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近期，特斯拉CEO马斯克公开表示：OpenAI不该闭源，自家首款聊天机器人将开源。
说起这个事，我觉得和大模型和电动车，有异曲同工之妙。
马斯克的特斯拉电动车，开源后并没有造成电车的销量下降，而且随着生态的繁荣，电动车的配套设施越来越完善，各个国家的准入法规越来越宽松，特斯拉大行其道。
还记得那个宗毅吗，2014年特斯卡刚进中国，他就买了一辆。可是他要在北京和广州两地跑，没有充电桩呀！于是他喊出，从北京到广州都修上一路的充电桩！这在当时可是如同把喜马拉雅山打个隧道，一样轰动的事啊。于是，修充电桩，比他在芬尼克兹和裂变式创业上的成就，更被人熟知。
现在，充电桩的问题，已经不是问题了，这就是马斯克开源的心得。
如今，大模型和电动车一样，当然他要喊开源，希望更多企业来烘托这个生态。
开源当然是好事，但是，如同特斯拉开源，我们也无法去造车一样，大模型开源，普通人也无法去训练一个新的大模型，那都是大象跳舞的事，你以为，我们缺的是你的那点源代码吗？
当然，我还是赞同开源的，我坚定认为开源是人类文明的象征之一。
一、说说开源和闭源
开源并不是一丝不挂，闭源也不是拒人千里。
我想对于开源，CSDN的朋友们应该极其熟悉了吧，我借用一个图，将开源这事再说说。
这是乌克兰程序员 Paul Bagwell 画的，乌克兰是个好地方。
可以说是一图看懂开源协议，值得点赞收藏。
看到了吧，开源就要了解开源协议，不是说开源，你就可以直接C+V大法伺候了，或者套个壳子，去融资，当然，这么干的也有，还是著名投资人和大厂，下一章说。
世界上的开源协议有上百种，很少有人能彻底搞清它们之间的区别，其实，现在最流行的六种开源协议——GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache 和 LGPL，结合上面的图，把这6种搞明白，你就可以说自己懂开源协议了。
1. GUN GPL协议
只要软件中包含了遵循 GPL 协议的产品或代码，该软件就必须也遵循 GPL 许可协议，也就是必须开源免费，不能闭源收费，因此这个协议并不适合商用软件。
LINUX这样的软件，都是遵守GPL协议的。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 复制自由 | 允许把软件复制到任何人的电脑中，并且不限制复制的数量。 |
| 传播自由 | 允许软件以各种形式进行传播。 |
| 收费传播 | 允许在各种媒介上出售该软件，但必须提前让买家知道这个软件是可以免费获得的；因此，一般来讲，开源软件都是通过为用户提供有偿服务的形式来盈利的。 |
| 修改自由 | 允许开发人员增加或删除软件的功能，但软件修改后必须依然基于GPL许可协议授权。 |
如上图，修改自由，但是你新增了代码，也要继续遵守原协议。
2. BSD（Berkeley Software Distribution，伯克利软件发布版）协议
BSD对商业是比较友好的，很多公司会选择BSD协议的开源软件，来进行修改和二次开发。
BSD 协议基本上允许用户“为所欲为”，用户可以使用、修改和重新发布遵循该许可的软件。
BSD协议的三个条件：
- 如果再发布的软件中包含源代码，则源代码必须继续遵循 BSD 许可协议。
- 如果再发布的软件中只有二进制程序，则需要在相关文档或版权文件中声明原始代码遵循了 BSD 协议。
- 不允许用原始软件的名字、作者名字或机构名称进行市场推广。
上图中，关于BSD协议的“你的名字”，指的是原作者的名字。
3. Apache 许可证版本（Apache License Version）协议
这个图标，大家都太熟悉了亲切了，这个组织太庞大了，太有POWER了。
Apache 和 BSD 类似。
Apache 协议在为开发人员提供版权及专利许可的同时，允许用户拥有修改代码及再发布的自由。
现在热门的 Hadoop、Apache HTTP Server、MongoDB，等项目都是基于该许可协议研发的，程序开发人员在开发遵循该协议的软件时，要严格遵守下面的四个条件：
