В чем разница между открытой и закрытой архитектурой больших языковых моделей?

Разница между открытой и закрытой архитектурой больших языковых моделей (LLM) заключается в доступности обученных параметров (весов) модели. systems-analysis.ru

Модели с открытым исходным кодом (open-weight) публикуют свои веса, позволяя сообществу их использовать, модифицировать и развёртывать локально. systems-analysis.ru Такие модели обычно бесплатны, вокруг них существует сообщество исследователей и разработчиков для их разработки и поддержки. www.astera.com Некоторые преимущества:

• Прозрачность. www.astera.com Обучающий набор данных и код общедоступны, что помогает выявлять и смягчать любые потенциальные предубеждения. www.astera.com
• Производство на заказ. www.astera.com Поскольку код и данные обучения находятся в открытом доступе, такие модели можно легко адаптировать для конкретных случаев использования. www.astera.com
• Эффективность затрат. www.astera.com Модели с открытым исходным кодом можно использовать бесплатно, без лицензионных сборов, поэтому общие затраты на их разработку и развёртывание ниже, чем у моделей с закрытым исходным кодом. www.astera.com

Модели с закрытым исходным кодом (closed-weight, проприетарные) сохраняют веса в секрете, предоставляя доступ к своим возможностям исключительно через API или ограниченные лицензии. systems-analysis.ru Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развёртыванию решений, обеспечивающих надёжность, масштабируемость и поддержку, но за определённую плату. habr.com Некоторые преимущества:

• Конкурентное преимущество. www.astera.com Программы LLM с закрытым исходным кодом обычно предлагают предприятиям доступ к уникальным запатентованным технологиям, которые также могут быть доработаны для конкретных отраслевых нужд. www.astera.com
• Выделенная поддержка. www.astera.com В отличие от LLM с открытым исходным кодом, такой подход поставляется с выделенной поддержкой от поставщиков, что гарантирует стабильность, соответствие и безопасность. www.astera.com

Таким образом, открытые модели подходят для исследований и обучения, а закрытые — для предприятий, нуждающихся в надёжных и безопасных решениях ИИ, которые можно легко интегрировать в масштабные операции. habr.com