在開源AI領域,與大型科技公司的差距不僅僅體現在算力上。AI2(前Allen人工智能研究所)正通過一系列開創(chuàng)性舉措縮小這一鴻溝,其最新發(fā)布的Tülu3后訓練方案,讓"原始"大語言模型轉化為實用AI系統(tǒng)變得觸手可及。
與普遍認知不同,基礎語言模型在預訓練后并不能直接投入使用。事實上,后訓練過程才是決定模型最終價值的關鍵環(huán)節(jié)。正是在這個階段,模型從一個"無所不知"卻缺乏判斷力的網絡,轉變?yōu)榫哂刑囟üδ軐虻膶嵱霉ぞ摺?/p>
長期以來,各大公司對后訓練方案諱莫如深。雖然任何人都能用最新技術構建模型,但要讓模型在特定領域(如心理咨詢或研究分析)發(fā)揮作用,則需要獨特的后訓練技術。即便是Meta的Llama這樣標榜"開源"的項目,其原始模型的來源和通用訓練方法仍是嚴格保密的。
Tülu3的出現改變了這一現狀。這套完整的后訓練方案涵蓋了從主題選擇到數據治理,從強化學習到微調等全方位流程。用戶可以根據需求調整模型能力,比如強化數學和編程能力,或降低多語言處理優(yōu)先級。
AI2的測試顯示,經Tülu3訓練的模型性能已達到頂級開源模型水平。這一突破意義重大:它為企業(yè)提供了一個完全自主可控的選擇。特別是對醫(yī)療研究等處理敏感數據的機構來說,不必再依賴第三方API或定制服務,可以在本地完成全流程訓練,既節(jié)省成本又保護隱私。
AI2不僅發(fā)布了這套方案,還率先將其應用于自家產品。雖然目前的測試結果基于Llama模型,但他們已計劃推出基于自家OLMo且經Tülu3訓練的全新模型,這將是一個真正從頭到尾完全開源的解決方案。
這次技術開源不僅展現了AI2推動AI民主化的決心,更為整個開源AI社區(qū)注入了一針強心劑。它讓我們離真正的開放、透明的AI生態(tài)系統(tǒng)更近了一步。
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