开放模型与封闭模型：有何不同？

当您了解大型语言模型时，会遇到一个重要的区别：即模型是“开放”的还是“封闭”的。这种区别从根本上决定了您如何访问、使用和理解这些强大的工具。这不仅仅是一个技术细节；它对成本、定制和透明度有实际影响。让我们来详细说明这些术语的含义。

封闭模型：精致但专有

可以把封闭模型看作商业软件应用。它们通常由特定公司开发、拥有和管理。

• 它们是什么： 这些是专有模型，其内部运行方式、特定训练数据，甚至通常是完整的模型架构都由创建它们的厂商保密。您通常通过受控界面与这些模型交互，最常见的是由供应商提供的应用程序编程接口（API）或基于网络的聊天应用程序。
• 访问方式： 访问通常受到管理，并常常根据模型的使用量收取费用（例如，每处理一个token的成本）。您无法直接访问模型的核心文件或权重。
• 示例： 著名示例包括OpenAI的GPT-4（支持ChatGPT Plus和API等服务）、Anthropic的Claude系列以及Google的Gemini模型（可通过其API和产品访问）。
• 特点：
  • 高性能： 通常代表了性能的先进水平，原因在于对训练数据和计算资源的大量投入。
  • 易用性： 设计用于通过API或精致的网页界面进行相对简单的集成。
  • 透明度有限： 您通常不知道它们经过了哪些准确的数据训练，或其架构的具体细节。这可能会使得理解潜在的偏见或限制变得困难。
  • 定制性较低： 您通常不能修改模型本身。定制通常限于提示词技术，或由供应商作为单独服务提供的微调。
  • 供应商依赖性： 过度依赖特定封闭模型可能会使将来切换供应商变得困难。

封闭模型通常是一个不错的起点，如果您优先考虑易于访问、开箱即用的先进性能，并且不需要深度定制或模型内部的透明度。

开放模型：易于访问和灵活调整

相比之下，“开放”模型（有时被称为开放权重或开源模型，尽管许可细节可能有所不同）提供更大的访问权限和透明度。

• 它们是什么： 对于开放模型，其主要组成部分，如模型的架构细节，以及最重要的是，其训练过的参数（权重）是公开发布的。有时，训练数据的细节甚至数据本身也会被分享。这使得任何具备必要技能和计算资源的人都可以自行查看、修改和运行模型。
• 访问方式： 模型权重通常可以下载。您可以在自己的硬件上（如果足够强大）或在云计算平台上运行这些模型。许多社区和公司围绕流行的开放模型构建了界面和服务。
• 示例： 主要示例包括Meta的Llama系列（如Llama 3）、Mistral AI的模型（如Mistral 7B和Mixtral），以及来自EleutherAI等社区或TII等机构的模型（如Falcon）。
• 特点：
  • 透明度： 研究人员和开发人员可以检查模型的架构和权重，从而更好地理解其行为和潜在偏见。
  • 定制性： 用户可以在自己的特定数据上微调这些模型，以提高特定任务或领域中的表现。
  • 控制权： 在本地或自己的基础设施上运行模型，让您对其使用和数据隐私有完全的控制权。
  • 社区创新： 开放性通常会带来快速创新，社区围绕这些模型构建工具、改进和新的应用。
  • 资源需求： 运行更大的开放模型可能需要大量的计算能力（内存、GPU）。与使用封闭模型的API相比，入门可能涉及更多的技术设置。
  • 性能差异： 尽管许多开放模型功能强大，但其开箱即用的性能有时可能落后于规模最大、资源投入最多的封闭模型，不过这一差距正在不断缩小。

开放模型很有吸引力，如果您重视透明度，需要为特定需求定制模型，希望对部署和数据有更大控制权，或者希望参与更广泛的研究和开发社区。

比较访问和控制

核心区别在于模型本身的访问权限和控制权。封闭模型提供服务，而开放模型提供底层组件。

这是一个简化的视图，比较了封闭模型和开放模型的访问路径。封闭模型通常涉及通过供应商界面进行交互，而开放模型则允许直接访问模型组件，以进行本地使用或修改。

为什么这对您很重要

作为初学者，理解这种区别有助于您在可选方案中做出选择：

• 试用： 许多封闭模型通过网页界面提供免费层级或试用（如免费版ChatGPT或Claude），使它们一开始易于试用。开放模型可能需要使用Hugging Face等平台或设置本地环境，这会涉及更多的设置工作，但提供了更深入的学习机会。
• 成本： 使用封闭模型的API通常会根据使用量产生费用。如果您有合适的硬件，运行开放模型可以是免费的，但如果使用托管基础设施，则会产生云计算费用。
• 未来项目： 如果您设想构建需要大量定制或数据隐私是主要考量的应用，考虑开放模型可能更适合长期发展。如果您需要顶级性能且对常见任务的设置要求不高，封闭模型的API可能是一条更快的路径。

开放模型和封闭模型都在AI生态系统中扮演着重要角色。了解其区别有助于您根据自己的目标、资源以及所需的控制和透明度水平来选择合适的模型类型。在不同场景下，您可能会发现自己为了不同目的而使用这两种类型的模型。