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然而,大模型的发展路径并非单一,开源与闭源成为了两大主要趋势。本文将探讨这两种模式的特点及其影响。
开源大模型
01
什么是开源大模型
开源:模型的源代码是公开的,允许任何人查看、复制、修改和分发。这种开放性有助于促进技术的交流与创新。
大型:通常拥有庞大的参数和复杂的结构,能够处理大规模的数据和复杂的任务。
社区支持:拥有一个活跃的开发者社区,成员们共同参与模型的开发、维护和优化。
可定制性:用户可以根据自己的需求对模型进行定制和优化,满足特定场景下的应用需求。
02
典型代表
发布方:Meta(原Facebook)
包括8B和70B两个版本,是开源模型中的佼佼者。
通过人类反馈的强化学习(RLHF)进行微调,展现出与顶尖闭源模型相媲美的性能。
适用于聊天机器人、自然语言生成任务以及编程任务等场景。
模型的开源特性使得开发者可以自由地进行定制和优化。
Llama-3发布会现场
小巧和高效使其非常适合资源受限的环境,如移动设备或边缘计算场景,同时保持了较高的性能。
Faclon 180B
以其1800亿参数的庞大规模和卓越的性能而受到关注。
以其1760亿参数的规模和多语言支持而著称。
能够以46种语言和13种编程语言提供连贯准确的文本。
透明度是其核心特点,源代码和训练数据均可访问,方便运行、研究和改进。
适用于需要多语言支持的国际化项目。
这些开源大模型各具特色,通过不同的技术路径和架构实现了各自的优势,为AI技术的发展和应用提供了强有力的支持。同时,它们的开源特性也促进了AI技术的普及和进步,推动了整个社区的发展和创新。
闭源大模型
01
模型概述
与开源大模型相比,闭源大模型则更加注重商业化和知识产权保护。一些知名的科技公司如谷歌、微软和脸书等,都推出了自己的闭源大模型产品。具有如下特点:
闭源:模型的源代码和内部实现细节不对外公开,仅由特定的组织或公司掌握。
大模型:同样拥有复杂的结构和功能,能够处理大量的数据和任务。
专有权:由某个组织或公司负责开发、拥有和维护,通常通过商业许可或授权方式提供给他人使用。
02
典型代表
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
T5的发布进一步推动了自然语言处理技术的发展和应用。
BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)
发布方:Facebook AI Research
采用了序列到序列的架构,能够在文本生成和文本理解任务中取得较好的性能。
在多个自然语言处理基准测试中,BART都表现出了强大的实力,包括文本摘要、机器翻译等。
BART的开源版本也为研究者和开发者提供了宝贵的资源,推动了相关领域的发展。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
虽然BERT也有开源版本,但谷歌也推出了其闭源的商业化版本。
作为一种双向Transformer模型,BERT能够捕捉文本的上下文信息,提高自然语言处理任务的准确性。
讨论:开源还是闭源?
开放性:
开源大模型:开放、透明,鼓励社区参与和协作。
闭源大模型:可访问性受限,需要特定许可或授权。
透明度:
开源大模型:代码和算法透明,易于理解和信任。
闭源大模型:内部工作原理保密,可能引发用户不信任。
闭源大模型:用户通常无法深入定制模型。
创新和改进:
开源大模型:社区参与促进技术的快速迭代和创新。
成本:
开源大模型:通常免费或低成本。
闭源大模型:可能需要购买许可证或支付使用费用。
法律和合规性:
开源大模型:遵循特定的开源许可证条款。
闭源大模型:受到严格的法律和合同条款约束。
小 结
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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