ChatGPT問世半年多來，全球科技公司爭相開發(fā)大模型，大模型走向開源的趨勢幾乎成為定局。而隨著越來越多的大模型被開源，也將對目前處于行業(yè)領(lǐng)先地位的OpenAI形成壓力。
此前，大模型的“主導(dǎo)權(quán)”集中在幾家大型科技公司手中，開源社區(qū)為此在過去的幾個月里強勢反擊，包括Meta的Llama2在內(nèi)的項目試圖挑戰(zhàn)大型科技公司已經(jīng)建立的整個商業(yè)模式。
而在國內(nèi)，像阿里(94.85, 0.63, 0.67%)這樣的大公司也加入了開源大軍。上周，國內(nèi)AI開發(fā)者社區(qū)“魔搭”（ModelScope）上架阿里巴巴的兩款開源模型Qwe(0.1289, -0.08, -38.56%)n-7B和Qwen-7B-Chat，分別為阿里云通義千問的70億參數(shù)通用模型和對話模型，兩款模型均開源、免費、可商用。
阿里云表示，開源大模型可以幫助用戶簡化模型訓(xùn)練和部署的過程，用戶不必從頭訓(xùn)練模型，只需下載預(yù)訓(xùn)練好的模型并進行微調(diào)，就可快速構(gòu)建高質(zhì)量的模型。
百川智能CEO王小川預(yù)計，未來80%的企業(yè)會用到開源的大模型，因為閉源很可能沒有辦法對產(chǎn)品做更好的適配，或者成本特別高，閉源可以給剩下的20%提供服務(wù)�！岸呤窃诓煌a(chǎn)品中互補的關(guān)系�！蓖跣〈ㄕf。
“開源軍團”來勢洶洶
今年4月，美國軟件公司Databricks發(fā)布了開源模型Dolly 2.0，成為業(yè)內(nèi)首個開源、遵循指令的大模型，它在透明且免費提供的數(shù)據(jù)集上進行了微調(diào)，該數(shù)據(jù)集也是開源的，可用于商業(yè)目的。
隨后，Meta公司在7月中旬發(fā)布了人工智能模型Llama 2的開源商用版本，這對于大量的開發(fā)者而言，意味著大模型應(yīng)用進入了“免費時代”，初創(chuàng)公司也能夠以低廉的價格來創(chuàng)建類似ChatGPT這樣的聊天機器人。
獵豹移動(2.52, -0.11, -4.18%)創(chuàng)始人、董事長傅盛在社交媒體上隨即公開表示：“大模型不再高不可攀，平民化大模型時代已經(jīng)到來！像我們這樣的公司會笑醒在深夜。”
作為聊天機器人等人工智能工具等基礎(chǔ)，大模型的開源將降低企業(yè)開發(fā)各自版本的ChatGPT。Meta將Llama 2開源，意味著企業(yè)可以訪問Llama 2模型，并通過調(diào)優(yōu)來創(chuàng)建自己的類似于ChatGPT或谷歌(130.15, -1.69, -1.28%)Bard聊天機器人這樣的產(chǎn)品。
國內(nèi)方面，企業(yè)也在加速。阿里云通義千問開源，開源模型主要為Qwen-7B和Qwen-7B-Chat兩種。
其中，Qwen-7B是支持中、英等多種語言的基座模型，在超過2萬億token數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，上下文窗口長度達到8k。Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文對話模型，已實現(xiàn)與人類認知對齊。開源代碼支持對Qwen-7B和Qwen-7B-Chat的量化，支持用戶在消費級顯卡上部署和運行模型。用戶既可從魔搭社區(qū)直接下載模型，也可通過阿里云靈積平臺訪問和調(diào)用Qwen-7B和Qwen-7B-Chat，
同時，阿里云透露，通義千問7B預(yù)訓(xùn)練模型在多個權(quán)威基準(zhǔn)測評中表現(xiàn)出色，在英文能力測評基準(zhǔn)MMLU上，通義千問7B模型得分超過一眾7B、12B、13B主流開源模型，該基準(zhǔn)包含57個學(xué)科的英文題目，考驗人文、社科、理工等領(lǐng)域的綜合知識和問題解決能力。在中文常識能力測評基準(zhǔn)C-Eval上，通義千問在驗證集和測試集中都獲得高分，在數(shù)學(xué)解題能力評測GSM8K、代碼能力評測HumanEval等基準(zhǔn)上也有不俗表現(xiàn)。
瀾舟科技創(chuàng)始人CEO周明對第一財經(jīng)記者表示：“開源、閉源之爭可能又要再度上演，Meta這些公司發(fā)布了可商用的水平也不錯的開源模型，可能會對某些公司的閉源模型或者某些團隊的’自研模型’產(chǎn)生很大的壓力�！�
在過去幾年，科技巨頭公司似乎能夠壟斷大型語言模型不斷增長的市場。它們選擇將模型閉源，筑牢自己的“護城河”，很少對外公開技術(shù)進展。
