文章摘要
【关 键 词】 开源大模型、技术进步、AI系统、开源理念、行业竞争
最近，开源大模型市场活跃，苹果、Meta等公司相继开源了自家的大模型。然而，开源与闭源之间的争论并未停歇。Meta认为开源引领新时代，而Sam Altman将开源闭源上升到国家和意识形态层面。李彦宏认为开源是智商税，傅盛则反驳称开源大模型免费，反而是付费闭源模型才是智商税。
开源和闭源的概念源自软件领域。开源软件公开源代码，鼓励共享和协作；闭源软件不公开源代码，由开发者控制。开源推动技术进步，闭源可能更稳定专注，但需付费且问题解决依赖开发商。
开源大模型与软件开源理念相似，但实现和需求有区别。软件开源资源需求低，大模型开源需大量计算和数据，使用限制多。业界对开源大模型无明确共识，全流程开源包括数据、设计、训练到部署的公开透明。
荷兰学者发现，许多标榜开源的模型仅开放权重，其他方面不透明。如Meta和微软的模型开放权重，但底层技术未公开。相反，资源较少的AI企业和机构表现更佳。评估显示，非营利组织开发的模型更开放。
Meta的LLaMA 3和Mistral Large 2虽开源权重，但未公开完整代码和数据。谷歌表示，开源概念不总能直接应用于AI系统。欧盟人工智能法案实施后，开源定义将更重要。
研究人员认为，创新需调整模型，需足够信息构建版本，模型也需审查。开源替代方案使关键研究成为可能，避免对闭源模型的依赖。
国内开源大语言模型统计显示，研究机构主导的模型更开放，商业公司通过开源策略获竞争优势。开源降低了开发门槛，推动创新和行业发展，促进技术成熟和应用。教育和科研也受益于开源模型。
开源大模型非简单二元特性，基于Transformer的系统复杂，难以简单归类。开源是细致工作，非所有模型需开源，也不宜道德绑架要求全面开源。多元化贡献方式构建丰富技术生态。
开源和闭源大模型共存，推动AI技术进步，满足不同需求。用户和市场会作出选择。开源促进技术传播和创新，闭源推动行业标准提升，良性竞争激发持续改进动力，为用户提供多样化选择。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2785字 | 12分钟 ]
【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
