生成式人工智能（Gen AI）自问世以来取得了显著进展，使文本、图像和媒体创作的创新应用成为可能。开源生成模型对开发人员和组织特别有利，提供了定制化方案并避免了高昂的许可费用。 ### 开源与专有模型 开源AI模型提供定制化、透明度和由社区推动的进步。它们通常允许商业和非商业用途，因而非常多样化。然而，在需要严格监管的领域，专有模型通常通过提供强有力的法律框架和专业支持来满足特定行业需求。 ### 开源AI定义（OSAID） 开源推动组织（OSI）引入了OSAID，以明确开源资格。模型设计和训练数据必须透明才能遵守准则。Meta的LLaMA和Stability AI的Stable Diffusion由于许可证限制和透明度问题未达标。Pythia（Eleuther AI）和OLMo（AI2）等模型符合标准，而像Bloom（BigScience）这样的模型则需调整。 ### 不合规模型的挑战 Meta的LLaMA因研究专用许可证限制了使用，影响相关项目。同样，Stability AI的创造性许可证施加的伦理限制与不受限使用的理念相悖。 ### 组织的考量 符合OSAID的模型提供了透明度和定制化，这对负责任的AI使用至关重要。不合规模型可能限制适应性，但在需要专有功能时仍有助益。 ### 开源AI模型的许可 开源AI模型有许可条款规定使用、修改和共享。Apache 2. 0和MIT许可证促进了灵活性，但由于训练数据和使用限制，可能不完全符合OSAID。类似于Creative ML OpenRAIL-M这样的选项优先考虑道德使用而非无限制自由。 ### 开源AI的硬件和软件 运行生成式AI模型需要特定的硬件（如Nvidia GPUs）和软件（如Python、PyTorch和Docker）。这些工具支持模型训练、微调和部署过程。 ### 选择合适的模型 选择生成式AI模型涉及例如许可和性能需求等因素。较大的模型提供更高的准确性但需大量资源，而小型模型适合资源有限的环境。尽管许多模型标有开源标签，但由于数据透明度和使用条件不完全符合OSAID。 ### 模型类别 - **语言模型**：适用于NLP任务，知名模型包括Meta的LLaMA和Google T5。 - **图像模型**：用于从文本创建视觉内容，如Stability AI的Stable Diffusion。 - **视觉模型**：辅助图像和视频分析。 - **音频模型**：处理音频数据和语音合成任务。 - **多模态模型**：结合文本、图像和音频进行多样化内容创作。 - **检索增强生成**：将AI与数据检索结合。 - **专用模型**：为特定行业如编程和医疗领域量身定制。 - **安全护栏模型**：确保输出安全无偏。 ### 支持开源倡议 生成式AI不断变化的格局由开源模型推动，促进了可访问性和合作。支持这些社区推动了道德AI的进步，促进创新超越大型企业的范围，同时鼓励负责任的技术发展。