有文化就是不一样...「另类理解」大模型术语

主要观点总结

本文主要以餐饮为比喻，介绍了开源和闭源在AI领域的不同形式和特点。通过一问一答的形式，详细解释了开源和闭源在AI预训练模型、训练数据、推理代码等方面的差异和比喻。文章也提及了LLaMA等预制模型的特点，以及模型微调、模型排行等与美食评鉴的类比。

关键观点总结

关键观点1: 开源与闭源在AI领域的比喻

文章通过餐饮为比喻，生动形象地解释了开源和闭源在AI领域的不同形式和特点，包括预训练模型、训练数据、推理代码等方面。

关键观点2: 开源与闭源的具体差异

文章通过详细的对话形式，解释了开源与闭源在AI领域的具体差异，包括开放的程度、使用方式、费用等方面的对比。

关键观点3: AI领域的预制模型特点

文章提及了LLaMA等预制模型的特点，以及其在AI领域的应用和优势。

关键观点4: 模型微调与美食评鉴的类比

文章通过模型微调与美食评鉴的类比，形象说明了AI领域的个性化调整与评估的重要性。

文章预览

起因是这张图 网图，来源不详 随后，南乔群里有了这样的对话 开源与美食的比喻问答 问：杨老师，开源各部分的意义分别是什么？ 答：开源预训练模型相当于厨师从后厨给你端上来的菜。 问：开源后训练数据呢？ 答：相当于带你去厨房，看整个厨师炒菜、摆盘的过程。 问：那开放预训练数据呢？ 答：相当于带你去食材的源产地，选品开始。 问：开放训练数据评估系统又是什么？ 答：相当于教你如何给原产地的食材从品相、质量等方面打分。 问：如果之前只开源权重，又算什么？ 答：这相当于只把菜给你端上来，让你吃饱。 问：那如果开源推理代码呢？ 答：相当于给你一套餐具🍽，让你随便吃。 问：与闭源相比，Open 体现在什么地方？ 答：体现在进这个餐馆可以随便吃，还可以打包带走。 问：给推理代码又如何体现开放？ 答：相当于给 ………………………………