為何開源社群可能成為OpenAI爭議的最大受益者

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Updated on 十一月 20 2023

今晨，微軟意外地聘請了前OpenAI首席執行官Sam Altman和總裁Greg Brockman。此舉似乎是微軟試圖緩解OpenAI近期動盪事件的後果，該公司董事會在週末前做出了爭議性決定，解雇了Altman。

目前，OpenAI的情況仍未解決。多位研究人員已辭職，許多員工和高管也在積極反對董事會的決策。與此同時，微軟與OpenAI的關係變化不定。微軟計劃成立一個由Altman和Brockman領導的內部研究部門，這可能會形成對OpenAI的競爭。

顯然，OpenAI的運作已發生根本性變化，其產品包括ChatGPT及其API平台也不例外。這次動盪突顯了AI行業迅速演變的態勢，關於先進AI系統的風險和人工通用智慧（AGI）潛在威脅的辯論將持續存在。

如此的衝突可能重現，尤其是在那些專注於平衡研究與產品開發的AI實驗室中。因此，依賴OpenAI科技的企業需要重新評估其策略，以應對公司當前的不確定性。

在此背景下，開源模型市場或將成為重要受益者。與如OpenAI這樣的封閉源平台不同，開源模型使使用者完全掌控和負責其應用，避免單點故障的風險，例如API伺服器或優柔寡斷的領導。

據報導，超過100家OpenAI客戶於動盪後已聯繫競爭對手，如Anthropic、Google Cloud、Cohere和Microsoft Azure。

企業可以選擇在其伺服器上、公共雲中或通過模型服務平台部署開源模型。主要雲服務提供商提供對流行的開源模型如Llama 2、Mistral、Falcon和MPT的無縫接入，包括Microsoft Azure AI Studio和Amazon Bedrock。這種多樣性使得企業能夠根據其現有基礎設施自定義模型。

開源模型通常提供比專有模型更穩定的性能。最近幾個月，由於持續的再訓練和調整，OpenAI的模型出現多次性能波動。這些專有模型可被視為不透明的系統，難以實現穩定的輸出。

相對而言，開源模型使企業能夠掌控更新，自定義安全防護，避免因網絡上分享的破解漏洞而導致的突然變更。開源模型的生態系統正迅速發展，受研究人員和開發者之間的合作知識共享推動。

目前有多種工具使企業能夠基於特定需求自定義開源大型語言模型（LLM），提供專有模型所欠缺的彈性。企業可以使用量化技術來降低運營成本，或採用低階適應技術以低價調整模型，使許多模型能夠在單個GPU上運行。開源模型可適用於各種應用和預算。

像OpenAI這樣的公司面臨著追求雙重目標的挑戰：實現AGI和提供能夠產生收入的產品以資助研究。這些目標經常相互衝突，正如持續發展的OpenAI事例所展示的。

實際上，大多數企業並不追求AGI，也不需要參數達數兆的尖端模型。他們所需的是穩定LLM應用的可靠框架，即使這意味著使用數十億參數的模型。在開源生態系統中，這代表著一個重要的機會。隨著OpenAI後續影響的持續，預計將有更多企業轉向開源LLM。

如ChatGPT這樣的平台對於快速原型設計和探索先進AI能力非常有價值。然而，一旦企業確定了正確的應用，他們將更有利於投資於穩定的技術，無論開發這些技術的公司內部動態如何變化。

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