什麼是開源和開放重量模型？

DeepSeek模型和Google的Gemma 3強調了“開放” AI模型開發的增長趨勢，強調了出色的推理能力和輕量級設計。 Openai有望通過即將推出的“開放權重” AI模型為這個生態系統做出貢獻，這是自2019年GPT-2以來首先。開放模型的這種激增需要對術語有清晰的了解。

本文闡明了模型權重的概念，區分了開放權重和開源模型，並探討了對開發人員和研究人員的影響。

目錄

• LLMS中的重量是多少？
• 什麼是開放重量模型？
  • 什麼是開源模型？
  • 關鍵差異
• 封閉的源模型
• 比較模型類型：開放權重，開源，封閉源
• 對開發人員和研究人員的影響
• 使用開放的重量型號
• 使用開源模型
• 結論

LLMS中的重量是多少？

在機器學習中，模型權重是在訓練過程中學習的數值參數。這些參數決定瞭如何將輸入數據轉化為預測。在LLM中，權重封裝了從培訓數據中獲取的知識；更多的權重通常與學習更多複雜的語言模式的能力相關。訓練過程涉及迭代重量調整以提高預測準確性。然後保存這些訓練有素的權重，使其他人可以在不進行重新培訓的情況下使用模型，從而保留時間和資源。

什麼是開放重量模型？

開放重量型號使其參數（權重）可公開訪問。這使任何人無需許可限制即可下載，分析，利用或微調模型。與專有模型不同，這種開放性促進了研究，實驗和社區驅動的創新。關鍵的好處是AI研究中的透明度和可重複性提高。

但是，至關重要的是要了解開放權重不等於開源。開源模型可完整訪問體系結構，培訓代碼，數據集（有時）和權重，而開放權重模型僅釋放訓練有素的參數。

什麼是開源模型？

開源模型包括權重，源代碼，文檔以及通常的培訓數據。這種全面的開放性使開發人員能夠理解，修改和重新培訓模型。這種協作方法鼓勵社區發展和改進。

關鍵差異：

特徵	開放權重	開源模型
透明度	低的;僅分享權重	高的;完整的型號詳細信息可用
修改	僅限於使用預訓練的重量	完全修改和再訓練功能
社區	最小的社區參與	社區的重大貢獻和支持
易用性	更容易快速部署	需要更多的技術專業知識

封閉的源模型：

這些模型是私有的，它們的詳細信息無法公開可用。訪問通常是通過專有軟件或API，通常需要付款。儘管用戶友好，但它們缺乏透明度和限制修改可能性。

比較模型類型：

（表類似於原始但有可能改寫的表格，以獲得更好的流動和簡潔性）

對開發人員和研究人員的影響：

開放式，開源和封閉源模型之間的選擇取決於項目要求。開放權重適合快速部署，而開源模型是需要修改和社區支持的項目的理想選擇。封閉式模型優先考慮易用性和供應商支持。在這些決策中，道德上的考慮因素，包括數據公平性和問責制是至關重要的。

使用開放的重量模型和開源模型：

（代碼示例基本相同，但可以從較小的文體調整中受益，以保持一致性。）

結論：

了解開放權重和開源模型之間的細微差別對於瀏覽LLM景觀至關重要。開放權重提供方便的訪問權限，而開源促進了協作和透明度。封閉式模型可易於使用，但限制了控制。選擇取決於個人需求和優先事項。備受期待的Openai新開放權重模型的預期發布。

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