开源社区如何可能成为OpenAI争议的最大受益者

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Updated on 十一月 20 2023

今晨，微软出人意料地聘请了前OpenAI首席执行官山姆·奧特曼和总裁格雷格·布罗克曼。这一举动似乎是微软试图应对OpenAI近期的动荡局面，特别是在董事会在周末前做出有争议的决定解雇奥特曼之后。

OpenAI的局势仍旧未得到解决。几名研究人员已辞职，多位员工及高管积极反对董事会的决定。同时，微软与OpenAI的关系也在变化。微软计划成立一个由奥特曼和布罗克曼领导的内部研究机构，这可能会导致与OpenAI的竞争。

可以肯定的是，OpenAI和其产品（如ChatGPT及其API平台）已经发生了根本性变化。这一动荡凸显了人工智能行业快速发展的态势，关于高级人工智能系统风险以及通用人工智能（AGI）潜在威胁的讨论仍将持续。

这些冲突极有可能在专注于研究与产品开发平衡的AI实验室中再次出现。因此，依赖OpenAI技术的企业需要重新评估其策略，以应对公司的不确定性。

在此背景下，开源模型市场可能成为一个重要的受益者。与OpenAI等封闭源平台不同，开源模型让用户能够完全控制和负责其应用，避免了单点故障的风险，如API服务器或犹豫不决的领导层。

据报道，OpenAI发生动荡后，超过100家客户已向Anthropic、Google Cloud、Cohere和Microsoft Azure等竞争对手寻求帮助。

企业可以根据需求选择部署开源模型的方式—无论是在本地服务器、公共云还是通过模型服务平台。主要云服务提供商提供便捷接入流行的开源模型，如Llama 2、Mistral、Falcon和MPT，包括Microsoft Azure AI Studio和Amazon Bedrock。这种多样性让企业可以根据现有基础设施定制模型。

相比专有模型，开源模型通常提供更稳定的性能。最近几个月，OpenAI的模型出现了多次性能波动，主要由于其不断的再训练和调整。而专有模型往往被视为不透明的系统，导致输出稳定性不足。

相对而言，开源模型赋予企业控制更新、自定义安全措施的能力，避免因网络共享的越狱漏洞等外部因素导致的突发变化。开源模型的快速发展，得益于研究人员和开发者之间的合作与知识共享。

现在有许多工具可以根据特定需求定制开源大语言模型（LLMs），提供的灵活性往往是专有模型所缺乏的。企业可以利用量化技术降低运营成本，或使用低秩适应技术以低成本微调模型，使得多个模型能够在单一GPU上运行。开源模型能够适应各种应用和预算需求。

像OpenAI这样的公司面临双重目标的挑战：追求AGI并提供能够产生收入以资助科研的产品。这些目标往往相互冲突，正如OpenAI当前的风波所示。

实际上，大多数企业并不追求AGI，也不需要参数达到万亿级的尖端模型。它们需要的是构建稳定的LLM应用的可靠框架，即使这意味着使用参数只在几十亿的模型。这为开源生态系统提供了重要机会，预计更多企业将趋向于开源LLM。

像ChatGPT这样的平台在快速原型开发和探索先进AI能力方面非常有价值。然而，一旦企业识别出合适的应用，它们将更有利于投资于在开发公司动态变化时仍保持稳定的强大技术。

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