立即开始我们的大型语言模型 (LLM) 概念课程，了解有关 LLM 工作原理的更多信息。
LLM 是流行且广泛使用的聊天机器人的基础模型，例如ChatGPT和Google Bard。具体来说，ChatGPT 由OpenAI 开发和拥有的 LLM GPT-4提供支持，而 Google Bard 则基于 Google 的 PaLM 2 模型。
ChatGPT 和 Bard 以及许多其他流行的聊天机器人有一个共同点，即它们的基础 LLM 是专有的。这意味着它们归公司所有，并且只有购买许可证后才能供客户使用。该许可证附带权利，但也可能对如何使用 LLM 有所限制，并且有关该技术背后机制的信息有限。
然而，法学硕士领域的一个平行运动正在迅速发展：开源法学硕士。随着人们对专有法学硕士缺乏透明度和可访问性有限的担忧日益增加，这些专有法学硕士主要由微软、谷歌和 Meta 等大型科技公司控制，开源法学硕士有望使快速发展的 LMM 和生成式人工智能领域更加易于访问、透明和创新。
本文旨在探索 2023 年最热门的开源 LLM。尽管 ChatGPT 的推出和 (专有) LLM 的普及才一年，但开源社区已经取得了重要的里程碑，有大量开源 LLM 可用于不同目的。继续阅读以查看最受欢迎的 LLM！
开发人工智能应用程序
学习使用 OpenAI API 构建 AI 应用程序。
使用开源法学硕士 (LLM) 的好处
选择开源 LLM 而不是专有 LLM 有多种短期和长期好处。下面列出了最令人信服的理由：
增强数据安全性和隐私性
使用专有法学硕士的最大担忧之一是数据泄露或法学硕士提供者未经授权访问敏感数据的风险。事实上，关于将个人和机密数据用于培训目的的指控已经引发了多起争议。
通过使用开源 LLM，公司将全权负责个人数据的保护，因为他们将完全控制它。
节省成本并减少对供应商的依赖
大多数专有 LLM 都需要许可证才能使用。从长远来看，这可能是一些公司（尤其是中小企业）无法承受的一项重要开支。开源 LLM 则不是这样，因为它们通常可以免费使用。
然而，值得注意的是，运行 LLM 需要大量资源，即使仅用于推理，这意味着您通常必须为使用云服务或强大的基础设施付费。
代码透明性和语言模型定制
选择开源 LLM 的公司将能够了解 LLM 的工作原理 office 365 数据库 包括其源代码、架构、训练数据以及训练和推理机制。这种透明度是审查的第一步，也是定制的第一步。
由于开源 LLM（包括其源代码）可供所有人访问，因此使用它们的公司可以根据其特定用例对其进行定制。
积极的社区支持和促进创新
开源运动有望使 LLM 和生成式 AI 技术的使用和访问变得民主化。允许开发人员检查 LLM 的内部工作原理是该技术未来发展的关键。通过降低全球程序员的准入门槛，开源 LLM 可以促进创新，并通过减少偏见、提高准确性和整体性能来改进模型。
解决人工智能的环境足迹
随着法学硕士的普及，研究人员和环保监督机构开始担心运行这些技术所需的碳足迹和水消耗。专有法学硕士很少发布有关培训和运营法学硕士所需资源的信息，也不会发布相关的环境足迹。
通过开源 LLM，研究人员有更多机会了解这些信息，这可以为旨在减少人工智能对环境影响的新改进打开大门。
