否会按照已有资源的预期完成预训练或者已经进入微调阶段。同时也涉及到Meta的公司策略，例如产品发布时机是否会根据竞争情况而定，以及开源背后的动机、模型微调的现状和难度等话题，整体讨论比较专业、理性。

主要观点

  1. 👍 公司会根据自身利益选择产品发布时机
    • 支持理由：很多公司即便技术研发完成，也不会立即发布产品，而是会根据竞争情况决定发布时机。
    • 反对声音：若不及时发布，可能被其他公司的更好模型抢占优势。
  2. 🔥 对Llama相关产品耗费巨大成本制造却免费赠送表示惊叹
    • 正方观点：这体现了晚期资本主义的怪异之处。
    • 反方观点：无（文中未提及明显反对意见）
  3. 💡 Meta可能不会将100k个GPU全部用于Llama 4的训练
    • 解释：Llama 3在有双25k GPU集群的情况下只使用了16k个H100s进行训练，所以Llama 4也可能不会用尽所有GPU进行训练。
  4. 💡 Llama 4可能已完成预训练，正在进行微调
    • 解释：虽然大家不能确定，但这是一种可能性，并且还可能在进行安全（净化）训练。
  5. 💡 模型创建步骤多且复杂，训练需要时间
    • 解释：即便每个步骤做对，候选模型也可能失败，要多次尝试才能得到好成果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Red_Redditor_Reddit：Can we just appreciate that they give away a product that took a literal $4,000,000,000 computer 1.5 months to make?”
    • 亮点：以一种夸张的方式表达出对产品耗费巨大成本制造却免费赠送的惊叹之情。
  2. “🤔 We need to consider that they may sit on it until it’s most advantageous for them to release.”
    • 亮点：指出公司可能会基于自身利益考虑产品发布时机，这是一种常见的商业策略思考。
  3. “👀 As Zuckerberg mentioned himself, they want their model to be foundation for many projects. Why? Cause you train model to say that Meta is the best company out there and suddenly thousands of apps repeat the same.”
    • 亮点：从扎克伯格的角度解释了模型开源的一个原因，角度比较独特。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观，主要分歧点在于Meta对Llama 4的发布策略（是尽快发布抢占优势还是等待最佳时机）以及Llama 4目前的训练进展（是否已经完成预训练等）。可能的原因是大家对于Meta的商业考量和Llama 4的具体开发进程缺乏足够的信息，只能基于经验和已有数据进行推测。

趋势与预测

  • 新兴话题：Llama 4的开发过程中在人类反馈强化学习（RHLF）、安全防护等方面的投入对其最终成果的影响。
  • 潜在影响：如果Llama 4成功发布且性能优异，可能会对AI领域产生推动作用，影响其他公司在AI模型开发方面的策略，也可能影响开源模型在行业内的发展趋势。

详细内容：

标题：关于 Llama 4 计算估计与时间线的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于“Llama 4 计算估计与时间线”的帖子引发了广泛关注。该帖子指出，从一些快速搜索来看，Llama 4 早在 10 月 28 日就已经开始训练。由于他们拥有 10 万个 H100s，并且使用的计算量是 Llama 3 的 10 倍（据了解，Llama 3 约为 800 万小时），但即使在 10 万个 GPU 上运行 1 亿小时也约为 1.4 个月。因此提出疑问，他们是不是现在应该已经完成了预训练，也许已经处于微调阶段？此贴获得了大量的点赞和众多评论。

在讨论中，主要观点包括：有人认为，公司可能会等到对自己最有利的时候才发布，目前没有急于发布的必要。有人分享自己朋友在产品公司工作的经历，很多公司在技术研发完成多年后，才根据竞争情况选择发布。也有人担心，如果不及时发布而被其他公司抢先推出更好的模型，就会失去竞争优势。还有人感叹他们能免费提供耗费巨资打造的产品。

有用户提出，扎克伯格提到希望模型成为许多项目的基础，所以开源模型。也有人指出，真正原因是扎克伯格不想在拥有前沿 AI 模型方面落后于其他大公司，且将开源视为竞争优势。还有人认为，从 Llama 3 家族开始，就没看到什么像样的微调，个人微调模型变得复杂和昂贵。但也有人表示，官方的指令调整在创意使用和角色扮演方面已经不错，未来的模型可能会进一步改进。

有人推测他们可能没有用全部 10 万个 GPU 来训练 Llama 4，如果只用 5 万个 GPU 训练，最大版本可能仍在预训练阶段。还有人提到，在大规模训练前通常会先进行一些小规模的运行来校准参数和测试新架构，之后还有大量的测试、基准测试和后期训练及合成数据迭代。也有人认为他们可能已经完成了预训练，正在进行各种微调及安全方面的训练。

总的来说，讨论中的共识是研发模型需要经历复杂的过程和多个步骤，耗费大量时间和资源。但对于 Llama 4 具体的研发进度和发布时间，大家仍在猜测和讨论。究竟 Meta 团队何时能推出令人惊艳的 Llama 4 模型，让我们拭目以待。