開源模型是甚麼意思

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
  • 文內如有投資理財相關經驗、知識、資訊等內容,皆為創作者個人分享行為。
  • 有價證券、指數與衍生性商品之數據資料,僅供輔助說明之用,不代表創作者投資決策之推介及建議。
  • 閱讀同時,請審慎思考自身條件及自我決策,並應有為決策負責之事前認知。
  • 方格子希望您能從這些分享內容汲取投資養份,養成獨立思考的能力、判斷、行動,成就最適合您的投資理財模式。

開源模型是指將人工智能模型的源代碼、架構和訓練權重公開發布,允許公眾自由訪問、使用、修改和分發的模型。這個概念源自於開源軟件運動,並在AI領域得到了廣泛應用。以下是開源模型的主要特點和意義:

開源模型的特點

可訪問性

  • 任何人都可以免費獲取模型的完整代碼和權重。
  • 研究者和開發者可以直接下載和使用這些模型。

透明度

  • 模型的內部結構和訓練過程是公開的。
  • 有助於理解模型的工作原理和潛在偏見。

可修改性

  • 用戶可以根據自己的需求修改和改進模型。
  • 支持模型的微調和定制化應用。

社區協作

  • 鼓勵全球開發者共同改進和擴展模型功能。
  • 促進知識共享和技術創新。

開源模型的意義

推動AI民主化

  • 降低AI技術的使用門檻,使更多人能夠參與AI開發。
  • 減少對大型科技公司的依賴,促進技術的普及。

加速研究進展

  • 研究人員可以基於現有模型進行改進和創新。
  • 促進AI領域的快速發展和知識積累。

提高安全性和可信度

  • 公開審查有助於發現和修復潛在的安全漏洞。
  • 增加模型的可信度和可靠性。

支持教育和學習

  • 為學生和自學者提供寶貴的學習資源。
  • 有助於培養新一代AI研究者和開發者。

開源模型在AI領域扮演著越來越重要的角色,不僅推動了技術的快速發展,也為AI的廣泛應用和創新奠定了基礎。然而,開源模型也面臨著一些挑戰,如版權問題、潛在的濫用風險等,這些都需要社區和行業共同努力解決。


開源模型具有多方面的優點,這些特性使其在人工智能和機器學習領域越來越受歡迎。以下是開源模型的主要優點:

1. 透明性

  • 開源模型公開算法和訓練數據處理流程,使其更容易被審查和理解。
  • 用戶可以檢視模型的內部運作,評估其性能和潛在的倫理問題。

2. 協作與創新

  • 開放代碼允許全球開發者共同參與改進和擴展模型功能。
  • 社區合作促進了快速創新,並解決了許多技術挑戰。
  • 更多的貢獻者意味著更快地發現和修復漏洞。

3. 成本效益

  • 開源模型通常免費使用,消除了昂貴的專有軟件授權費用。
  • 開發者可以基於現有框架進行定制,降低開發和維護成本。

4. 可定制性

  • 用戶可以修改模型以滿足特定需求,實現專屬解決方案。
  • 這使得小型企業和初創公司能夠利用有限資源實現競爭力。

5. 安全性與隱私

  • 公開代碼允許第三方審核,能更早發現安全漏洞並進行修復。
  • 用戶可以控制自己的數據處理過程,避免依賴封閉系統可能帶來的風險。

6. 降低技術門檻

  • 開源降低了先進技術的使用門檻,讓更多組織和個人能夠參與AI開發。
  • 這種民主化促進了技術普及,尤其對資源有限的小型團隊有利。

7. 強大的社區支持

  • 開源項目通常擁有活躍的社區,提供豐富的文檔、教程和技術支持。
  • 社區知識庫幫助用戶解決問題並學習新技能。

8. 減少供應商鎖定

  • 使用開源模型避免依賴單一供應商,增加靈活性。
  • 用戶可以根據需求選擇最適合的工具和框架,而不受限制。

9. 加速開發與部署

  • 開源框架提供現成工具和預訓練模型,使得開發者能快速迭代並部署解決方案。
  • 節省從零開始構建系統所需的大量時間和資源。

10. 減少偏見與增強多樣性

  • 公共審查有助於識別和修正數據或模型中的偏見。
  • 多元化的社區貢獻促進了不同觀點的融合,提高了模型的公平性。

總結來說,開源模型通過透明性、成本效益、協作創新等優勢推動了AI技術的普及與進步,同時為用戶提供靈活且高效的解決方案。然而,也需要注意潛在挑戰,如濫用風險或缺乏專業支持等。


