关于业界大语言模型(LLM)开源的一些看法

近期看到阿里开源了720亿参数模型通义千问,已实现“全尺寸、全模态”开源,对这个动作的一些想法,包括好处和缺点

国内大语言模型的开源有许多好处,如下:

1. 提升技术水平:国内大语言模型开源可以使更多的研究人员、工程师和学生参与进来,共同开发和改进模型,从而提升国内的自然语言处理技术水平。

2. 降低研发成本:开源模型可以让企业和研究机构节省研发成本,避免重复造轮子,加速模型迭代和推广应用。

3. 推动产业发展:开源模型的应用可以推动语音识别、机器翻译、智能问答等产业的发展,创造更多就业机会和经济效益。

4. 促进学术交流:开源模型可以促进学术界的交流和合作,推动自然语言处理领域的研究进展和技术创新。

5. 促进自家云服务业务:开源版本原生支持自家云服务的原生部署、优化和相关工具集成,方案用户进行快速部署,提升云服务收入

6. 生态发展:围绕开源基础大模型、数据集、算力,借助大模型训练工具,形成围绕大模型的生态,初进行业垂域模型、人才、产业、需求的正向闭环,在大模型开源平台上实现多边的用户生态

总之,国内大语言模型开源具有多方面的好处,有助于促进学术、产业、社会、生态和人才的发展。

缺点和带来的问题:

1. 安全风险:由于开源大模型是公开的,任何人都可以下载和做微调,这可能导致安全风险。攻击者可以分析大模型中的漏洞并利用它们来攻击系统。此外,因为许多开源项目是由社区维护的,所以可能无法保证大模型的安全性和稳定性。

2. 维护困难:开源大模型通常由志愿者或社区维护,这意味着可能无法及时修复漏洞或添加新功能。此外,不同的贡献者可能会添加不同的大模型库或组件,这可能导致大模型库变得庞大而难以维护。

3. 许可证问题:开源大模型通常使用各种开源许可证发布,这些许可证可能会对如何使用和分发大模型施加限制。如果没有仔细遵守这些许可证,可能会导致法律纠纷。

4. 兼容性问题:不同的开源项目可能使用不同的编程语言、框架或技术栈,这可能导致兼容性问题。在将不同的开源组件集成到一个系统中时,可能需要额外的工作来确保它们能够正常工作。

5. 社区支持:虽然开源社区通常很活跃并且愿意提供帮助,但是有时可能无法及时得到支持或解决问题。这可能会影响到项目的进展和成功。

6. 知识产权问题:在某些情况下,开源大模型中可能包含受知识产权保护的数据、代码和组件。如果没有得到适当的许可或授权,使用这些数据可能会导致知识产权纠纷。

因此,我们在选择使用开源大模型时,需要仔细评估项目的质量、安全性、许可证和其他相关因素。

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