科技云签到：假开源真噱头？开源大模型和你想的不一样！

25年前，闻名的核算机程序员、开源软件运动旗手Eric S·Raymond出书了《大教堂与集市》一书，初次提出了敞开源代码（Open Source）的概念，发起软件源代码能被任何人查看、修正、分发。开源自此深刻影响了互联网职业的每一个旮旯。

在大模型和GenAI兴起的当下，开源再次成为业界重视焦点，关于开源和闭源的争辩也久久未能停息。可是，大模型开源比较传统软件开源，状况要愈加杂乱。在开源的界说、性质、敞开内容和开源战略上都有彻底不同的规范和内容。因而，“开源派”的帽子并不是那么好戴的。

“开源”大模型再起波涛。

10月29日，全球威望的敞开源代码促进会（Open Source Initiative，OSI）发布了关于“开源AI界说（OSAID）”1.0版别，正是这一界说引起了业界不小的波涛。

依据OSAID，AI模型若要被视为“开源”，有必要供给满意的信息，使任何人都能够“本质性地”重建该模型。依据新界说，AI大模型若要被视为开源有三个关键：

榜首，练习数据通明性。有必要供给满意的信息，使任何人能够“本质性”地重建该模型，包含练习数据的来历、处理办法和获取办法；

第二，完好代码。需求揭露用于练习和工作AI的完好源代码，展现数据处理和练习的规范；

第三，模型参数。包含模型的权重和装备，需供给相应的拜访权限。

OSAID还列出了开发者运用开源AI时应享有的运用权，例如能够为任何意图运用和修正模型，而无需取得别人答应。

OSI称，新界说是为了防止当时职业中对“开源大模型”的过度营销和运用误解。据此规范，当时商场上外表开源的大模型简直都“名不虚传”，包含大名鼎鼎的“开源大模型”标杆Meta的Llama和谷歌的Gemma。

曩昔两三年中，OSI发现传统软件职业的“开源”与大模型有着本质差异，界说并不适用当时炽热的AI大模型。由于AI大模型远比传统开源软件更杂乱：它不只包含代码，还触及许多的数据、杂乱的模型架构以及练习进程中的各种参数等。而这些数据的搜集、收拾、标示等进程都对模型的功用和成果发生重要影响。传统的开源界说无法全面包含这些新的要素，导致在AI范畴的适用性缺乏。

现在，全球许多草创企业和大型科技公司，称其AI模型发布战略为“开源”，由于将大模型描绘为“开源”会被开发者以为更易开发、更低本钱、更多资源。但研讨人员发现，许多开源模型实践上仅仅名义上开源，它们约束了用户能够对模型做什么，而且实践练习模型所需的数据是保密的，而且工作这些模型所需求的核算才干超出了许多开发者的才干规划。例如，Meta要求月活泼用户超越7亿的渠道取得特别答应才干运用其Llama模型。

无独有偶，本年6月，《Nature》的一篇报导指出，许多科技巨子声称他们的AI模型是开源的，但实践上并不彻底通明。这些模型的数据和练习办法往往没有揭露，这种做法被称为 “开源洗白”，严峻阻碍了科学研讨的可复现性和立异。

荷兰拉德堡德大学的人工智能研讨学者Andreas Liesenfeld和核算语言学家Mark Dingemanse也发现，尽管“开源”一词被广泛运用，但许多模型最多仅仅“敞开权重”，关于体系构建的其他大多数方面都躲藏了起来。

比方Llama和Gemma尽管自称开源或敞开，但实践上仅仅敞开权重，外部研讨人员能够拜访和运用预练习模型，但无法查看或定制模型，也不知道模型怎么针对特定使命进行微调。

