幾個月前，每個人都想知道誰會贏得人工智能軍備競賽。 微軟與 OpenAI 結盟。Google 推出了巴德。Meta 開始開發自己的大型語言模型 LLaMA。其他公司開始考慮推出人工智能平台，好奇的用戶將這些模型相互競爭。
但最近的一項交易表明，我們可能還會看到越來越多的合作夥伴關係，而不僅僅是正面競爭。 本週早些時候，Meta 在開放許可下免費提供其 LLaMA 大語言模型，並將其引入微軟的 Azure 平台。這一決定凸顯了人工智能互操作性的好處——隨著越來越多的公司加入該領域，它可能不會是最後一個。
迄今為止，知名的法學碩士相對孤立，並在更受控制的環境中提供，用戶需要獲得許可才能使用模型進行構建或使用數據。 OpenAI 繼續訓練 GPT，於 3月份發布了 GPT-4，並向開發者提供對其最新版本模型的付費 API 訪問。 Apple 正在開發自己的法學碩士，稱為 Ajax，但細節很少； 它尚未公開，其開源狀態未知。 Bard Google 的法學碩士，根本不是開源的。
LLaMA 最初並未公開，只能通過 Meta 訪問，而 Meta 尚未透露其訓練數據。 但 LLaMA 始終致力於開源，並旨在 “進一步民主化” 人工智能的使用。 本週 Meta 至少部分兌現了這一承諾。 封閉系統的用戶必須支付許可費才能訪問其所在的模型並使用同一模型分發應用程式。 Meta 打開 LLaMA 的方式是，將其提供給 Azure 用戶並且在一定程度上無需許可，從而消除了這種不便。
Meta 開放 LLaMa 並將其引入 Azure 具有商業意義，特別是如果 Meta 相信公開開發人工智能的話。 這是讓人們在平台上訪問更多 LLM 模型並比較結果的第一步。 可供選擇的法學碩士框架種類繁多，這也使每個模型如何協同工作的問題成為焦點。 LLM 開發人員希望人們使用他們的模型，因此讓它們在廣泛的平台上可用可以讓更多用戶使用它們。
即使是最具競爭力的大型科技公司也會相互開展業務。 Meta 對與微軟的合作並不陌生——Meta 將微軟的 Teams 產品引入 Meta 的 Workplace，後者已經運行了 Office 365 套件。
開放有其風險。 OpenAI 於 2015年成立時是一個更加開放的組織，其聯合創始人兼首席科學家 Ilya Sutskever 告訴 The Verge，由於擔心競爭和安全，他很遺憾分享研究成果。 例如開放數據集可以更容易地起訴版權侵權，因為人們可以看到哪些來源被抓取用於訓練模型的數據。
但對於人工智能互操作性的倡導者來說，有更多的法學碩士框架可供選擇可能是個好消息。
由於默認情況下，LLM 彼此不同，因此開發人員通常必須選擇使用哪種模型來構建應用程式。 系統沒有什麼好的方式來對話。
對於大多數現代科技用戶來說，圍牆花園並不令人震驚，但人工智能互操作性倡導者認為，人工智能成長和進化的唯一方式不是通過封閉的孤島，而是通過可以相互對話的開放結構。 就連微軟也相信可互操作的人工智能；它與其他科技公司一起加入了開放神經網絡交換組織，該組織希望推廣人工智能互操作性的行業標準，以便開發人員能夠 “找到正確的工具組合”。
讓人工智能係統協同工作可以為搜索查詢等帶來更好的結果。能夠在不同數據集上訓練模型的公司可以提供更好、更全面的服務，而且，如果一種模型錯誤，則有可能避免對一種信息來源的災難性過度依賴。 能夠在一個地方同時開發 LLaMa 和 OpenAI 的 GPT 模型可以降低開發成本和時間。
目前 LLaMa 在 Azure 上可用並不意味著用 LLaMa 製作的應用程式可以突然與在 OpenAI 的 GPT 模型上運行的應用程式對話。還沒有人建造過那座橋。此外並非所有人都同意 LLaMa 勾選了開源軟件的所有選項，特別是因為它不使用開源倡議組織批准的許可證。 它還限制了誰可以免費將 LLaMa 用於商業用途。 根據其社區許可協議，每月活躍用戶超過 7億的開發者 “必須向 Meta 申請許可”。
但這是朝著開源和互操作性的正確方向邁出的一步，哪怕只是為了讓開發人員更容易地在模型之間訪問。 存在良性競爭的空間，但如果公司真正希望人工智能不斷發展，合作是最好的選擇。
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