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前沿科技，數(shù)智經(jīng)濟(jì)
“OpenAI不足為懼，開源會(huì)慢慢趕上來。”
彼時(shí)Hugging Face創(chuàng)始人Clem Delangue的一句預(yù)言，正在迅速成為現(xiàn)實(shí)。
ChatGPT橫空出世7個(gè)多月后，7月19日，Llama 2宣布開源，并且可直接商用。
如今回看，這一天也成為了大模型發(fā)展的分水嶺。在此之前，全世界開源的大模型不計(jì)其數(shù)，可只是停留在開發(fā)研究層面。“可商業(yè)”短短三個(gè)字，猶如一顆重磅炸彈引爆了大模型創(chuàng)業(yè)圈，引得傅盛連連感嘆，“有的人哭暈在廁所，而有的人在夢中也能笑醒”。
AI大模型圈一夜之間變了天，同時(shí)也宣告著大模型加速商業(yè)化時(shí)代的到來。
自Llama 2后，開源逐漸成為主流趨勢。以Llama架構(gòu)為首，先掀起了一波以其為核心的開源，如Llama 2低成本訓(xùn)練版、Llama 2最強(qiáng)版、微調(diào)版等等。截至發(fā)稿前，以“LLama 2”為關(guān)鍵詞在國外最大的AI開源社區(qū)Hugging Face檢索模型，有5341條結(jié)果；在全世界最大的開源項(xiàng)目托管平臺(tái)Github上，也有1500個(gè)詞條。
（圖源：Hugging Face官網(wǎng)）
（圖源：Github官網(wǎng)）之后，創(chuàng)業(yè)者們的目光從解構(gòu)、增強(qiáng)Llama 2轉(zhuǎn)向了構(gòu)建行業(yè)專有大模型，于是又掀起了一波Llama 2+司法、Llama 2+醫(yī)療等一系列的行業(yè)開源大模型。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，Llama 2開源后，國內(nèi)就涌現(xiàn)出了十幾個(gè)開源行業(yè)大模型。
國內(nèi)頭部廠商和創(chuàng)業(yè)公司紛紛加入開源浪潮中，阿里QWEN-7B開源一個(gè)多月下載量破100萬，9月25日升級了QWEN-14B；百川智能開源的Baichuan-7B、13B兩款開源大模型下載量目前已經(jīng)突破500萬，200多家企業(yè)申請部署開源大模型。
與此形成強(qiáng)烈對比的是，短時(shí)間內(nèi)，Llama 2對一些閉源的大模型廠商造成了致命性的打擊。閉源大模型多采用調(diào)取API的方式使用，數(shù)據(jù)需要先上傳至模型廠商，按照調(diào)用次數(shù)收取費(fèi)用；而開源則可以在本地部署，且完全免費(fèi)，可商用后產(chǎn)生的利潤也可以收歸己有。
行業(yè)內(nèi)人士告訴光錐智能：“在這種情況下，基于成本的考慮，已經(jīng)開始有許多企業(yè)選擇放棄支付上千萬元的費(fèi)用，轉(zhuǎn)而部署和微調(diào)Llama 2”。
以上種種，共同揭開了大模型開源閉源之爭，發(fā)展重心的轉(zhuǎn)移也讓人疑惑：開源大模型是否正在“殺死”閉源？
光錐智能梳理后發(fā)現(xiàn)，目前，大模型廠商和創(chuàng)業(yè)公司在開源和閉源的選擇上，一共有三條路徑：
一是完全閉源，這類代表公司國外有OpenAI的GPT-3.5、GPT-4，國內(nèi)有百度的文心大模型；
二是先閉源再開源，這類代表公司有阿里云的通義千問，智譜AI開源GLM系列模型；
三是先開源再閉源，這類代表公司有百川智能的Baichuan-7B、Baichuan-13B。
現(xiàn)在中國市場上能夠主動(dòng)開源大模型，且提供商業(yè)許可的企業(yè)數(shù)量還比較有限，主要公司包括了以開源為切入的百川智能、大模型廠商代表阿里、大模型初創(chuàng)公司代表智譜AI以及走精調(diào)Llama 2路線的虎博科技。
