据路透社报道，来自三个不同科学机构的六名中国研究人员，通过Meta所发布的开源模型Llama的早期版本，开发了名为“ChatBIT”的人工智能应用。
其中两位研究人员来自军事科学机构，研究人员使用Meta于2023年2月发布的Llama 2大型语言模型进行了微调，构建了一个聚焦军事的AI工具，旨在收集和处理情报，为作战决策提供准确可靠的信息。
1：学术研究的合理性
将研究成果以论文形式发表，彰显了科研的本质。这种做法不仅是对技术的探索，也是大模型在不同领域应用的一次良好尝试。开放的学术环境应该欢迎这样的创新，无论其出发点如何。
2：Meta的反应与政策
目前，Llama模型的权重是开源的，Meta在技术上无法限制其使用。但它从授权形式上设置了一些限制，比如要求拥有超过7亿用户的服务向其申请许可，并禁止将这些模型用于“军事、战争、核工业或间谍活动”等受美国国防出口管制的领域，但这在一定程度上展现了科技霸权。
既然选择了开源，就应该允许全球不同国家和领域的研究者进行探索，这才符合互联网的开放精神，难道只能美国才能研究？
3：Meta为何选择开源
开源背后必然有其动机，扎克伯格曾表示，Meta起步较晚，缺乏竞争优势，因此选择开放源代码，以从周围生态中获益。
这种策略显然有助于Meta的股票上涨，且带动了众多基于Llama的下游服务商建立生态，赚翻了！
4：大模型的真正开源
虽然Llama的权重是开源的，但训练方法和数据并未开放，因此这种开源形式实际上是“伪开源”。Meta仍然掌握着技术的核心和优势。在缺乏广泛生态利益或对下游行业的控制时，完全开源几乎是不可能的。
即使技术上可行，普通开发者也难以复刻这些超大规模模型，巨大的成本与潜在的版权问题都是障碍，Meta不可能将技术优势给予和他一样规模的公司。
OSI标准化组织定义了大语言模型开源标准OSAID，动机是好的也是单纯的，但估计根本不具备可实施性。
5：国内大模型的发展现状
通过上图可以推测，目前许多企业在大语言模型的应用上策略不明确，动机令人质疑。若继续以当前方式推进，大多数企业可能因资金不足而消亡。
未来，存活的大模型企业应具备以下特点：一是财力雄厚，二是技术积累深厚，三是领导者具备强烈的技术洞察力。例如，百度和科大讯飞在自然语言处理（NLP）领域已有一定基础，李彦宏在无人驾驶领域的持续探索也显示了对科技发展的渴望。
国内未来可能仅需2至3家大模型企业，盲目烧钱毫无意义。即使在利用开源技术的过程中，企业也应将大模型技术融入自身产品中，例如百度地图和百度文库的集成。通过不断打磨与实践，才可能实现真正的技术突破。
通义千问不得不提，在推特上经常看到很多国外的从业者对于它的评测，开源做的很不错，可见对于大模型发展来说，领导人的智慧很重要，他们可能看的更远。
