你可能听说过人工智能模型被描述为“开放”或“封闭”。这说的可不是模型的性格。像ChatGPT背后的大型语言模型AI，虽然看起来好像有性格，但其实并没有真正的个性。
这些标签说的是：关于一个AI模型如何运作的全部信息是否公开、模型能否被修改；还是说开发者把内部运作保密，模型本身归开发者私有。
开源软件
开源软件的概念起源于20世纪80年代和90年代的自由软件运动。该运动的创始人认为，软件创造者和用户应该享有“四项自由”：运行程序、研究和修改程序、分发原始副本、分发修改后的版本。最基本的要求就是程序的源代码（也就是基本指令）必须公开。
20世纪90年代末，参与网景浏览器和Linux操作系统等项目的软件开发人员创造并推广了“开源”一词，用“开源”这个词来概括这些理念。
作为这场不断发展的运动的一部分，某些组织制定了开源许可证，明确规定了某段源代码可以怎么用、怎么分发，包括GNU通用公共许可证、Apache许可证、MIT许可证和伯克利软件分发许可。每种许可证还说明了软件专利用在源代码上时可能有哪些限制。
开源还是开放权重？
随着人工智能大语言模型的迅猛发展，尤其是OpenAI在2022年推出的ChatGPT，开源理念在过去几年中再次成为焦点。开发者首先在大规模数据集上训练新模型，然后将模型部署出来供其他人使用。
Meta是最早发布开源大语言模型的大公司之一，该模型名为LLaMa。该公司于2023年2月24日发布了LLaMa，并公开了“推理”源代码——即驱动模型运行的指令。同时，它还发布了所谓的权重，也就是模型在训练中学到的知识，以编码形式存储。然而，像开源促进会这样的开源组织表示，LLaMa的许可指南禁止商业再利用，该组织坚称这并非真正的开源。
其他公司发布了“开放权重”模型，例如DeepSeek AI的DeepSeek和阿里巴巴的Qwen。这些模型对二次使用的条款限制较少，AI社区很快就采用了。尽管如此，许多开发者认为，真正的开源AI模型不仅应包括源代码和权重，还应包括训练模型所用的数据。
要开放的东西很多
开源促进会对完全开源AI模型的定义中，训练数据是关键要素之一。然而，一些开发者怀疑，分发所需的海量数据集是否真的可行。
热门跟贴