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ChatGPT 令人驚艷的表現引發 LLM ( large language model ) 的應用開發和應用熱潮。 除了OpenAI 和 Google 提供的選項，我們還有什麼呢 ?
近日，Nature Worldview專欄發表了一篇文章。紐約大學政治與資料科學教授 Arthur Spirling 呼籲大家多使用開源模型。開源的實驗結果具有可重複性，也符合學術倫理。 他的觀點是，如果哪天OpenAI 鬧翻了，關閉了語言模型介面，或者靠封閉壟斷漲價，那用戶只能無奈地說 “結果學術輸給了資本”。 Arthur Spirling 將於今年 7 月加入普林斯頓大學，任教政治學。他的主要研究方向是政治方法論和立法行為，特別是文本為資料（text-as-data）、自然語言處理、貝葉斯統計、機器學習、專案反應理論和廣義線性模型在政治學中的應用。
作為一名正在使用和教授如何使用這些模型的政治和資料科學家，他認為學術界應該保持警惕，因為最流行的語言模型仍然是私有和封閉的，由公司運營，他們不會透露有關這些模型的具體資訊。基本模型僅針對模型的功能進行獨立檢查或驗證，因此研究人員和公眾不知道哪些文檔用於模型的訓練。
急於將語言模型納入自己的研究管道可能會出現問題，可能會威脅到“研究倫理”和“結果的可重複性”來之不易的進步。 不僅不能依賴商業模型，研究人員還必須共同開發開源的、透明的、獨立於特定公司利益的大規模語言模型。 雖然商業模型非常方便，開箱即用，但投資開源語言模型是歷史趨勢。尋找促進發展的方法，並將該模型應用到未來的研究中有其必要。 他樂觀地估計，語言模型工具的未來一定是開源的，類似於開源統計軟體的發展歷史。剛剛開始商業化的統計軟體非常流行，但目前幾乎所有的社區都在使用 R 或 Python 等開源平台。 目前有許多開源 LLM， 其中去年7月發布的開源語言模型 BLOOM，由紐約的 AI 開發公司 Hugging Face 提供，聯合千餘名志願者和研究人員共同打造，部分研發資金來自法國政府，都值得有興趣 LLM 的開發者參與發展。
對於目前採用開源 LLM 還是 ChatGPT 的開發成本如何呢 ? 根據 LLM Economics ，對於每天 1000 個請求範圍內的較低使用率，ChatGPT 比使用部署到 AWS 的開源 LLM 更便宜。對於每天數以百萬計的請求，部署在 AWS 中的開源模型的成本更低。 （截至 2023 年 4 月 24 日撰寫本文時。） 詳情可點入 LLM Economics 了解 。
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