- 该软件及其衍生品必须继续使用 Apache 许可协议。如上图所分类的情况。
- 如果修改了程序源代码，需要在文档中进行声明。
- 若软件是基于他人的源代码编写而成的，则需要保留原始代码的协议、商标、专利声明及其他原作者声明的内容信息。如上图，YES的说明。
- 如果再发布的软件中有声明文件，则需在此文件中标注 Apache 许可协议及其他许可协议。
可以说，由于有BSD和Apache协议的存在，很多大厂的产品体系，才可能会如此的丰富，继承和发展了这些开源产品。
4. MIT（Massachusetts Institute of Technology）协议
由上图可以看到，MIT的限制，比Apache的还少，可能是目前限制最少的开源许可协议。
只要程序的开发者在修改后的源代码中保留原作者的许可信息即可（这其实很友好，你甚至可以用这条来营销，这条实际是MIT和BSD的核心区别），因此普遍被商业软件所使用。
使用 MIT 协议的软件有 PuTTY等。
5. GUN LGPL（GPL V2）
该协议主要是为类库设计的开源协议。这就是上图左侧，一路NO下来的分支。
LGPL 允许商业软件通过类库引用（link）的方式使用 LGPL 类库，而不需要开源商业软件的代码。这使得采用 LGPL 协议的开源代码可以被商业软件作为类库引用并发布和销售。
6. Mozilla许可证
Mozilla许可证（Mozilla Public License，MPL）是一种自由软件许可证，它由Mozilla基金会制定。该许可证是一种类似于GNU通用公共许可证（GPL）和MIT许可证的许可证，允许用户修改和分发软件的源代码，同时还保护原作者的版权。MPL还允许将代码与其他许可证一起使用，包括GPL和Apache许可证。该许可证最初用于发布Mozilla浏览器的源代码，后来也被用于其他开源软件项目，如OpenOffice.org和MongoDB等。
有人说，开源协议不一定具备法律效力，这个问题比较复杂，软件重合度取证，有时和论文查重一样，有时需要“自由心证”。但是当涉及软件版权纠纷时，开源协议也是非常重要的证据之一。
二、开源和闭源对大模型技术发展的影响
大模型当然要开源，如果这个世界上只有一个OpenAI，那么他将很快消失。
开源对大模型技术的发展，起到了巨大的推波助澜的作用。如果没有开源，大模型的万花筒里，不会如此丰富多彩。
国内的大模型，包括大厂和开源，这里有我的一篇简单总结的文章。
这当然只是很少的一些，光是百度智能云集成的第三方开源大模型，就是数十个之多。
除了让人类的生活更美好，程序员肯定是首先想让自己的生活更美好。当然，在成就他人的过程中，成就自己，是更高的维度。
百度除了自研的ERNIE大模型外，还集成了很多开源模型，比如Meta著名的Llama，当然，这些开源模型，都有自己的限制，例如Llama就要求每个月的调用量，不能超过一定的数量。
从上图中，其实就回答了开源和闭源，对大模型技术发展的影响，就是你中有我，我中有你，共同打造一个生态，大家一起赚钱。如果这个世界上，只有一家独大，而且是在这么重要的涉及国力发展和社会安全的领域，那么这个拥有者，需要极大的保护能力， 保护自己和自己的这个宝贝的安全呦。
当然，有了开源的模型，一定离不开“套壳”这个话题。
很多成功的商业软件，都是来自于开源。
李开复的知名大模型公司，发布的“零一万物”（Yi）大语言模型，就被开源社区暴出，疑似套壳Meta公司在今年开源的大模型LLaMA。
这个大厂新模型exactly就是LLaMA的架构，但是为了表示不一样，把代码里面的名字从LLaMA改成了他们的名字，然后换了几个变量名。
零一回应说：GPT 是一个业内公认的成熟架构，LLaMA 在 GPT 上做了总结。零一万物研发大模型的结构设计基于 GPT 成熟结构，借鉴了行业顶尖水平的公开成果，同时基于零一万物团队对模型和训练的理解做了大量工作…… Yi 开源模型在其他方面的精力，比如数据工程、训练方法、baby sitting（训练过程监测）的技巧、hyperparameter 设置、评估方法以及对评估指标的本质理解深度、对模型泛化能力的原理的研究深度、行业顶尖的 AI Infra 能力等，投入了大量研发和打底工作……”
