文章摘要
【关 键 词】 开源与闭源、大模型、AI专家、技术挑战、企业AI战略
本文是一篇关于开源与闭源大模型的深入讨论，由华卫撰写，发表在InfoQ《极客有约》专栏。文章通过访谈的形式，邀请了四位AI领域的专家：零一万物开源负责人林旅强、Data Strato副总裁史少锋、华为AI科学家张敏和LLMFarm创始人&CEO宜博，共同探讨了在大模型时代，开源与闭源模型的现状、差异及未来发展。
文章首先提到了百度创始人李彦宏关于“开源模型会越来越落后”的言论，引发了业内的广泛讨论。随后，文章通过访谈的形式，对开源和闭源大模型的成本能力、效益、技术挑战、合规挑战以及实际应用效果进行了深入分析。
在成本和效益方面，专家们认为，开源和闭源模型的能力差异并不在于其开放或封闭的性质，而在于背后的团队和资源。企业在选择自建模型还是购买第三方服务时，需要根据商业场景、成本和合规需求来决定最适合的部署方式。此外，企业可能会采用混合架构，同时使用多套大模型，类似于当前云服务的使用模式。
在技术和合规挑战方面，自建大模型的技术难度较高，需要考虑硬件采购、运维、算力扩容等多个方面。而使用第三方模型则相对简单，但也需要考虑数据安全和隐私保护的问题。专家们建议，企业应根据自身能力和成本考量来选择合适的大模型策略。
在实际应用与效果方面，专家们分享了在部署大模型时遇到的挑战和解决方案。他们建议，企业应正确认识大模型的能力和局限，避免过高的预期。同时，企业应建立一套测试体系，以提升模型输出的准确性。
文章最后，专家们对开源模型的未来进行了展望。他们认为，尽管当前的开源大模型并非完全开放，但仍具有一定的二次开发空间。同时，他们也强调了正确传递大模型能力界限的重要性，以避免业务方对大模型产生不切实际的期望。
整体而言，本文为读者提供了一个全面、深入的视角，以理解在大模型时代，开源与闭源模型的优劣、挑战和未来发展。通过专家们的见解，读者可以更好地把握大模型技术的发展趋势，为企业的AI战略做出更明智的决策。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 6642字 | 27分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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