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OpenAI危险了( 二 )

OpenAI


MMLU（5-shot）：衡量模型在 57 项任务上的多任务准确性的测试 。
虽然论模型能力 ， 纵观整个市场 ， 无论开源闭源都没有一款模型能敢跟GPT-4正面较量 。但猛虎顶不住狼多 ， 打不过GPT-4的大模型们 ， 选择了“换道超车” ， 利用开源抢占应用生态 ， 这似乎与Android对抗iOS时有些相似 。
“现在 ， 所有开源大模型只有一个目的 ， 就是营销 。”
一位国内开源大模型研发公司的创始人对虎嗅坦言 ， 现下主推开源大模型和开源Android系统的理由 ， 主要是靠免费抢市场 。“很多大公司发布了AI大模型 ， 甚至只是做了一款基于已有模型的应用 ， 就开始大张旗鼓地宣传 。实际上 ， 对于基础大模型的用户来说 ， 花再多钱打广告 ， 也比不上模型开源来得实在 。”这也是 ， AI公司证明自己实力的最好方法 。
首先 ， 开源模型比封闭模型更容易评估 。因为开源模型的代码和数据集是公开的 ， 研究人员可以直接检查模型的架构、训练数据和训练过程 ， 从而对模型进行更深入的分析 ， 以了解模型的优缺点 。
“有的AI大模型看似能力很强 ， 但它不开源 ， 你只能看到他输出的结果 。”
相比于开源模型 ， 闭源模型只能通过模型的性能评估来了解模型的优缺点 。这导致闭源模型的性能可能被人为夸大 ， 或者其缺点被隐藏 。而开源模型的透明性 ， 则可以帮助开发者更深入地了解模型 ， 并对其进行更公正的评价 。
对于后发者来说 ， 闭源模型还有一个问题：容易被质疑技术的原创性 。多位大模型研发者曾对虎嗅表示 ， “对于那些不开源的模型 ， 说句不好听的 ， 就算是套壳LLaMA ， 或者干脆后台调用ChatGPT接口 ， 又有谁知道呢？”
在第一波国产AI大模型刚刚问世时 ， 这样的质疑声音就在网络上广为流传 。对于那些没有开源的AI大模型来说 ， 则很难自证清白 ， 为了证明自己不是调用ChatGPT的API ， 有的公司甚至搬出推理服务器 ， 现场拔网线演示 。
开源无疑是AI大模型自证能力最好的途径之一 。但开源的真正价值 ， 并不是自证能力 ， 而是要抢占生态 。
“LLaMA 2出来以后 ， 肯定会迅速抢占OpenAI的生态 。”一位大模型开发者对虎嗅表示 ， 虽然GPT-4能力最强几乎是业界公认的 ， 但GPT-3以后的模型都没有开源 ， 且GPT-4的API接口开放程度也很低 ， 所以对GPT模型的开发是有很多限制的 。由此 ， 很多开发者选择了LLaMA等开源模型 ， 这些开源模型不仅可以进行指令微调 ， 还可以对底层模型进行研究 。
“LLaMA在开发者中肯定比OpenAI更受欢迎 。”
7月19日LLaMA 2刚发布时 ， Github上关键词包括“LLaMA”的项目有5600多个 ， 包括“GPT-4”的有4100多个 。发布两周后 ， LLaMA的增速更快 ， 截至发稿 ， “LLaMA”为6200多个 ， “GPT-4”为4400多个 。
另一方面 ， 开源模型可以下载到本地进行私有化部署 ， 这给商业化公司的AI训练提供了便利 。这类公司的AI应用需要基于自己的业务数据进行训练 ， 私有化部署的AI大模型 ， 可以最大程度地保护数据安全 。同时 ， 私有化部署的算力选择更多 ， 不管是云服务 ， 还是本地部署 ， 甚至是多个IDC的分布式算力 ， 大大拉低了模型的训练、推理成本 。
虽然ChatGPT仅用2个月就收获了1亿月活用户 ， 但在开发者生态中 ， 开源模型抢占用户心智的速度 ， 似乎更快 。
目前 ， 国内很多AI公司都选择发布了开源模型 。其中包括 ， 智谱AI发布的开源模型ChatGLM-6B ， 复旦大学发布的MOSS ， 智源研究院发布的悟道天鹰Aquila ， 以及百川智能的Baichuan-7B（13B）等 。其中智谱AI发布的开源大模型ChatGLM-6B全球下载量超过400万 ， 在GitHub上获得3.2万颗星 ， 比LLaMA还多3000颗星 。
“如果我们不做开源模型 ， 那市场很快就全是LLaMA的了 。”一位已经推出开源模型的AI公司高管告诉虎嗅 ， 开源是中国AI大模型发展的重要一步 。


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