的信件认为，在争夺人工智能主导地位的竞争中，开源有潜力胜过谷歌和 OpenAI。 开源平台的一大优势是协同创新能力。随着 Meta 强大基础模型的泄露，开源社区取得了巨大的飞跃。全球各地的个人和研究机构迅速开发出改进和修改版本，其中一些甚至超过了 Google 和 OpenAI 的发展速度。 由于开源社区具有去中心化和开放的特性，其产生的各种想法和解决方案影响深远且极具影响力。
该社区创建的模型迭代并改进了现有解决方案可以借 奥地利电报放映 鉴的战略。 有趣的是，这位工程师还指出，这些开源模型的构建考虑到了可访问性。与 GPT-4 这样的庞然大物相比，其中一些模型取得了令人印象深刻的结果，并且可以在功能强大的笔记本电脑上运行。我们可以用五个关键点总结他们对 LLM 的看法： 缺乏灵活性和速度：大型模型开发速度慢，难以快速进行迭代改进。
这阻碍了创新步伐，并阻碍了对新数据集和任务的快速反应。 昂贵的再训练：每当有新的应用或想法时，大型模型通常需要从头开始重新训练。这不仅会丢弃预训练，还会丢弃在此基础上进行的任何改进。在开源世界中，这些改进会迅速累积，使全面重新训练的成本极高。 阻碍创新：虽然大型模型最初可能提供卓越的功能，但其规模和复杂性可能会扼杀快速的实验和创新。