當業(yè)務(wù)領(lǐng)導者將生成人工智能納入其運營中，他們是否面臨著一個關(guān)鍵的決定：他們應(yīng)該使用開源模型開發(fā)AI功能還是依賴專有的，封閉的源選擇？認識到這一決定的后果可以確定組織是否獲得持久的競爭優(yōu)勢或造成昂貴的戰(zhàn)略錯誤。

但是“開源”到底是什么意思？

開源計劃（OSI）將開放軟件定義為授予用戶將其用于任何目的的自由，檢查其功能，進行修改并共享原始版本和更改版本的方式。在AI的背景下，真正的開源系統(tǒng)將包括模型體系結(jié)構(gòu)（AI處理數(shù)據(jù)的方式），培訓數(shù)據(jù)方法（文檔中的數(shù)據(jù)被選中和在培訓中使用的文檔）和模型權(quán)重（代表AI學習知識的數(shù)值值）。

但是，很少有AI模型完全符合OSI開放性的標準。

開放的范圍

盡管完全開源的模型具有完全透明度，但大多數(shù)開發(fā)人員不愿發(fā)布其整個代碼庫，甚至更少披露用于培訓的數(shù)據(jù)集。許多所謂的基礎(chǔ)模型（最大的生成AI系統(tǒng)）都接受了具有可疑或潛在侵犯版權(quán)狀態(tài)的數(shù)據(jù)培訓。

更常見的是開放型模型，該模型可公開訪問模型權(quán)重，而不是完整的培訓數(shù)據(jù)或體系結(jié)構(gòu)。盡管資源有限，但可以更快地部署和實驗，盡管它阻礙了識別偏見或提高準確性而沒有完全可見性的努力。

一些公司遵循分階段開放的方法。一旦提供了新的模型，它們可能會發(fā)布較舊版本的專有模型，從而在限制對尖端開發(fā)的訪問權(quán)限的同時，為架構(gòu)提供部分見解。即使那樣，培訓數(shù)據(jù)也很少公開。

做出正確的選擇

企業(yè)是否選擇像GPT-4O這樣的專有系統(tǒng)，還是像Llama 3.3這樣的部分打開的系統(tǒng)，在很大程度上取決于其特定需求。許多組織最終都結(jié)合了開放和封閉的模型。

一個關(guān)鍵的考慮因素是模型將在哪里托管。對于諸如金融等受監(jiān)管的部門，敏感數(shù)據(jù)由于合規(guī)要求而無法離開內(nèi)部系統(tǒng)，開源模型通常是唯一可行的選擇。由于專有模型創(chuàng)建者必須保護其知識產(chǎn)權(quán)，因此通常只能通過遠程API訪問這些模型。

相比之下，可以在本地或云中部署開源模型。

兩種類型的模型都可以用于特定應(yīng)用程序，但是開源模型允許更大的自定義和更深入的集成。此外，微調(diào)期間使用的數(shù)據(jù)不必離開公司的基礎(chǔ)架構(gòu)。微調(diào)專有模型需要更少的技術(shù)專業(yè)知識，但必須發(fā)生在云中。

成本和響應(yīng)時間也起著作用。專有提供商通常會大規(guī)模運行，可以快速，一致地表現(xiàn) - 對于面向消費者的工具（例如聊天機器人或虛擬助手）每天處理數(shù)百萬個交互的工具至關(guān)重要。

盡管隨著時間的流逝，開源AI可能會更具成本效益，但是實現(xiàn)可比的速度和可靠性需要對基礎(chǔ)設(shè)施和熟練人員進行大量投資。

法規(guī)合規(guī)性是另一個重要因素。 《歐盟的人工智能法》對專有AI系統(tǒng)施加了更嚴格的透明度和問責制標準。但是，專有供應(yīng)商經(jīng)常承擔大部分合規(guī)負擔，從而減輕了對企業(yè)的壓力。在美國，國家電信和信息管理局（NTIA）正在探索基于風險的框架以評估AI開放性。

安全也是一個問題。借助專有模型，公司依靠提供商來確保強大的安全性。但是，這種缺乏可見性可以隱藏脆弱性，使組織依賴供應(yīng)商來檢測和解決問題。

相比之下，開源模型受益于迅速識別和解決威脅的全球安全專家社區(qū)。

但是，許多企業(yè)都贊成基于API的專有模型的簡單性來快速開發(fā)。對于面向客戶的產(chǎn)品，專有模型可易于集成和高度響應(yīng)能力。

開源型號會超過封閉方式嗎？

在開放和封閉模型的未來中，一個更大的問題隱約可見。隨著開源模型的提高（有時甚至超過頂級專有模型），封閉模型的長期經(jīng)濟可行性變得不確定。

中國正在積極采用開源戰(zhàn)略，降低了與OpenAI等西方公司競爭的成本。通過公開共享研究，代碼和模型，中國旨在以專有替代方案的一小部分提供先進的AI功能。

對業(yè)務(wù)領(lǐng)導者的可行見解

回想一下Sony的1970年代專有視頻格式Betamax。它最終失去了更開放的VHS格式 - 隨著開源替代方案的上升，命運有些預(yù)測了封閉的AI模型。

領(lǐng)導者必須清楚地定義其AI目標 - 無論是專注于效率，創(chuàng)新，降低風險還是法規(guī)合規(guī)性，并讓這些目標塑造了他們的模型選擇和實施策略。例如，他們可能會依靠專有的系統(tǒng)來完成關(guān)鍵任務(wù)，關(guān)鍵任務(wù)的專有系統(tǒng)，以進行創(chuàng)新和原型制作。

與外部合作伙伴的戰(zhàn)略合作以及開放和封閉模型的明智使用可以使負責任的創(chuàng)新并保持競爭力。

最終，業(yè)務(wù)領(lǐng)導者必須了解其運營需求，數(shù)據(jù)敏感性和技術(shù)能力 - 并相應(yīng)選擇。在開源和專有AI之間進行選擇不是一個或不決定的決定，而是從閉合到完全開放的頻譜中找到正確的點的問題。

以上是領(lǐng)導者需要了解開源與專有模型的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！