“开源”大模型究竟敞开了什么？

关于社区中的开源软件来说，源代码是其中心。开发者经过阅览源代码能够把握该软件的悉数细节，然后能够为该软件开发新的功用、供给测验、修正Bug以及做代码评定等。

开发者提交自己的代码到开源项目，合入后就形成了新的版别。这便是敞开式协作开发，它是开源软件的底子开发方法，与一般软件的开发进程并没有本质的不同，仅仅开发人员在地理位置上是涣散的，他们依托一些长途协作渠道，比方GitHub、Gitee 等，以敞开式管理的办法进行协作。

可是关于大模型来说，除了源代码以外，数据是更为重要的中心财物。大模型是依据深度学习技能，经过海量数据进行练习而来的深度学习模型，大模型能够依据自然语言来完结文本的生成和了解，依据输入的数据得到输出，然后完结多类型的通用使命。

在大模型的工作方面，首要便是练习和推理两个进程，练习进程便是大模型发生的进程，练习进程的底子原理是在深度学习结构上工作特定的模型架构，然后把练习数据集输入给架构，再经过杂乱的核算和屡次迭代，终究得到一套想要的权重，而这套权重便是练习后的成果，也叫预练习模型。

预练习模型在经过布置之后，以及在得到深度学习结构的支撑之下，依据给定的输入内容得到对应的输出成果，这一套流程便是推理进程。

但需求阐明的是，在大模型练习和推理进程中，往往所需求的算力和资源的差异很大。在练习进程中，需求许屡次的迭代核算，且需求具有海量GPU算力做支撑，这样才干在合理的时间规划内完结一次完好的练习进程。别的，在推理进程中，需求的算力资源却相对较小，由于推理的时分在消费型GPU以及一般的GPU上就能够完结一次一般类型的推理。

依据现在状况来看，市面上绝大多数开源大模型敞开出来的仅仅一套权重，也便是预练习模型，假如开发者想要复现该开源大模型的练习进程，需求经过优化数据集、办法等练习出一个更优质的模型，而且需求数据集、练习进程和源代码，可是大部分开源大模型在开源的时分并未供给上面所需求的这些内容，就算开发者把握算力也无法复现。

市面上这些类比传统软件的开源大模型更像是一个敞开了的二进制包，比方.exe文件，仅仅闭源、免费敞开运用的，它其实是一个“免费软件”而不是一个“开源软件”。

大模型所谓的“开源”，实践上是有三个目标，源码仅仅其中之一，需求一同具有算法、高算力、大数据这三大要素，才有或许终究得到一款和ChatGPT相似作用拔群的模型。

大模型的源码就在算法，算法的中心部分首要包含有模型结构和练习办法，这两部分都有对应的源码。拿到源码仅仅榜首步，高算力和大数据是大多数企业无法跨越的门槛。比较高算力而言，大数据是最难获取一同也是价值最高的部分。

那么，开源大模型在不供给数据集和源代码的前提下，是不是就不能进行协作了呢？并非彻底如此。

依据大模型的完结原理和技能特性，开发者能够经过微调的办法对预练习大模型进行才干扩展，经过额定的数据集进行进一步的练习，优化模型在特定范畴的作用，得到一个新的衍生模型。

微调数据规划可大可小，但一般比原始练习数据集小得多，所以发生一个微调模型所需的算力本钱也低得多。

因而，在开源大模型界，呈现了一些以干流预练习模型为根底底座衍生的微调大模型，并形成了谱系。

大模型底子没有“真”开源？

从当时各家大模型厂商的宣传看，大多采用了“以偏概全”“避实就虚”的办法，很简单让人混杂模型开源和软件开源的概念，让开发者或企业误以为开源大模型与开源软件是平等开源水平。

无论是大模型仍是软件，发挥开源优势，本质上是吸收开发者对大模型或软件的改善。但其实，现在所谓的开源大模型无法真实像开源软件相同，靠社区开发者一同参加来进步作用和功用。运用开源大模型的企业，也很难迭代并优化这些模型，以至于无法高效地运用于企业场景。