但隨著大模型的競爭愈演愈烈，這些科技巨頭已經(jīng)顯著感受到來自開源社區(qū)的壓力。市場對于大模型的選擇正在逐漸從“越大越好”轉(zhuǎn)向“越便宜越好”、“越高效越好”以及“越可定制越好”。
一些分析師表示，開源模型可能會削弱ChatGPT的開發(fā)商OpenAI公司以及谷歌大模型當(dāng)前的市場主導(dǎo)地位，OpenAI的GPT和谷歌Bard大模型向用戶收取昂貴的費用。
由于閉源模型只有源代碼所有者掌握代碼修改的權(quán)力，其他人無法獲取“底稿”，只能向軟件開發(fā)商購買成品。
根據(jù)Fast Company預(yù)測，OpenAI今年收入有望達到2億美元，這些收入包括向開發(fā)者提供API數(shù)據(jù)接口服務(wù)、聊天機器人訂閱服務(wù)費等。而大模型一旦開源后，在版權(quán)限制范圍內(nèi)，任何人都可以公開獲取模型源代碼，并進行修改甚至重新開發(fā)。這意味著大模型開源后會吸引更多開發(fā)者，大模型的應(yīng)用也將更加豐富。
例如，在Llama2宣布開源不久，人工智能初創(chuàng)公司Stability AI就已火速微調(diào)出了一款叫做FreeWilly模型，并稱其性能可與ChatGPT媲美。
大模型的“護城河”在哪？
谷歌最近泄露的一份內(nèi)部文件表明，由于開源大模型的進步，大型科技公司的市場份額并不像看起來那么穩(wěn)固。谷歌的文件稱：“我們沒有護城河，OpenAI也沒有�！�
隨著大模型重點轉(zhuǎn)向創(chuàng)建更大的模型，研究和創(chuàng)新的成本急劇上升。像GPT-3這樣的模型需要數(shù)百萬美元來訓(xùn)練和運行。因此，大模型的工作僅限于少數(shù)有足夠經(jīng)濟實力的公司和與其相關(guān)的人工智能實驗室。
大模型的關(guān)鍵“護城河”包括：訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)、模型權(quán)重以及訓(xùn)練和推理成本。大型科技公司在訓(xùn)練和推理成本方面占據(jù)優(yōu)勢，因為它們是唯一有能力支付訓(xùn)練和運營大模型基礎(chǔ)設(shè)施費用的公司，小公司無力支付價格高昂的GPU，即便是租賃云端算力的價格也非常昂貴。
而要在數(shù)據(jù)以及模型權(quán)重方面獲得優(yōu)勢，一些科技公司選擇了閉源。OpenAI可能是最具代表性的例子。在OpenAI成立早期，它曾是一家發(fā)布所有研究成果的人工智能實驗室，但現(xiàn)在，該公司已經(jīng)發(fā)展成為一家出售其大模型API訪問權(quán)限的初創(chuàng)公司，甚至不再發(fā)布有關(guān)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)的詳細信息。
這也是馬斯克批評OpenAI“違背初心”的關(guān)鍵因素，尤其是在微軟(322.23, -3.82, -1.17%)公司向OpenAI追加數(shù)十億美元投資后，馬斯克認為OpenAI的技術(shù)已經(jīng)完全被微軟掌控，不利于行業(yè)的共同繁榮。
隨著Meta和阿里巴巴等更多企業(yè)逐步開源大模型，未來也將倒逼更多閉源模型開源。
這些GPT大模型的開源替代品對于開發(fā)者意味著什么？一位大模型開發(fā)者告訴第一財經(jīng)記者：“首先是即便大模型參數(shù)不夠大，但如果在非常大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，那么在性能方面也可以與參數(shù)非常大的模型競爭；其次，是一些小型的企業(yè)可以用很少的預(yù)算和適量的數(shù)據(jù)將小模型微調(diào)到與大模型相媲美的程度�！�
他還表示，由于開源模型支持不同的團隊在彼此的工作基礎(chǔ)上進行構(gòu)建，因此開源模型的進步速度比封閉生態(tài)系統(tǒng)快得多。
王小川則認為，開源確實容易“建立人品”，拉來更多的朋友一起參與大模型的開發(fā)和改進，加速創(chuàng)新，用戶的使用門檻和成本也更低。同時，開源也可以為商業(yè)化做準(zhǔn)備，如果大家用起來覺得不錯，當(dāng)需要更好的服務(wù)和更大的參數(shù)時，可以探索進一步的商業(yè)化路徑。
