周二，Meta 发布了最新一代的开源大语言模型 Llama 2。

与 Meta 在 2 月发布的第一代大模型 Llama 1 相比，Llama 2 在许多方面得到提升，比如训练数据比 Llama 1 多了 40%、训练所用的 token 翻了一倍，增加至 2 万亿、上下文长度限制也翻了一倍……总而言之，就是 Llama 变得更强了。

不过，使整个行业震惊的不是 Llama 2 的强大——当然，它足够强——而是 Meta 宣布 Llama 2 对研究和商用都是免费。

开源的基本概念

所谓“开源”，即开放源代码，也称源代码公开，是软件的一种散布形式，而开源软件即公开源代码的软件。

*Windows3.0

但闭源软件开发模式带来了一系列问题，比如软件费用高、安全漏洞多、新旧版支持问题、不符合个人需求等等，一部分软件开发者对其不满意，于是兴起了“开放源代码运动”。

开放源代码运动的支持者认为不阻碍合作、可共享的研究风气才是软件开发应有的路径，反对把软件建立在知识产权与许可证的基础之上，认为这样限制了他人利用源代码修改、调整软件以适应自身的需要，阻碍了软件的进一步完善和发展，导致软件安全性下降、创新减少、不兼容等问题。

随着开放源代码运动的进行，产生了许多实际性成果。

Richard M.Stallman 于 1985 年创立了自由软件基金会，并开启了 GUN 项目，后者是一个自由的操作系统，其内容软件完全以 GPL 的方式发布。

1999 年，Eric S.Raymond 出版了著作《大教堂与市集》，该书讲述了黑客文化史、Linux的开发过程、以及作者本人主持开发的开放源代码软件 Fetchmail 的经历，并讨论了软件开发的方法论。《大教堂与市集》成为开放源代码活动的圣经。

开源的意义

在前面提到了，开放源代码运动旨在追求不阻碍合作、可共享的软件开发路径，并认为开放源代码更有利于提高软件的安全性、创新性和兼容性，这是开放源代码最直接的意义。

开源的缺点

在前面，老狐介绍的都是开源的优点，事实上，开源的缺点某种程度上也是其优点带来的，体现了一个事物的两面性。

首先是开源项目参与人数众多，且自发进行，这必然造成管理困难，需要项目领导者付出更多精力去整合项目，做好决策。

例如 80 年代与比尔·盖茨齐名的技术天才米切尔·卡普尔曾出资几百万美元启动一个名为 Chandler 的开源项目，旨在开发一个个人信息管理软件，但因为项目管理混乱，开发人员更迭，项目最后失败。

*米切尔·卡普尔

其次，开源项目迭代频繁，不断有新版本被开发出来，这需要软件用户不断安装新版本，这给用户带来了更高的使用成本。

最后则是开源软件未来的不确定性，因为其成员来自不同的人，软件的质量和未来发展都没法得到保证，一款软件用户正用着可能就没下文了。

以上开源的三个缺点恰好是闭源的商业软件的优势，以 Windows 为例，微软有专业团队负责开发，后期有稳定的更新和维护，能给用户减少许多的麻烦。

*纳德拉和扎克伯格

开源社区 Hugging Face 伴随着 AI 的兴起，成为了开源社区的顶流，如今 Hugging Face 上有超过 25 万个模型，包括 Meta 的 Llama 2、国内王小川创立的百川智能的大语言模型“百川”。

*Hugging Face上的大模型

现在回到文章开头的话题上来，小伙伴们认为 Llama 能通过开源的方式，击败闭源的 ChatGPT 和 Bard 么？

虽然结果老狐也无法预测，但非常乐意见到这样的竞争，这是一场技术落后者借助群众力量与技术领先者的竞争，也是开源的理想主义者与闭源的现实主义者的竞争，结果会怎样呢？

答案在时间里。

参考资料

财联社：Meta 发布 Llama 2 模型 与微软、高通展开合作

晚点 LastPost：Llama 2 发布，一夜之间，大模型竞争来到新起点

维基百科：“开放源代码”

石娟：开放源代码及相关知识产权法理刍论[D].重庆:西南政法大学,2007.

远川研究所：差一步称霸AI：历史进程中的扎克伯格

Web3 天空之城：杨立昆最新访谈：AI 威胁论是蒙昧主义，控制欲只有人才有

维基百科：《Dreaming in code》

虎嗅：Github 50 亿美元把自己卖了，为什么是微软呢？

极客公园：为了中国市场，Hugging Face 甚至玩上了小红书

编辑：木易