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近日，AI 界再次迎来震撼消息：斯坦福大学推出了名为 Alpaca（羊驼，网友称之为“草泥马”）的开源大模型，令人惊讶的是，这个模型只花费不到 100 美元的成本，就可以用 OpenAI 的 API 对 Meta 的 70 亿参数 LLaMA 模型进行微调，最终产出效果堪比参数高达 1750 亿的 GPT-3.5（text-davinci-003）。
更令人激动的是，这个模型不但成本低廉，而且可以在单个 GPU 甚至是普通的手机、树莓派上运行，这极大地推动了 AI 的普及与大众化。斯坦福团队在开发过程中，花了不到 500 美元用 OpenAI API 生成了庞大的训练数据集，同时将所有代码和数据都开源，从而让任何人都能轻松微调和部署这样强大的 AI 模型。
模型表现：实测证明不输“大神”GPT-3.5
在官方展示中，他们对 Alpaca 进行了多项测试，比如提问“什么是羊驼？它和美洲驼有何不同？”回答简明扼要，完整而准确，仅用简短的描述就清楚表达了信息。而如果用 ChatGPT（GPT-3.5）问同样的问题，答案则会更为详细复杂。团队解释说：Alpaca 偏向简洁，是基于训练设置优化出来的结果。
除了回答问题，Alpaca 还能完成写邮件、生成论文摘要、写代码等多种任务。例如，团队让其撰写一封祝贺新生的电子邮件，模型快速给出一份正式的模板，看起来十分专业。同时，他们还要求 Alpaca 写出机器学习论文的摘要，内容涵盖问题定义、方法、结果与展望，内容合理，符合学术风格。
当然，网友们也纷纷试手，发现 Alpaca 写代码、生成内容都很拿手，但确实存在一些缺陷。例如它对地理事实有时会出错，比如“坦桑尼亚的首都”回答为“达累斯萨拉姆”，然而，该国早已更换首都为多多马（Dodoma）。
运行便携：PC、手机、树莓派都能搞定
这款模型最大的亮点在于它的高可用性。不仅如此，基于 Meta 开源的 LLaMA 模型，任何人几乎都能在本地运行。比如使用 GitHub 上提供的 llama.cpp 项目，纯 C ++ 实现，可以在 MacBook M1 芯片的笔记本上跑，还支持 Windows 和 Linux 平台。甚至有人在只剩 4GB 内存的树莓派 4 上成功运行了 70 亿参数版本，虽然速度慢一些，大约 10 秒才能生成一个词（Token）。
更奇特的是，仅用两天时间，AI 研究者们就通过量化对模型进行优化，将模型压缩后，甚至能在 Google Pixel 6 的手机上运行，生成速度大约 26 秒一个 Token。这意味着，未来即使没有强大 GPU，普通手机或低配设备，也能享受 AI 带来的便利。