至于什么是开源大模型，业界并没有像开源软件相同达到一个清晰的一致。

归纳来看，大模型的开源和软件开源在理念上的确有相似之处，都是依据敞开、同享和协作的准则，鼓舞社区一起参加开发和改善，推进技能进步并进步通明性。

可是，在完结和需求上有明显差异。

软件开源首要针对运用程序和东西，开源的资源需求较低，而大模型的开源则触及许多核算资源和高质量的数据，而且或许有更多运用约束。因而，尽管两者的开源都旨在促进立异和技能传达，但大模型开源面临更多的杂乱性，社区奉献方法也有所不同。

国内此前也曾迸发过大模型开源与闭源的评论。百度创始人李彦宏屡次强调了两者的差异，大模型开源不等于代码开源：“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT（监督微调）、安全对齐，即使是拿到对应源代码，也不知道是用了多少份额、什么份额的数据去练习这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在伟人的膀子上迭代开发。”。

由此来看，现在对开源大模型的改善首要经过微调完结，但因微调首要针对模型输出层调整不触及中心构架和参数，无法从底子上改动模型的才干和功用。

即使是“真开源”，受技能特性与练习本钱所限，敞开式协刁难大模型功用进步作用也有限。大模型练习进程需求消耗许多算力，算力本钱居高不下，即使创作者开源数据集和练习细节，一般开发者也很难承当复现练习进程的昂扬练习本钱，模型才干难以因敞开而得到本质进步。

数据显现，ChatGPT一次完好的模型练习本钱超越8000万元。假如进行10次完好的模型练习，本钱便高达8亿元。

站在企业视点，挑选一款大模型产品或运用，需求依据安排的详细需求和战略目标来决议。

李彦宏以为，点评一个模型，维度是多方面的，不仅仅看到榜单上的多项才干，也要看作用看功率。当大模型加快驶入商业运用之后，在寻求高功率和低本钱的状况下，真实的衡量规范应是模型在实践运用中能否满意用户需求和发生价值。

大模型运用是包含“技能+服务”的一套完好解决方案，对单一方面的疏忽或考虑缺乏都会影响到企业的“降本增效”作用，更有甚者会起到“增本降效”的负面作用，因而需求经过“算总账”进行归纳考量。

关于怎么挑选大模型这件事，企业也无需过于纠结，应该将重视点放在哪个大模型更好用、怎么匹配本身的实践事务需求，然后挑选最合适企业本身事务场景的大模型渠道，然后专心于运用开发。那么企业怎么挑选呢？

首要，要核算硬件资源本钱。一些商业大模型会配套相应的东西链，包含练习东西链、推理东西链，这些东西链能够起到比较好的降本作用，对企业来说，练习环节能大约省10~20%的硬件本钱，推理环节则省得更多，事务规划越大，省得越多。

其次，要看模型带来的事务收益。一些事务关于90%仍是95%的准确率敏感度没那么高。但有一些事务，比方商业广告类，CPM、CTR差一个点，对广告渠道来说一天或许就有上千万的收支，这时分对模型的作用要求越高的企业，就更乐意去买一个作用更好的模型。

第三，要考虑机会本钱和人力本钱。在一些商业大模型中，厂商会依据企业事务需求把模型和硬件进行适配，并调到最优状况，让企业能够直接仿制老练经历，这样就大大降低了大模型在适配进程中的算力、人力等多项本钱。

面临职业的大模型开源闭源、真假开源之争，咱们无需以品德劫持要求一切大模型都开源，由于这触及许多技能、资源和安全考量，需求平衡敞开与安全、立异与职责。正如科技范畴的其他方面相同，多元化的奉献办法才干构建一个更丰厚的技能生态体系。

真实的大模型开源时间还远未到来，正如开源和专有软件一起刻画了今日的软件生态，大模型的开源与否以及开源程度也并非彻底敌对，多种技能道路并存开展是推进AI技能不断进步、满意不同运用场景需求的重要动力。终究，用户和商场会作出合适自己的挑选。

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