這從側(cè)面也說明了一個(gè)問題，大模型開源并不是沒有門檻，相反開源對一家企業(yè)的基礎(chǔ)技術(shù)能力要求十分高，比如智譜AI的GLM-130大模型是去年亞洲唯一入選斯坦福大學(xué)評測榜的大模型；阿里通義千問大模型在IDC的“AI大模型技術(shù)能力評估測試”中獲得了6項(xiàng)滿分。
如果再進(jìn)一步將以上的公司分類，可以歸為兩類，一類是走自研大模型開源路線，一類是走Llama 2路線。
這兩條路線在國際上也十分典型，譬如走自研模型開源路線的Stability AI，已經(jīng)陸續(xù)開源了Stable DiffusionV1、StableLM、Stable Diffusion XL（SDXL）1.0等模型，憑一己之力撐起了文生圖開源領(lǐng)域；另一類如中東土豪研究院就死盯住Llama 2，在其基礎(chǔ)上繼續(xù)做大參數(shù)、做強(qiáng)性能， Llama 2開源50天后，地表最強(qiáng)開源模型Falcon 180B橫空出世， 霸榜Hugging Face。
不過，這兩條路線也不是完全涇渭分明，Llama 2的開源也進(jìn)一步促進(jìn)了許多自研開源大模型的更新升級。8月Stability AI迅速推出類ChatGPT產(chǎn)品——Stable Chat，背后的大語言模型Stable Beluga就是其在兩代Llama的基礎(chǔ)上精調(diào)出來。更開放，更快迭代發(fā)展，這或許也是開源的意義。
除了逆天的Falcon，目前開源模型的參數(shù)基本都控制在7B-13B左右。大模型廠商告訴光錐智能，“目前7B-13B億參數(shù)量是一個(gè)較為合理的開源規(guī)模”。這是基于多重因素所得出的參數(shù)量規(guī)模，如計(jì)算資源限制、內(nèi)存限制、開源成本考量等。
阿里云CTO周靖人基于云廠商的角度考慮道：“我們希望企業(yè)和開發(fā)者，在不同的場景可以根據(jù)自己的需求選擇不一樣規(guī)模的模型，來真正地應(yīng)用在自己的開發(fā)環(huán)境。我們提供更多可能性。”
談起為何開源大模型，周靖人強(qiáng)調(diào)了安全性，“我們不單單只是開源大模型，更重要的是要能夠呈現(xiàn)出各項(xiàng)指標(biāo)的表現(xiàn)效果，基于此，才能夠讓大家去評估其中的使用風(fēng)險(xiǎn)，更加有效地進(jìn)行模型應(yīng)用。”
“重要的是，隨著參數(shù)量的增加，模型效果提升會(huì)逐漸收斂。當(dāng)模型達(dá)到一定規(guī)模后，繼續(xù)增加參數(shù)對效果提升的邊際效益只會(huì)下降，70-130億參數(shù)量一般已經(jīng)接近收斂狀態(tài)了。”上述大模型廠商道。
光錐智能發(fā)現(xiàn)，除了阿里云在視覺語言模型的細(xì)分領(lǐng)域發(fā)布了開源大模型外，其余公司皆提供的是通用能力的大模型。這或許與大模型開源仍處于非常早期階段有關(guān)系，但考慮到開源大模型也要落地到場景中，太過于同質(zhì)化的通用大模型對企業(yè)來說也容易淪為“雞肋”。
如何避免開源大模型重蹈覆轍，體現(xiàn)出開源的價(jià)值，回顧Meta接連祭出的“大招”，一條開源的路徑似乎逐漸顯現(xiàn)——構(gòu)建開源大模型生態(tài)。
2月份，Meta憑借開源的Llama大模型回到生成式AI核心陣列；
5月9日，開源了新的AI 模型ImageBind，連接文本、圖像 / 視頻、音頻、3D 測量（深度）、溫度數(shù)據(jù)（熱）和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)六種模態(tài)；
5個(gè)月后，Llama 2開源可商業(yè)，含70億、130億和700億三種參數(shù)規(guī)模，其中700億參數(shù)模型能力已接近GPT-3.5；
