什么是开源和开放重量模型？

DeepSeek模型和Google的Gemma 3强调了“开放” AI模型开发的增长趋势，强调了出色的推理能力和轻量级设计。 Openai有望通过即将推出的“开放权重” AI模型为这个生态系统做出贡献，这是自2019年GPT-2以来首先。开放模型的这种激增需要对术语有清晰的了解。

本文阐明了模型权重的概念，区分了开放权重和开源模型，并探讨了对开发人员和研究人员的影响。

目录

• LLMS中的重量是多少？
• 什么是开放重量模型？
  • 什么是开源模型？
  • 关键差异
• 封闭的源模型
• 比较模型类型：开放权重，开源，封闭源
• 对开发人员和研究人员的影响
• 使用开放的重量型号
• 使用开源模型
• 结论

LLMS中的重量是多少？

在机器学习中，模型权重是在训练过程中学习的数值参数。这些参数决定了如何将输入数据转化为预测。在LLM中，权重封装了从培训数据中获取的知识；更多的权重通常与学习更多复杂的语言模式的能力相关。训练过程涉及迭代重量调整以提高预测准确性。然后保存这些训练有素的权重，使其他人可以在不进行重新培训的情况下使用模型，从而保留时间和资源。

什么是开放重量模型？

开放重量型号使其参数（权重）可公开访问。这使任何人无需许可限制即可下载，分析，利用或微调模型。与专有模型不同，这种开放性促进了研究，实验和社区驱动的创新。关键的好处是AI研究中的透明度和可重复性提高。

但是，至关重要的是要了解开放权重不等于开源。开源模型可完整访问体系结构，培训代码，数据集（有时）和权重，而开放权重模型仅释放训练有素的参数。

什么是开源模型？

开源模型包括权重，源代码，文档以及通常的培训数据。这种全面的开放性使开发人员能够理解，修改和重新培训模型。这种协作方法鼓励社区发展和改进。

关键差异：

特征	开放权重	开源模型
透明度	低的;仅分享权重	高的;完整的型号详细信息可用
修改	仅限于使用预训练的重量	完全修改和再训练功能
社区	最小的社区参与	社区的重大贡献和支持
易用性	更容易快速部署	需要更多的技术专业知识

封闭的源模型：

这些模型是私有的，它们的详细信息无法公开可用。访问通常是通过专有软件或API，通常需要付款。尽管用户友好，但它们缺乏透明度和限制修改可能性。

比较模型类型：

（表类似于原始但有可能改写的表格，以获得更好的流动和简洁性）

对开发人员和研究人员的影响：

开放式，开源和封闭源模型之间的选择取决于项目要求。开放权重适合快速部署，而开源模型是需要修改和社区支持的项目的理想选择。封闭式模型优先考虑易用性和供应商支持。在这些决策中，道德上的考虑因素，包括数据公平性和问责制是至关重要的。

使用开放的重量模型和开源模型：

（代码示例基本相同，但可以从较小的文体调整中受益，以保持一致性。）

结论：

了解开放权重和开源模型之间的细微差别对于浏览LLM景观至关重要。开放权重提供方便的访问权限，而开源促进了协作和透明度。封闭式模型可易于使用，但限制了控制。选择取决于个人需求和优先事项。备受期待的Openai新开放权重模型的预期发布。

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