大家可能觉得这是在解释，很无聊。
其实，他说的是对的。即使大模型开源，也很少会开源训练机，更别说独特的训练方法和是数据了。
所以他们是肯定做了大量的工作，也是对得起融资的以亿计算的美元的。
为什么马斯克说开源呢，因为OpenAI公司对于 GPT-2 之后的模型就不再开源了。而Meta公司推出的开源模型LLaMA，其训练使用的公开数据集均超过万亿词元，展现出与非开源大模型相近水平的任务处理能力。当然大家都用这个来作为自己的大模型基础了。
OPENAI也说了，GPT-5以后，研发和突破，将越来越难。在投入和产出的曲线上，将无法达到平衡，因此，可以说，大模型的发展，在爆发之后，基本就到了一个平台期，后续将是各种深度的垂直应用，各种场景的爆发，深度的结合业务，去驱动技术。光是训练模型一个劲的去理解人类，其实是浪费算力的。
还是马斯克想的明白，除了搞AI，更重要的，还是多生孩子，现在生育率太低了。由此可以看出，马斯克的底层逻辑，还是AI为人类所用，并不是要颠覆一切。
三、开源与闭源的商业模式比较
开源，闭源，还是要看哪个能赚到美元。
因为这不矛盾。
在《2023年全球最佳大模型》中，开源占据了半壁江山，如果没有很好的商业模式，会有这么多人做吗。
当然，这不是说，你扶老太太，就一定是你撞的。
真的有活雷锋，这个不排除在外。
但是从商业模式角度讲，开源真的是更厉害的商业模式。
这十个大模型，有的真的很厉害。
OpenAI的GPT-4
比如GPT-4，OpenAI已经通过使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）与领域专家进行对抗性测试，竭尽全力使GPT-4模型更符合人类价值观。GPT-4是一个混合模型，由8个不同的模型组成，每个模型都有2200亿个参数。
GOOGLE的PaLM 2 AI
Google在PaLM 2模型上专注于常识推理、形式逻辑、数学和20多种语言的高级编码。
META的LLaMA
Llama正式发布了各种类型的LLaMA模型，从70亿个参数到650亿个参数。
这个开源模型，实际上是有商用限制的。
其他的大模型，基本都是OpenAI的前员工、GOOGLE支持的公司，或者从Llama衍生出来的。
说说开源和闭源的对比
实际上，虽然开源，也不是就可以顺便的上手商用，一是许可协议，二是算力、财力和能力的限制。
零一从Llama衍生而来，都用了大几千万美元，才发布出来，更别所小的社区了。
实际上，闭源的大模型公司，默默都在扶持一些开源的大模型的发展。
四：处在大模型洪流中，向何处去？
提示：你认为中国大模型应该何去何从？
这个话题太大了，其实中国的大模型，发展的路线图，基本已经出来了。
除了顶级玩家，更多的玩家，机会必将出现在垂直行业细分领域，值得深度去耕耘。历史总是相似的，之前的成功者，现在会更加成功。
当然，这次技术爆炸给普通人的机会也很多。因为，大模型之大，就是因为操作要足够傻瓜化。
傻瓜相机也是大模型，内部预制了大量的参数，去“撞”当前的光照和焦距条件，找到标签打分更高的模式，设定，拍照，OK！
大模型也是如此，将给我们带来一台新的傻瓜相机，非常好玩！但是单反是不是就卖不动了？不是，单反依旧很贵。
而且，这个傻瓜相机，必将随着时间的发展，不以相机的形式出现，而是融入到你的手机中、手表中，渗透到生活的方方面面。
LLM语言大模型，就有很多经典的应用，可以说大有用武之地，一些厂商预制的典型应用范式中，可窥见一斑：
客服问答、文档分析、数据分析、办公助手、代码助手、网页分析、创意营销、商品导购、教育问答、文档校对等。
而且随着文档、图片的输入和输出，更多大模型，将更深入的影响普通人的生活。
至于开源和闭源，我们谁到知道，开源有赚钱的方法，比如提供服务，闭源也会走公益，比如支持开源社区和基金。你中有我，我中有你。
讲个小故事，前几天和一个超级大厂的大佬聊天，他说，他们企业的管理案例，在哈佛都找不到匹配，因为国外的企业没那么多人呀，那些大师们从来没想过这事儿。所有说，中国的大模型，有足够的群众基础，大数据基础，应用场景基础，去发展的更好。
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