avatar-img
1會員
288內容數
留言0
查看全部
avatar-img
發表第一個留言支持創作者!
DA的美股日記 的其他內容
截至2025年1月,Meta的Llama模型已發展至Llama 3.3版本,並計劃於2025年內推出下一代Llama 4模型。 Llama的發展進程 Llama 1 (2023年2月) 初代模型,專注於開放研究用途。僅提供非商業許可,參數規模從7B到70B。 Llama 2 (2023年7月
Meta (前身為Facebook) 在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Meta生成式模型的主要發展里程碑: 早期基礎 (2014-2019) 2014年:*變分自編碼器和生成對抗網絡的出現,為深度生成模型奠定基礎。 2017年:*Transformer網絡的發
Google在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Google生成式模型的主要發展里程碑: 早期基礎 (2006-2015) 2006年: Google推出Google Translate,這是一個使用機器學習進行自動翻譯的服務。 2015年: Google發布Te
以下將 DeepSeek(特別是其程式碼生成產品 DeepSeek Coder)與目前市面上常見的「生成程式語言模型」進行比較,包括 OpenAI 的 GPT-4(或 GPT-3.5 Codex)、Google 的 Codey、Meta 的 Code Llama、以及社群開源模型如 StarCode
DeepSeek-V3採用了高效的混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構,這種設計大幅提高了計算效率,降低了訓練和運行成本。具體來說: MoE架構概述 - 總參數量為671B,但每個token只激活37B參數。 - MoE架構將模型分為多個"專家"子網絡,每個專
DeepSeek-R1是一款由中國杭州的DeepSeek公司於2025年1月20日發布的先進人工智能模型。以下是對DeepSeek-R1的詳細介紹: 技術特點 模型架構:採用混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構 參數規模:總參數量為671億,每個token只激
截至2025年1月,Meta的Llama模型已發展至Llama 3.3版本,並計劃於2025年內推出下一代Llama 4模型。 Llama的發展進程 Llama 1 (2023年2月) 初代模型,專注於開放研究用途。僅提供非商業許可,參數規模從7B到70B。 Llama 2 (2023年7月
Meta (前身為Facebook) 在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Meta生成式模型的主要發展里程碑: 早期基礎 (2014-2019) 2014年:*變分自編碼器和生成對抗網絡的出現,為深度生成模型奠定基礎。 2017年:*Transformer網絡的發
Google在生成式AI模型的發展歷程中取得了多項重要成就。以下是Google生成式模型的主要發展里程碑: 早期基礎 (2006-2015) 2006年: Google推出Google Translate,這是一個使用機器學習進行自動翻譯的服務。 2015年: Google發布Te
以下將 DeepSeek(特別是其程式碼生成產品 DeepSeek Coder)與目前市面上常見的「生成程式語言模型」進行比較,包括 OpenAI 的 GPT-4(或 GPT-3.5 Codex)、Google 的 Codey、Meta 的 Code Llama、以及社群開源模型如 StarCode
DeepSeek-V3採用了高效的混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構,這種設計大幅提高了計算效率,降低了訓練和運行成本。具體來說: MoE架構概述 - 總參數量為671B,但每個token只激活37B參數。 - MoE架構將模型分為多個"專家"子網絡,每個專
DeepSeek-R1是一款由中國杭州的DeepSeek公司於2025年1月20日發布的先進人工智能模型。以下是對DeepSeek-R1的詳細介紹: 技術特點 模型架構:採用混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構 參數規模:總參數量為671億,每個token只激
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
現代社會跟以前不同了,人人都有一支手機,只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行,然而如今科技快速發展之下,金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的,每一家銀行都有自己的App時,我們又該如何選擇呢?(本文係由國泰世華銀行邀約) 今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
※ 生產者和消費者模式 定義: 生產者和消費者在同一時間內共同存取某一個資料空間。生產者負責生成數據並將其放入共享空間,消費者負責從共享空間中取走數據進行處理。兩者之間互不相干,也不須互相知道對方的存在。 共同存取資料空間:生產者和消費者共享同一個資料空間。這個空間通常是緩衝區或隊列,用於在它
Thumbnail
樣板模式的定義極為簡單,卻是大型系統程式、WEB/APP應用框架的設計核心,完美展現設計模式的價值: 簡單、高效、強大。
