Create article “共话开源ai未来之路”

content/article/共话开源ai未来之路.md

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+title: 共话开源AI未来之路
+type: 最热课程
+createDate: 2023-08-28T07:39:24.882Z
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+  开源生态不断拓宽AI疆域的边界，也为广大创业者和开发者提供了绝佳的创新机遇。那么，创业公司应该如何拥抱这股澎湃的开源力量？
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+  **锦囊一：守护Core Business，开疆扩土**
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+  面对大模型和开源带来的机会与挑战，Meta高级副总裁Bill Jia给出的建议是**“先筑城、再建护城河”**。企业首先应当准确理解自身在行业中的生态位置，牢牢守住自己的核心业务（Core Business）和自己的底线（Bottom Line），“看好自己的奶酪”；其次，要对大模型和开源抱有开放态度，并基于新技术去思考是否有可能扩展自身的业务，开疆扩土；最后，大模型带来的变革如同第四次产业革命，终究会一同把蛋糕做大，在这样的过程中要思考可以尽早切入哪些关键版图。
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+  **锦囊二：模型选取综合考虑业务场景、合规等因素**
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+  开源大模型百花齐放，企业如何选取最适合自己的模型？Hugging Face中国区负责人王铁震指出，仅依赖学术测评是远远不够的，需要企业针对自身业务场景，并用专属数据集进行测试，综合评估模型的能力是否匹配。例如选取文生图模型，美学评分并不是唯一标准，而要综合看是否符合企业的目标受众与场景。这也再次体现出企业建立自身数据集的重要性，**“数据集的投资回报是非常长期的，不管未来最火的模型是谁，都可以用它来进行训练和测评。”**
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+  此外，王铁震也建议企业在选取开源模型时，需要关注当地合规与监管政策，包括模型的license是否可商用、模型训练时的透明度、训练数据版权问题、数据是否符合价值观等等。
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+  企业的竞争最终靠人才，王铁震也特别建议创业公司可以**利用开源社区来发现优秀人才，建立人才竞争力。**如有企业开源了垂直领域大模型，可以顺势挖掘社区中的优秀开发者和贡献者，帮助企业更有针对性地锁定和筛选人才。
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+  **锦囊三：模型差距无需过忧，唯快不破**
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+  针对开源模型在性能表现上对比闭源的差距，陈恺指出，开源模型的迭代速度很快，**企业应该将关注重点更多聚焦在自身业务场景和流程上，模型是可以不断去更换和迭代的。**“有可能今天你觉得模型效果不好，一个月之后一个新的开源模型出现，之前的问题就解决了；此外我们也发现开源模型的规模也在不断提升，从此前比较普遍的7B，到13B、30B乃至更大量级。”
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+  在这样的竞争格局下，创业企业**“唯快不破”**。“有些赛道很卷，那么就需要企业以更高效率把一个垂直领域的应用、一个核心场景跑通，进而积累更多用户反馈和来自真实世界的数据，形成数据飞轮，把时间优势转化为企业的护城河。”
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+  **锦囊四：沉淀有核心竞争力的数据，长期投入**
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+  十方融海创始人黄冠则结合企业一线实践，分享如何基于核心业务落地应用AI大模型。
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+  作为一家数字职业在线教育科技公司，十方融海目前重点关注如何**利用AI创新引擎，提升学生的学习体验和教学效率。**最初十方融海将大模型技术用于帮助学生在学习短视频制作时，进行文案辅助生成；此后探索用AI来批改语言创作类作业；并进一步思考，是否有可能基于大模型，高效回答学生提出的基础性和知识性问题，提升助教的效率。
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+  “我们快速学习、尝试和迭代，并从今年4月开始，基于LLaMA做微调，研发出OpenBuddy-LLaMA系列开源模型，拥有优秀的问题理解和回答能力。”过程中，黄冠和团队也通过模型优化、数据标注等方式，不断提高回复准确率，也探索模型的多轮对话能力。与此同时，通过在核心业务场景迭代模型，公司也沉淀了有核心竞争力的数据。
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+  今年8月，十方融海发布并开源了OpenBuddy-LLaMA2-70B模型，这是一个基于LLaMA2基座的全新跨语言对话模型，在十方融海内部业务的商用场景测试中已经取得非常好的成绩。
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+  面向未来，黄冠对于中文开源模型及中文语料抱有期待，并且“做好了长期投入的心理准备”，**“不要高估大模型短期的效果，也不要低估大模型长期的影响”**。
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+  流水不争先，争的是滔滔不绝。开源模型令人目不暇接，但最终给予企业的命题仍旧是——是否足够开放以拥抱技术变化，是否足够有定力守住核心场景。
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