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1.开源大模型更有前景吗？

2.参数越大真的越牛逼吗？

3.榜单排名有意义吗？

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1. 大模型开源更有前景？

2. 参数越大真的越牛逼吗？

3. 榜单排名有意义吗？

        在1785年，瓦特对蒸汽机进行了改良，这一创举让人类挣脱了手工业的束缚，开启了辉煌的蒸汽时代。

        随后的1870年，第二次工业革命如洪流般涌现，引领人类踏上了电气时代漫长的征程。

        而在20世纪70年代后，数字化浪潮崛起，人类开始涉足互联网广阔无垠的领域。

        直至今日，随着AI算法不断演进和计算需求的迅速增长，人工智能时代已然悄然降临。谁将是引领人类前行的那股力量？是ChatGPT，还是ChatGLM？我无法确定。然而，可以预见的是，大型AI模型的影响力不亚于蒸汽机、电力和数字化对人类生产方式的影响。它们将为社会技术的发展带来新的飞跃，引发另一轮指数级的信息爆炸。

        中国本土大型模型的兴起可以追溯到2017年，当时中国的科研机构和企业开始积极投入深度学习和自然语言处理领域，默默努力，并在至今茁壮成长。据初步统计，目前国内已经涌现了168家AI大模型，相较于提到的时段，数量翻了一番之多。

        其中，有24个是通用模型，另有40个用于科研、医疗、政务和公共服务领域的模型，其余则用于商业应用和服务提供。值得一提的是，开源模型只有少数几家，其中最著名的是智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的ChatGLM，以及百川智能推出的Baichuan。

1.开源大模型更有前景吗？

        评估AI模型“优劣”和“发展前景”时，不可避免地要考虑“开源”和“闭源”这两种发展路径。在中国，大型模型大致可分为两类，一类侧重于模型本身的发展，另一类则以服务应用为主导。首先是通用开源模型，以ChatGLM和百川为代表。它们在中文语境下表现出色，这是其独特之处。为了增强这类模型在中文处理方面的能力，开发者通常采用两种策略：一是扩展词汇表规模，二是增加中文语料库的比例。开源模型的优势在于易于使用，只需强大的GPU即可运行。但不足之处可能体现在用户体验和实际性能上与论文中的数据有所差异，导致实际应用时性能不如宣传所述。

        另一类大型模型数量较为庞大，这些模型通常以套壳Llama或其他类似模型为基础，在特定数据集上进行深度的个性化定制和优化。它们的特点在于专注于特定市场细分领域，通过深度定制和优化来提升性能。有些模型从论文的角度看，采用特殊方法能够接近甚至超越Chat GPT，在特定领域的任务上表现出色。举例来说，最近推出的Llama 2系列包含了70亿、130亿和700亿参数变体。此外，还训练了340亿参数变体，相较于Llama 1，训练数据增加了40%。因此，基于Llama 2的开源模型进行数据收集、调用和调试，也有可能实现在特定领域上的快速发展。

        在中国，目前第二类大型模型仍然主要以服务为主导，比如百度、讯飞等公司推出的备受关注的通用大型模型。这些模型不开源，用户需要通过它们提供的服务来使用。它们不仅仅提供聊天服务，还需要在特定场景中应用以实现盈利。这些模型的服务模式和收费标准基本与Chat GPT及其他竞争对手保持一致，以在市场竞争中取得优势。

        开源模型具有一定的技术和成本优势。

        庞大参数数量的开源大型模型已经能够达到超级规模封闭模型的性能水平。

        通过极少的预算、适度的数据和低阶适应技术（LoRA）等工具，即使参数较少的开源大型模型也能达到令人满意的性能水平。这种技术创新降低了训练成本，为企业提供了一种替代昂贵闭源模型的低成本解决方案。

        自从Llama 2推出以来，大型模型领域掀起了一股风潮，商用可开源成为各大厂商迫切追求的目标。但是否开源就是评判某个大型模型能否在竞争激烈的市场中生存的唯一标准吗

2.参数越大真的越牛逼吗？

        ChatGPT的参数量并非之前认为的100亿以上，而是仅为20亿（200亿）。尽管这篇论文后来被撤回，但分析指出主要是因为涉及了敏感内容，并非真的从聊天群中获取数据。与单一参数量维度相比，对大型模型的评估实际上可以从多个角度进行：技术维度、商业应用、伦理责任等。从技术角度来看，哪个模型在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面拥有独特的技术优势是最基础的核心逻辑。在此基础之上，模型的性能通常受到训练数据和计算资源的限制。哪个模型拥有更多、更多样化的数据，以及更先进的计算能力？这将直接影响模型的未来发展。

        从应用角度来看，大型模型厂商是否制定了更具前瞻性的商业策略和合理的商业模式，是其在市场上长期生存的基础。而选择的发展方向是否符合目标市场的实际需求，在细分垂直领域的适用性是否最佳，以及市场是否接纳，这些都是确保其未来成功的关键条件。

        最后一个问题也是全球共同面临的挑战，那就是机器伦理与合规问题。哪个模型在道德和伦理方面展现出更高的责任感？是否有明确的道德准则，以确保模型在使用过程中不会对社会和个体造成伤害？哪个模型拥有更严格的合规规定？更出色的数据隐私保护和安全措施？我们必须小心，以免《终结者》中描述的情景成为现实的一部分。

3.榜单排名有意义吗？

        实际上，内部网络早已流传一份针对中文通用大型模型的全面评估基准（SuperCLUE），并且每月都有更新。根据最新一期（2023.10）的SuperCLUE中文通用大型模型排行榜显示。

        排名并不能完全代表着“有前途”，而大量投入也不一定意味着“有前途”，甚至在广泛对话的人数足够多的情况下……嗯，或许在某种程度上它可能暗示着相对更有前途。但是，在即将耗尽高质量语料库的2026年预告下，人工喂养也将不再是强大大型模型的重要决定因素。就当前而言，哪个模型使用起来更好，可能就是押注的关键，有点像无脑但美味的糖果。AI大型模型的初现年代，资本巨头联手科技领袖们展开一场“诸神之战”，不断扩充数据池，升级强大计算力。高昂的成本意味着极高的门槛。更进一步，AI 2.0的创业者们需要拥有更高的技术水平。据说，在将基础模型打造成工程化产品的公司中，在数百个大型模型中，能够胜任的公司屈指可数。正因如此，招揽人才成了至关重要的任务，因为国内主导深度学习和AI框架的专家屈指可数。