今天小編分享的科學經驗：大模型，開源幹不掉閉源，歡迎閱讀。
開源大模型對閉源大模型的衝擊，變得非常猛烈。
今年 3 月，Meta 發布了 Llama（羊駝），很快成為 AI 社區内最強大的開源大模型，也是許多模型的基座模型。有人戲稱，當前的大模型集群，就是一堆各種花色的 " 羊駝 "。
而就在前些天，Meta 又推出了免費可商用版本的 " 羊駝 2 号 " —— Llama2，據說性能比肩 GPT-3.5。
這在整個大模型圈都是非常炸裂的。
我們知道，各個互聯網、科技公司都在競相訓練、推出自己的大模型，投入了大量的計算資源和成本，如果不能有效的完成商業化，那麼這些大模型就很難回收成本，後續的迭代、更新、更新都成問題，不僅研發企業會虧個底掉，更苦惱的大概就是 " 前功盡棄 " 的用戶了。
而現在有了自由開放強大的開源大模型，誰還願意給閉源大模型送錢呢？
還真的有。
開源是大勢所趨，但閉源大模型依然有其存在意義和商業價值。按照目前的 AI 產業落地經驗來看，用好大模型，還是得靠閉源。
今天我們就來聊聊這個問題，到底是誰，需要閉源大模型？
到產業去，到產業去
大模型的商業化終點是產業，想必已經是不用過多解釋的共識了。
前不久，我參加某一個國產大模型的内部溝通會，對方高層就明确表示，自己全部用的是閉源代碼，并且堅持走閉源路線，就是考慮到訓練大模型與行業夥伴合作，其中很多隐私數據是不方便開源的。
見一斑可窺全豹，至少在短期内，大模型走向產業，落地還是要靠閉源。
模型方面，閉源大模型的質量更高。
就拿目前最能打的 Llama 2 為例，Meta 将 Llama 2 70B 的結果，與閉源模型進行了比較，結果在 MMLU 和 GSM8K 上接近 GPT-3.5，但在編碼基準上，還存在顯著差距，不少數據在多樣性和質量方面有所欠缺。
當然，開源大模型的優化迭代速度很快。但開源的本質和 " 有性繁殖 " 很像，就是通過大量繁殖和變異，如同開篇那張 " 羊駝集群 " 一樣，面對不确定的未來，借助進化的 " 優勝劣汰 "，讓最優質的後代持續湧現。所以，開源軟體的分支多，對用戶來說，這個選擇的成本是很高的，加上開發人員眾多，版本控制是一個問題。
安全性方面，閉源大模型的可靠性更高。
開源大模型要遵守開源協定，商業使用需要獲得授權，海外開源大模型也要受到屬地管轄，github 就曾封禁俄羅斯開發者賬号。使用海外開源大模型開發產品，供應鏈的風險，是客觀存在的。
那麼，使用國產開源大模型呢？安全性得到保障，但從商業角度看，很多客戶，如大型政企，也非常看重大模型在業務上的可靠性，采購時往往需要大公司的品牌背書。一方面研發投入更大，口碑更高；另一方面，萬一大模型生成不當，導致商業損失或商譽問題，使用閉源大模型可以問責服務商，使用開源大模型總不能找全球開發者算賬吧？
比如大模型創業公司 Huging Face，為客戶提供 AI 咨詢，是開源社區的台柱子，表示有大量客戶希望把自己的私有數據 / 專業數據用來訓模型，并不想把這些數據給到 OpenAl。
產業化方面，閉源大模型的長期服務能力更強、更可用。
大模型落地，并不是接入 API、塞進數據、調參優化就結束了。作為一種新興技術，大模型與業務場景的融合，還有非常多挑戰。比如大模型需要通過蒸餾壓縮，減小模型規模，才能在端側部署，很多企業根本沒有這類專業人才。
再比如，大模型與業務結合，需要產品、運營、測試工程師等多種角色共同參與，這些服務能力是以 coder 為主的開源團隊，所很難提供的。此外，大模型的長期應用，算力、存儲、網絡等配套都要跟上，開源社區無法幫助用戶 " 一站式 " 解決這些細節問題。
還有數據隐私顧慮，大模型是不能直接為產業所用的，還要通過專有場景數據進行優化，而這些數據訓練完的模型會被開源開放出去，讓企業顧慮重重。
我們曾采訪過一個智慧醫療研發團隊，對方表示，大量醫療數據分布在各大醫院、研究機構，又涉及患者隐私，大家對于把數據拿出來共同訓練一個行業模型，都存在顧慮。一方面是安全得不到保障，另一方面是自己的數據質量高，但從中得不到恰當的回報，和其他數據質量低的機構一樣，很難協調。在開源大模型的共建中，如何得到數據、把握配方、确定各方貢獻，還存在很多難題。
開源大模型需要平衡技術創新自由和版權收益之間的衝突，而使用閉源大模型就沒有這方面的麻煩，數據和模型的所有權、使用權都很清晰，牢牢掌握在企業自己手裡。
可以說，目前開源大模型還無法達到實際的業務需求。而開源大模型使用者和 ISV 集成商，是需要獲得商業回報的，如果開源大模型不可商用、效果不好、很難賺錢，那麼即使免費，企業也會慎重考慮要不要投入人來開發。
所以，未來一段時間，閉源依然是大模型落地產業的熱門選擇。
到群眾去，到群眾去
