5月5日消息，曾幾何時，谷歌一度被業(yè)界認定為 AI 行業(yè)的領先者，其2017 年率先發(fā)布 Transformer 奠定了 大語言模型 LLM 的基石，2021 年聊天機器人 LaMDA 的亮相更是一度驚艷圈內。

　　不曾想，最終搶得先機的卻是 OpenAI 這匹“黑馬”，而谷歌反倒從 AI 領域的“老大哥”淪為了被動的“追趕者”。究竟誰會最終贏得這場 AI 大戰(zhàn)，是谷歌還是OpenAI?

　　近來在 Discord 群組由匿名人士泄露的一份谷歌內部文件給出了第三個可能：“我們沒有贏得這場競爭，OpenAI 也沒有。當我們還在爭吵時，第三個方已經(jīng)悄悄地搶了我們的飯碗——開源。”

　　據(jù)CSDN報道，開源正在超越谷歌和 OpenAI，這兩家所認為的“主要開放問題”如今已經(jīng)解決，并已投入使用。雖然兩家的模型當下在質量方面仍略勝一籌，但差距正在驚人地縮小。開源模型更快、更可定制、更私密，能力也更強大。

　　開源能用 100 美元和 13B 參數(shù)做到谷歌和 OpenAI 花費 1000 萬美元和 540B 參數(shù)都難以達成的事情。而且只需要幾周就能完成任務，而不是幾個月。

　　當免費、無限制的替代品在質量上相當時，人們不會為一個受限制的模式付費。谷歌應該考慮自己的附加值究竟在哪里。

　　從長遠來看，最好的模型是可以快速迭代改進的模型�，F(xiàn)在，既然知道了 20B 參數(shù)范圍內可能實現(xiàn)什么，小變體就不應再被視為事后補救措施了。

　　3月初，開源社區(qū)得到了他們的第一個真正有能力的基礎模型——Meta 的 LLaMA 模型被意外泄露了。它沒有指令或對話調整，也沒有 RLHF (人類反饋強化學習)。

　　隨后，巨大的創(chuàng)新涌現(xiàn)出來，在短短不到一個月的時間里，已經(jīng)出現(xiàn)了具備指令調整、量化、質量改進、人類評估、多模態(tài)和 RLHF 等變體，其中許多都是相互建立的。

　　最重要的是，開源社區(qū)解決了擴展問題，在一定程度上任何人都可以進行實驗。許多新想法來自普通人，培訓和實驗門檻從主要研究機構總產出降至一個人、一個晚上和一臺強大的筆記本電腦。

　　據(jù)了解，目前開源 LLM 的復興是緊隨圖像生成的復興而來的，許多人稱其為 LLM 的“Stable Diffusion(開源文本生成圖像模型) 時刻”。

　　在兩種情況下，低成本公共參與得以實現(xiàn)，原因是有了名為低秩適應(LoRA)的大幅度降價機制，并結合規(guī)模上的重大突破。在這兩種情況下，獲得足夠高質量模型啟動了世界各地個人和機構涌現(xiàn)出一系列想法和迭代。

　　這些貢獻在圖像生成領域非常關鍵，使 Stable Diffusion 走上了與 Dall-E (OpenAI基于Transformer的語言模型，可根據(jù)文本生成圖像)不同的道路，使其擁有一個開放的模式，導致了產品整合、市場、用戶界面和創(chuàng)新，而這些都是 Dall-E 沒有的。

　　其效果可想而知：文化影響力迅速占據(jù)主導地位，OpenAI 解決方案變得越來越無關緊要。同樣的事情是否會發(fā)生在 LLM 上還有待觀察，但廣泛的結構元素是相同的。

　　LoRA 更新非常便宜(約 100 美元)，這意味著幾乎任何有想法的人都可以生成并分發(fā)一個。訓練時間少于一天是正常的，在這種速度下，所有這些微調的累積效應不需要很長時間就可以克服開始時的劣勢。

　　事實上，就工程師時間而言，這些模型的改進速度遠遠超過了谷歌所能做到的，而且最好的模型已經(jīng)與 ChatGPT 基本沒有區(qū)別了。專注于維護全球一些最大規(guī)模的模型實際上會使谷歌處于不利地位。

　　對此，得克薩斯大學奧斯汀分校教授Alex Dimakis認為，開源 AI 正在取得勝利，對于全世界來說這是件好事，對于構建一個有競爭力的生態(tài)系統(tǒng)來說也是好事。