大模型开闭源争吵不休：开源落后闭源一年，决定模型能力的不是技术？
华卫
开源和闭源之争，在大模型时代依然延续着。前不久，百度创始人李彦宏在内部讲话中发出“开源模型会越来越落后”的言论，再次将这一话题引爆。
不仅有许多业内人公开提出不同看法，似乎还接连迎来市场层面的“回应”：Meta 时隔两日发布性能直追 GPT 4 的开源大模型 Llama 3，苹果、微软又各自开源了针对手机等移动设备的语言模型 OpenELM 和 Phi-3 Mini。
然而，尽管开源模型在今天的崛起有目共睹，其背后的问题依然不可回避。由于本身的黑盒属性，开源的“众人拾柴火焰高”优势并不能完全显现在大模型上，甚至成本和效率更受影响。那么对于各个行业的厂商来说，身处如今的大模型市场，该做出怎样的选择？
带着这一问题，InfoQ《极客有约》特别邀请了零一万物开源负责人林旅强担任主持人，与 Data Strato 副总裁史少锋、华为 AI 科学家张敏、LLMFarm 创始人 & CEO 宜博， 在 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会即将召开之际，一同探讨开源与闭源模型的现状、差异及未来发展。部分亮点如下：
整体开源落后于闭源，以 GPT 为代表大概是一年时间的差距；
模型能力的差异不在于开或闭，而是背后的人与团队；
自建模型还是购买第三方服务，企业要根据各自的商业场景选择成本和合规需求最适合的部署方式；
企业使用大模型可能不止一套，会像今天使用云一样是混合架构；
正确认识大模型的能与不能才是避坑最好的条件。
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1. 开源模型在大模型时代的崛起引发了开源和闭源之争，百度创始人李彦宏在内部讲话中表示开源模型会越来越落后，再次引发争议。 2. 尽管开源模型在崛起，但其黑盒属性导致其优势并不能完全显现在大模型上，甚至成本和效率更受影响。 3. 模型能力的差异不在于开或闭，而是背后的人与团队，企业在选择自建模型还是购买第三方服务时需要根据商业场景选择最适合的部署方式。 4. 开源社区当前还是落后于闭源社区，但这种差距在缩小，开源模型的能力正在逐步追赶闭源模型。 5. 企业在选择大模型部署策略时，需要根据自身的使用场景和合规需求选择最适合的部署方式，逐步验证并选择成本和合规需求最适合的部署方式. 6. 自建大模型与采用第三方模型在技术难度和支持上存在差异，企业需要根据能力和成本考量去选择适合的部署方式. 7. 数据安全和隐私保护对于大模型部署至关重要，不管是自建还是第三方模型，都应该足够重视数据安全和隐私保护. 8. 开源模型可能在安全和隐私方面做得很好，而闭源模型可能存在更长时间的未知漏洞，因此在选择模型时需要综合考虑安全性. 9. 数据安全还需考虑跨境传输，不同地区对于数据跨境的要求不同，合规需求也需要考虑客户所在国家的相关数据法规.
该试读文章来自《AI 前线》，如需阅读全部文章，
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