可能有人不理解了，開源免費商用，大家都能用上白菜價的大模型了，對開發者和企業用戶多友好，你怎麼還說閉源好？是不是為一門心思賺錢的大廠站台？
非也。
但凡了解開源，都會支持開源。但凡支持開源，都會關注開源的商業化。
中國科學院梅宏院士曾說過，開源以理想主義為源起，以商業化為蓬勃助力，是開放創新的典範。沒有商業化，不可能有開源。
所以，開源也好，閉源也好，誰能更早 " 可商用 "，誰就更有未來。這一點上，閉源大模型可能更占優勢，畢竟有底氣閉源的廠商，還是有兩把刷子和研發家底兒的。
那麼，開源大模型的優勢在哪裡呢？如果說閉源大模型要到產業去，那麼開源大模型就要到群眾中去，主打一個人多力量大。
（LeCun 認為 Llama-v2 會改變 LLM 的市場格局）
開源大模型不同于傳統開源軟體，把源代碼放上去，然後全球開發者來貢獻代碼就完了。大模型的協同共建，更多體現在社區繁榮，大家一起把模型做優化、數據做豐富、工具做完善、應用做全面……
這時候，開源模式能夠帶來幾個好處：
1. 技術創新。開源社區可以匯聚廣大科技企業、研究機構和開發者，對模型進行優化、改進、加速迭代，讓模型技術和配套數據集、應用工具等，變得豐富、高質，從而保持領先。
2. 人才争奪。大模型作為新興技術，人才緊缺，通過開源社區吸引全球優秀人才做貢獻，加速大模型更新，能夠拉開差距。有競争才有壓力，所以 LLama 2 發布之後，很快傳出 OpenAI 也開始考慮半年内開源 GPT-3.5 的消息，開發者們有福了。
3. 生态合攏。目前各行各業的 IT 解決方案和數字化轉型，大量使用開源技術和應用，建設大模型開源生态，讓 IT 人才和企業使用相關技術，對于後期的商業化非常有幫助。比如 OpenAI 的合作夥伴 / 投資方微軟，這次也選擇成為 Llama 2 的首要合作夥伴，支持個人開發者和中小公司以最低成本調用 Llama 2，這對 azure 無疑是一大利好。
不是所有開源大模型都能成功，生态是關鍵的護城河。
夾心餅幹，向何處去？
就像手機作業系統的 iOS 與 Andriod，開源與閉源的競争，并不是某一個領網域打的 " 你死我活 "，而是各自走出一條差異化的道路，迎來自己的天地。大模型也是如此。
閉源大模型開門迎客，開源大模型紅紅火火，大家都有光明的未來。
既然如此，為什麼還有專家認為，Llama 2 開源對開源來說是一個巨大的飛躍，但對閉源的大模型公司是一個巨大打擊？
究竟打擊了誰？
答案應該是，既不甘心只做應用層、又沒能力卷過大廠的基礎大模型廠商。
谷歌研究人員曾發文說，因為有開源社區，我們（Google 和 OpenAI）沒有護城河。但是，OpenAI 還有 GPT-4 這樣的閉源大模型作為殺手锏，只有被開源逼急了的情況下，才考慮把 GPT-3.5 開源，這裡面是有技術代差的。而且 GPT-3.5 開源只透露了口風，具體進展還是未知數。
所以，這類頭部科技廠商和雲巨頭，如海外的谷歌、OpenAI，國内的 BATH，卡、錢、人才、數據、市場認知度、客戶基礎都有優勢，走閉源路線來完成大模型商業化、產業化是有一定先發優勢和壁壘的。
這就苦了那些一心想訓基礎通用大模型的二三線廠商了。
此前，全球大小科技公司和各類科研機構，一擁而上訓基礎大模型，比如某些機器視覺 AI 獨角獸，不小心就成了基礎層和應用層之間的 " 夾心餅幹 "。
實力上打不過 GPT，成本上打不過 Llama，訓出來的基礎通用大模型，還沒等到正式開放商用，就已經過時了，注定是明日黃花。市場上拼不過巨頭，開放度不如開源社區，幾乎不可能收回高昂的開發成本。
趁早放棄死磕大模型，或許才是明智選擇。
比如國内某 AI 公司的大模型，此前私有化報價是一年 30 萬，随後就宣布對學術研究完全開放，獲得授權可免費商用。做大模型開源社區，也有商業化的可能（如 Linux/ Android/ 紅帽），同時也能避免跟頭部的通用大模型的 " 硬碰硬 "。
（知名投資人關于 Llama2 開源的讨論截圖 / 來自網絡）
對于應用層開發者和 ISV 集成商企業來說，用好產業接受度高的閉源大模型，可以更快讓客戶接受，更适合私有化定制部署的業務需求，更快完成商業落地和收入增長。
對于 AI 創業公司來說，開源直接就能用，避免重復造輪子，可能是更理想、低成本試錯的商業化手段，" 報團取暖 " 貢獻大模型開源項目，推動大模型開源社區的發展，也會獲得社區回饋和商業回饋。
中國大模型發展到高水平，既要有全球領先的閉源大模型打頭陣，也要有具備世界影響力的大模型開源社區。
道阻且長，行則将至。不妨用建設性心态，來看待開源閉源之争，給國產閉源大模型一些信心，也給國內開源社區一些鼓勵和支持。
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