Thumbnail
實際就業後,會發現收集與分析需求,通常都不是工程師在做,會有另一群人,以非工程的角度收集及分析需求,然後在開發過程中蹦出不同的火花,於是很好奇另一群人的想法是什麼?我不敢說這本書能完全代表另一群人的想法,但確實能夠得到很多有用的思維。推薦給所有的軟體工程師。
從頭開始寫大語言模型的程式碼, 是最好理解大語言模型的機制與限制的方風。 從頭開始寫大語言模型的程式碼,可以幫助我們得到預訓練與微調整開源大語言模型架構所需要的知識,並應用到特定領域的數據及以及任務。 客製化大語言模型一般來說比起通用大語言模型有更好的表現。 一個具體的例子是
Thumbnail
軟體系統的發展歷程大多相似,首重解決基本需求、提供操作介面,進而提升安全性、擴充功能、優化操作。
Thumbnail
有趣的是,Model 其實沒什麼嚴格的定義,所以每個人對 Model 的解讀也不盡相同,有人覺得資料怎麼儲存屬於 Model 的一部份 (受 ORM 工具的影響),有人覺得工作流程 (workflow) 是 Model 的一部份,我個人也有自己的想法,而且隨專案的規模和特性,也不是總是一樣的。
物件導向設計的一個重點就是封裝,這有很多層面上的意義,但基本上就是控制物件的成員變數和方法的存取權。物件導向的封裝還跟繼承機制有關,這使得有一些時候我們逼不得已必須把函式定義在類別上,這種做法使得物件的功能變得難以拆解。封裝應該是模組的職責,並不需要再給物件相同的能力。 一般的模組系統就是把相
Thumbnail
MPL授權是目前與法律有最完整對應的授權條款。然而MPL授權對於原始碼仍保持copyleft特性,對商業開發而言或許仍有疑慮。 因此若有商業團體共同開發時,採用Apache 授權較佳;如果不在乎他人如何利用、優化原始碼,或希望原始碼盡可能地廣為散播,幾乎沒有任何限制的MIT或BSD授權是較好的選擇。
Thumbnail
開源仍受著作權(copy right)保護,只是作者在釋出著作(軟體/原始碼)時,預先將改作權、散布權、再授權的權限交給使用者,因此有人將開源軟體的概念稱之為copyleft。但無論copyleft、copyright,甚至介於中間的copycenter,本質上都受著作權法保護,只是強度上有所差異。
Thumbnail
現代社會跟以前不同了,人人都有一支手機,只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行,然而如今科技快速發展之下,金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的,每一家銀行都有自己的App時,我們又該如何選擇呢?(本文係由國泰世華銀行邀約) 今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
Thumbnail
嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
※ 生產者和消費者模式 定義: 生產者和消費者在同一時間內共同存取某一個資料空間。生產者負責生成數據並將其放入共享空間,消費者負責從共享空間中取走數據進行處理。兩者之間互不相干,也不須互相知道對方的存在。 共同存取資料空間:生產者和消費者共享同一個資料空間。這個空間通常是緩衝區或隊列,用於在它
Thumbnail
樣板模式的定義極為簡單,卻是大型系統程式、WEB/APP應用框架的設計核心,完美展現設計模式的價值: 簡單、高效、強大。
Thumbnail
實際就業後,會發現收集與分析需求,通常都不是工程師在做,會有另一群人,以非工程的角度收集及分析需求,然後在開發過程中蹦出不同的火花,於是很好奇另一群人的想法是什麼?我不敢說這本書能完全代表另一群人的想法,但確實能夠得到很多有用的思維。推薦給所有的軟體工程師。
從頭開始寫大語言模型的程式碼, 是最好理解大語言模型的機制與限制的方風。 從頭開始寫大語言模型的程式碼,可以幫助我們得到預訓練與微調整開源大語言模型架構所需要的知識,並應用到特定領域的數據及以及任務。 客製化大語言模型一般來說比起通用大語言模型有更好的表現。 一個具體的例子是
Thumbnail
軟體系統的發展歷程大多相似,首重解決基本需求、提供操作介面,進而提升安全性、擴充功能、優化操作。
Thumbnail
有趣的是,Model 其實沒什麼嚴格的定義,所以每個人對 Model 的解讀也不盡相同,有人覺得資料怎麼儲存屬於 Model 的一部份 (受 ORM 工具的影響),有人覺得工作流程 (workflow) 是 Model 的一部份,我個人也有自己的想法,而且隨專案的規模和特性,也不是總是一樣的。
物件導向設計的一個重點就是封裝,這有很多層面上的意義,但基本上就是控制物件的成員變數和方法的存取權。物件導向的封裝還跟繼承機制有關,這使得有一些時候我們逼不得已必須把函式定義在類別上,這種做法使得物件的功能變得難以拆解。封裝應該是模組的職責,並不需要再給物件相同的能力。 一般的模組系統就是把相
Thumbnail
MPL授權是目前與法律有最完整對應的授權條款。然而MPL授權對於原始碼仍保持copyleft特性,對商業開發而言或許仍有疑慮。 因此若有商業團體共同開發時,採用Apache 授權較佳;如果不在乎他人如何利用、優化原始碼,或希望原始碼盡可能地廣為散播,幾乎沒有任何限制的MIT或BSD授權是較好的選擇。
Thumbnail
開源仍受著作權(copy right)保護,只是作者在釋出著作(軟體/原始碼)時,預先將改作權、散布權、再授權的權限交給使用者,因此有人將開源軟體的概念稱之為copyleft。但無論copyleft、copyright,甚至介於中間的copycenter,本質上都受著作權法保護,只是強度上有所差異。