随着 Huggingface 上可用的大型语言模型 （LLM） 数量的增加，关注专有模型和开源模型之间的区别对于 AI 爱好者和企业理解至关重要。
专有 LLM 由有使用限制的公司拥有，而开源 LLM 可以自由使用和修改。尽管参数大小通常较小，但开源 LLM 正在挑战专有模型，并具有多项优势。
当你潜入LLM的世界时，你很快就会注意到一个关键的分歧：在专有模型和开源模型之间进行选择。专有的LLM，如IBM的Granite语言模型，是由私营公司开发的，在如何使用它们方面有一定的限制。它们的内部运作通常保密，只有创建它们的公司知道。另一方面，开源 LLM，例如 BigScience 的 Bloom 模型，证明了社区协作的力量。这些模型可供任何人免费使用、修改和分发，不受专有许可的限制。
“BLOOM 是一种自回归大型语言模型 （LLM），经过训练，可以使用工业规模的计算资源在大量文本数据上从提示中继续文本。因此，它能够输出 46 种语言和 13 种编程语言的连贯文本，与人类编写的文本几乎没有区别。还可以指示 BLOOM 执行它没有明确训练过的文本任务，方法是将它们转换为文本生成任务。
开源与专有 LLM
开源LLM的吸引力是不可否认的，它们对AI领域的影响是巨大的。这些模型的突出特点之一是它们的透明度。这种开放性建立了信任，并允许用户了解人工智能的运作方式。但这不仅仅是关于信任;这种透明度有实实在在的好处。它使用户能够根据特定任务定制模型或支持代表性不足的语言，使其在专业市场中更有价值。
专有的大型语言模型
优点：
- 质量控制和一致性：专有型号通常具有强大的质量控制，可确保一致的性能和可靠性。
- 支持和维护：这些模型通常提供专门的支持和所属公司的定期更新。
- 针对特定应用的定制：他们可能会为特定行业或用例提供专门的功能或定制。
- 数据安全和隐私：专有模型可以提供更可控的环境，从而可能提供更好的数据安全性和隐私合规性。
- 成本和可访问性：访问这些模型通常是有代价的，这对于个人用户或小型组织来说可能是令人望而却步的。
- 使用限制：通常有严格的使用限制，限制了模型的使用方式和位置。
- 缺乏透明度：这些模型的内部工作和训练数据通常不会被披露，从而导致潜在的偏见和道德问题。
- 对单个提供程序的依赖性：用户将依赖提供商进行更新、支持和持续访问。
开源大型语言模型
优点：- 可访问性和成本：开源模型可以免费访问，使其可供更广泛的受众使用，包括研究人员、小型企业和业余爱好者。
- 透明度和可审计性：开放性允许对代码和算法进行检查和审计，从而促进信任和理解。
- 社区发展：他们受益于社区的贡献，从而带来多样化的投入和快速创新。
- 使用灵活性：用户可以根据自己的要求自由修改和使用模型，鼓励实验和定制。
- 质量和可靠性可变性：开源模型可能缺乏专有模型的一致质量控制。
- 有限支持：它们通常具有有限的或没有正式的支持结构，依赖于社区论坛或文档。
- 资源密集度：部署和维护这些模型可能需要大量的计算资源和专业知识。
- 误用的可能性：缺乏使用限制可能会导致道德问题，因为对模型使用方式的控制较少。
开源 LLM 正在各行各业掀起波澜，被证明是进步和效率的福音。以美国宇航局为例，它使用这些模型来分析大量的文本数据。或者考虑医疗保健行业，开源 LLM 帮助专业人士从医学文献和患者互动中提取见解。这些模型的多功能性使它们成为满足各种组织需求的宝贵资产。
Meta AI 和 Vicuna 的 Llama 2 是杰出的开源 LLM，它们证明了开源解决方案可以与专有模型抗衡，即使是那些拥有更多资源的模型。然而，LLM并非没有挑战。输出错误、训练数据偏差和安全漏洞等问题是需要解决的真正问题。这些挑战凸显了持续研究和开发的重要性，以尽量减少潜在的负面影响并促进负责任地使用 LLM。
IBM Watsonx 支持所有 LLM
IBM 通过支持 Watsonx Studio 等平台，认识到了开源运动的重要性。该平台支持专有和开源模型的发布和管理，反映了业界拥抱开源 AI 开发的更广泛趋势。这种转变承认了社区驱动的创新带来的价值。
开源 LLM 场景是动态的，并且不断变化。当你深入研究这个领域时，你会发现开源开发的协作精神不仅仅是一个理想主义的概念，而是一种实用的方法，可以创造更有效、更透明、更包容的人工智能技术。无论您是开发人员、商业领袖还是 AI 爱好者，了解专有 LLM 与开源 LLM 的细微差别对于挖掘这些工具带来的巨大可能性至关重要。