8月25日，Meta推出一款幫助開發(fā)人員自動(dòng)生成代碼的開源模型——Code Llama，該代碼生成模型基于其開源大語言模型Llama 2；
8月25日，發(fā)布全新AI模型SeamlessM4T，與一般AI翻譯只能從文本到文本不同，這款翻譯器還能夠“從語音到文本”或者反過來“從文本到語音”地直接完成翻譯；
9月1日，允許開源視覺模型DINOv2商業(yè)化，同時(shí)推出視覺評估模型FACET。
可以看到，Meta開源的思路是在各個(gè)AI領(lǐng)域遍地開花，通過發(fā)布該領(lǐng)域最先進(jìn)的AI開源模型，吸引更多開發(fā)者的關(guān)注和使用，壯大整個(gè)AI開源生態(tài)后來反哺業(yè)務(wù)、鞏固行業(yè)地位，這就如同當(dāng)年的英偉達(dá)推動(dòng)GPU計(jì)算的開源策略。
當(dāng)年英偉達(dá)推動(dòng)GPU計(jì)算的開源化，不僅吸引了大量研究人員在Caffe、TensorFlow等框架上進(jìn)行創(chuàng)新，也為自身GPU產(chǎn)品積累了大量優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，這些經(jīng)驗(yàn)后來也幫助英偉達(dá)設(shè)計(jì)出了更適合深度學(xué)習(xí)的新型GPU架構(gòu)。
另一方面，GPU計(jì)算的開源生態(tài)越來越繁榮后，也為其帶來了巨大的市場空間，Nvidia DGX企業(yè)級的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)概念應(yīng)運(yùn)而生，為英偉達(dá)的顯卡和平臺(tái)銷售創(chuàng)造了千億級市場。
國內(nèi)阿里云也在通過建設(shè)完善生態(tài)的方式，試圖幫助開發(fā)者更好的用好大模型，據(jù)周靖人介紹，目前阿里云不僅有自研開源大模型，也接入了超過100個(gè)開源模型，同時(shí)打造了開源社區(qū)魔搭，更好地服務(wù)開發(fā)者和企業(yè)用戶，用好、調(diào)好大模型。
據(jù)外媒爆料，Meta正在加緊研發(fā)全新的開源大模型，支持免費(fèi)商用，能力對標(biāo)GPT-4，參數(shù)量比Llama 2還要大上數(shù)倍，計(jì)劃在2024年初開始訓(xùn)練。
國外大模型格局看似是OpenAI“一超多強(qiáng)”，實(shí)則是眾多公司環(huán)伺，可以預(yù)見，開源大模型對閉源的圍剿，越來越步步緊逼。
國外一份研究報(bào)告稱，大模型前期的發(fā)展創(chuàng)新由OpenAI、微軟、谷歌等大公司閉源模型主導(dǎo)，但越到后期開源模型和社區(qū)的貢獻(xiàn)值就越大。
光錐智能也了解到，在國內(nèi)開源大模型也成為了企業(yè)的“新賣點(diǎn)”，有企業(yè)甚至通過對外宣稱已使用了“史上最強(qiáng)大模型Falcon 180B”，來展現(xiàn)其底層模型技術(shù)能力的強(qiáng)大，頂著“史上最強(qiáng)”的稱號，又收割了“一波韭菜”。
現(xiàn)階段，開源大模型已經(jīng)證明了幾點(diǎn)重要的事實(shí)。
首先，在非常大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，擁有幾十億個(gè)參數(shù)的大模型在性能上就可以與超大規(guī)模大模型相媲美；其次，只需要極少的預(yù)算、適量的數(shù)據(jù)以及低階適應(yīng)（Low-rank adaptation，LoRA）等技術(shù)就可以把小參數(shù)的大模型調(diào)到一個(gè)滿意的效果，且將訓(xùn)練成本降低了上千倍。開源大模型為現(xiàn)在的企業(yè)提供了閉源的替代方案，低成本成為最吸引他們的地方；最后，我們也看到開源大模型的發(fā)展速度也遠(yuǎn)快于封閉生態(tài)系統(tǒng)。