Meta AI科學(xué)家Xin Liu不久前也對媒體表示，Meta做大模型的思路和OpenAI不太一樣�！癘penAI是一個比較close的模型，但我們相信開源�！彼f，尤其對于那些中小企業(yè)而言，它們自己沒有足夠的能力和資本去訓(xùn)練一個大模型，但通過開源的方式，它們可以利用Llama2，結(jié)合企業(yè)自身的數(shù)據(jù)、具體的應(yīng)用場景進行相關(guān)的優(yōu)化。
他同時認為，現(xiàn)在大模型行業(yè)遠遠沒有形成被某一家壟斷或是一家獨大的局面，每個公司、每個人都有很多事情可以去做，不論是做訓(xùn)練、做本身的技術(shù)加速或是數(shù)據(jù)的處理、應(yīng)用層面等等。
外部創(chuàng)新會削弱大廠的價值
更多的開源模型能夠為想要在其應(yīng)用程序中使用大模型的企業(yè)提供替代方案，這對大型科技公司意味著什么？
谷歌備忘錄中就警告稱：“現(xiàn)在大模型的前沿研究已經(jīng)可以負擔(dān)得起，那么保持技術(shù)競爭優(yōu)勢就變得更加困難。世界各地的研究機構(gòu)都在彼此的工作基礎(chǔ)上探索解決方案，這遠遠超出了我們自己的能力。我們可以嘗試保守自己的秘密，但外部創(chuàng)新會削弱它們的價值。”
但伴隨而來的問題是，相應(yīng)的監(jiān)管和商業(yè)化將成為難題。因此企業(yè)在選擇模型開源還是閉源的時候，要綜合考量公司商業(yè)戰(zhàn)略等多方面因素。
“我認為大廠最終都會走向開源模型，因為要吸引開發(fā)者社區(qū)，而且在對外形象上，如果一直不開源，會造成人才的流失。”一位人工智能領(lǐng)域頂尖專家告訴第一財經(jīng)記者。他的團隊也正在基于Llama2進行模型的微調(diào)工作。
他還表示，OpenAI也可以選擇一直不開源，但是前提是它的模型一定要保持絕對的技術(shù)領(lǐng)先才行�！澳壳皝砜矗珿PT4還是有它較為顯著的優(yōu)勢，但未來是否會被超越還很難說�！彼f道。
盡管開源模型的問世無疑會打破大型科技公司對大模型的壟斷，但業(yè)內(nèi)人士認為，開源大模型并不適合所有人，尤其是對于那些沒有內(nèi)部機器學(xué)習(xí)人才并希望通過一些API調(diào)用將大模型快速集成到其應(yīng)用程序中的公司來說，開源對它們的吸引力并不大，這也意味著基于云的大模型市場并不會消失。
周明表示，選擇開源模型可以節(jié)省大量的底座訓(xùn)練的成本。但他提醒稱，如果想用開源的話，要看看開源能不能支撐大數(shù)據(jù)、大算力的能力，或者開源能不能支持內(nèi)部的商用。
開源中國董事長馬越在今年7月在接受第一財經(jīng)記者采訪時也表示，開源可以降低AI大模型的使用門檻。美國有一家開源AI模型托管公司Huggingface，只有100多人，估值已達20億美元，它到今年6月已收錄了26萬個開源大模型，還有數(shù)據(jù)集。
“對企業(yè)來講，只有專屬數(shù)據(jù)訓(xùn)練才有價值，可以把自己的專屬數(shù)據(jù)整理好，然后用一個開源模型來訓(xùn)練，得出自己企業(yè)的AI模型。”馬越說，在此過程中，開源AI模型托管公司可以分發(fā)算力，讓企業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的成本降低。
馬越說，現(xiàn)在國內(nèi)科技大廠之間掀起“百模大戰(zhàn)”，普通的企業(yè)很難得到算力，預(yù)計兩三年里國內(nèi)只剩下一兩家AI大模型勝出。一些地方政府有算力，希望讓更多企業(yè)享受AI模型的普惠。
“開源是一種商業(yè)模式，要的不單是流量，核心生命力在用戶反饋和傳播�！� 馬越說。
達觀數(shù)據(jù)董事長CEO陳運文對第一財經(jīng)記者表示，開源大模型的生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)仍然處于早期。生態(tài)也是目前包括谷歌和微軟在內(nèi)的科技巨頭公司的關(guān)鍵“護城河”，這些公司有著非常豐富的上下游生態(tài)和銷售渠道。
大型科技公司最近的財報電話會議表明，它們已經(jīng)能夠靠人工智能賺取豐厚利潤。微軟業(yè)績顯示，該公司已通過其人工智能服務(wù)創(chuàng)造了價值數(shù)十億美元的業(yè)務(wù)，包括通過Azure OpenAI服務(wù)以及OpenAI在其云基礎(chǔ)設(shè)施上運行的工作負載。
“我認為開源的生態(tài)還需要時間逐步培養(yǎng)，就像安卓系統(tǒng)剛出來后，需要上游手機設(shè)備廠商和下游APP開發(fā)者等生態(tài)鏈的培育，這樣才能形成競爭力和’護城河’�！标愡\文對第一財經(jīng)記者表示。
