OpenAI政變的劇情一直在發(fā)展，幾名研究人員已經(jīng)辭職，OpenAI的數(shù)百名員工和高管反對董事會的決定。微軟和OpenAI之間的關(guān)系也不確定，因為微軟計劃與奧特曼和布羅克曼一起創(chuàng)建一個內(nèi)部研究部門，這無疑將與OpenAI競爭。
有一件事是明確的：OpenAI已經(jīng)徹底改變了，其產(chǎn)品也將受到影響，包括ChatGPT及其API平臺。這場劇變提醒人們，AI行業(yè)瞬息萬變?？茖W(xué)家、工程師和哲學(xué)家將繼續(xù)就先進AI系統(tǒng)的風(fēng)險和AGI的生存威脅展開辯論。
這樣的沖突可能會再次發(fā)生，特別是在試圖平衡研究和產(chǎn)品開發(fā)雙重使命的AI實驗室。
因此，在OpenAI平臺上構(gòu)建產(chǎn)品和應(yīng)用程序的企業(yè)需要重新評估自己的戰(zhàn)略，因為公司的未來可能在一夜間岌岌可危。
在這種背景下，開源模型的市場可能是最大的贏家。與OpenAI的平臺等封閉源代碼系統(tǒng)不同，開源模型將完全的控制權(quán)和責(zé)任交給了那些在其產(chǎn)品中使用它們的人。它們沒有單一的故障點，比如API服務(wù)器或不能決定是加速產(chǎn)品交付還是踩剎車，以及存在不確定性的董事會。
據(jù)The Information報道，上周末，已有100多名OpenAI客戶與Anthropic、Google Cloud、Cohere和Microsoft Azure等OpenAI競爭對手進行了接觸。
企業(yè)可以決定在哪里以及如何運行開源模型，無論是在他們自己的服務(wù)器上、在公有云中還是在模型服務(wù)平臺上。大多數(shù)主流云平臺都提供對開源模型的現(xiàn)成訪問，如Llama 2、Mistral、Falcon和MPT，這包括Microsoft Azure AI Studio和Amazon Bedock，以及許多提供輕松訪問開源模型托管版本的初創(chuàng)公司，這種廣泛的選擇能夠使企業(yè)根據(jù)其現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施運行模型。
此外，與私有模型相比，開源模型通常具有更穩(wěn)定的性能。在過去的一年里，隨著公司繼續(xù)重新培訓(xùn)、調(diào)整和改變保障措施，有大量關(guān)于OpenAI模型性能下降(或者更準(zhǔn)確地說，發(fā)生變化)的報告，這些模型實際上是黑盒中的黑盒，這使得獲得穩(wěn)定的輸出具有挑戰(zhàn)性。
相比之下，開源模型提供了穩(wěn)定的性能，由企業(yè)決定何時更新，保障措施是什么，并避免由于隨機用戶在網(wǎng)上發(fā)布越獄消息而導(dǎo)致的恐慌性封鎖。得益于研究人員和開發(fā)人員之間的知識共享，開放源碼模型的前景也在迅速發(fā)展。
現(xiàn)在有許多工具和技術(shù)可用于為特定應(yīng)用程序定制開放源碼LLM，而這些工具和技術(shù)不適用于私有模型。企業(yè)可以使用量化來削減運行模型的成本，或者采用低級適配來微調(diào)它們，而實際成本只需一小部分，從而支持在一個GPU上運行數(shù)千個模型。開源模型可以適用于所有類型的應(yīng)用程序和預(yù)算。
像OpenAI這樣的公司面臨的問題是，他們試圖同時解決兩件事：實現(xiàn)AGI，并提供有利可圖的產(chǎn)品來為他們的研究提供資金，正如OpenAI所呈現(xiàn)的那樣，這兩個目標(biāo)有時可能截然相反。
在現(xiàn)實中，大多數(shù)企業(yè)并不想要AGI。在大多數(shù)情況下，他們不需要擁有數(shù)萬億參數(shù)的最先進的模型，他們需要的是一個堅實的基礎(chǔ)，他們可以在此基礎(chǔ)上構(gòu)建穩(wěn)定的LLM應(yīng)用程序，即使它是具有數(shù)十億個參數(shù)的LLM，這就是開源生態(tài)系統(tǒng)提供的機會。隨著OpenAI的余波繼續(xù)展開，更多的企業(yè)可能會蜂擁至開源LLM。
像ChatGPT這樣的平臺將繼續(xù)用于快速原型制作和探索尖端AI技術(shù)的能力，但一旦他們找到了正確的應(yīng)用程序，企業(yè)將通過投資于一項技術(shù)而得到更好的服務(wù)，這種技術(shù)將繼續(xù)存在，而不考慮開發(fā)該技術(shù)的公司的政治因素。
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