開源固然“迷人”，但更為關(guān)鍵的是，既不能為了開源而開源，也不能為了閉源而閉源。開源與閉源只是形式上的區(qū)別，并不矛盾，開源本身不是目的，而是手段。
以開源切入大模型賽道的百川智能，在發(fā)布完Baichuan-7B、Baichuan-13B開源大模型后，王小川拿出了Baichuan-53B閉源大模型。在問到為什么沒有繼續(xù)開源時(shí)，王小川回答稱：“模型變大之后沒有走開源的這樣一種方式，因?yàn)榇蠹也渴鹌饋沓杀疽矔?huì)非常的高，就使用閉源模式讓大家在網(wǎng)上調(diào)用API”。
由此可見，是否開源或閉源并非完全沒有參考，能夠閉源一定是其能夠提供價(jià)值。在當(dāng)前，這個(gè)價(jià)值的集中體現(xiàn)可能是替用戶完成高性能的大模型訓(xùn)練、推理和部署，通過調(diào)用API的方式來幫助降低門檻，這也是OpenAI閉源的思路，但因?yàn)槠渥陨砑夹g(shù)的絕對領(lǐng)先優(yōu)勢，使得其價(jià)值也非常得大。
如果回顧紅帽子公司的開源，也能探尋到同樣的邏輯。過去十多年間，紅帽從銷售企業(yè)Linux操作系統(tǒng)，擴(kuò)展到現(xiàn)在的存儲(chǔ)、中間件、虛擬化、云計(jì)算領(lǐng)域，靠的就是“篩選價(jià)值”的邏輯。在最上游的開源社區(qū)，參與開源技術(shù)貢獻(xiàn)，做大做強(qiáng)生態(tài)；提取開源社區(qū)中的上游技術(shù)產(chǎn)品，沉淀到自己小開源社區(qū)；再將其認(rèn)為最有價(jià)值的技術(shù)檢驗(yàn)、測試、打包，形成新的產(chǎn)品組合，完成閉源出售給客戶。
騰訊云數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)人王義成也曾對光錐智能表示：“開源的本質(zhì)也是商業(yè)化，要從宏觀層面看是否能滿足一家公司的長期商業(yè)利益。開源的本質(zhì)還是擴(kuò)大生態(tài)，擴(kuò)大你的影響力。開源還是要找清楚自己的定位，目標(biāo)客戶群。開源能否幫助產(chǎn)品突破，幫助公司完成阻擊，還需要具體問題具體分析。”
事實(shí)上，開源還是閉源，二者并不是完全對立的關(guān)系，只是在技術(shù)發(fā)展的早期，路徑選擇的不同。
這也并不是科技領(lǐng)域第一次面對這樣的分叉路，參考數(shù)據(jù)庫發(fā)展的路徑，早期需要培育土壤，培植生態(tài)，以MySQL為主的開源數(shù)據(jù)庫獲得了爆發(fā)式的用戶增長，但走過第一階段后，更多企業(yè)用戶發(fā)現(xiàn)開源數(shù)據(jù)庫在面對業(yè)務(wù)時(shí)的短板，畢竟術(shù)業(yè)有專攻，誰也沒辦法一招打天下。
為此，數(shù)據(jù)庫廠商開始根據(jù)不同的企業(yè)需求針對性的研發(fā)閉源數(shù)據(jù)庫，如在分布式數(shù)據(jù)庫、流數(shù)據(jù)庫等細(xì)分類別進(jìn)行長足的創(chuàng)新。
周靖人也認(rèn)為：“未來，一定不是one size fits all”，不同的場景適配不同的參數(shù)，不同的形式，屆時(shí)大模型將走過野蠻生長階段，來到精耕細(xì)作。
這也足以說明，開源還是閉源，或許只是階段和位置的不同，但可以肯定的是，大模型時(shí)代，已經(jīng)加速進(jìn)入下一賽段。
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個(gè)帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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