Building in the Open: The Future of Open Model Innovation | Nemotron Labs

A: 開放權重能讓更多人協作，共同改進模型，促進技術的普及和創新，就像大衛對抗巨人歌利亞的故事一樣，唯有協作才能挑戰巨頭。此外，開放讓小型新創公司有更多彈性，可以打造更客製化的產品。

A: 挑戰很多，一方面，大公司有大量人才，但知識卻無法外流。另一方面，閉源模型的 API 後面有很多系統優化，但開放權重模型只能直接比較權重，很難判斷效能差距的真正原因。

A: 開放模型的整個供應鏈比較脆弱，從訓練到部署，每個環節都有可能出現問題。例如，不同的推論服務提供者可能會做不同的優化，導致模型效能有所差異，這會影響使用者體驗。

A: Alpaca 和 LLaMA 展現了社群協作的潛力，讓大家看到開放模型的力量。現在需要更穩健的基礎建設，讓更多人可以輕鬆地參與模型的訓練和部署，就像當時的熱情一樣。

A: 在訓練和部署大型 MoE 模型時，需要高效地使用 Nvidia 的硬體，架構非常新，有很多細節需要調整。另外，整個軟體堆疊在開源環境中也比較脆弱，需要仔細整合才能順利運作。

A: 雖然目前開源模型生態系統還很脆弱，但充滿潛力。越來越多公司專注於建立完善的開源模型管線，Nvidia 等公司也積極參與，相信未來訓練和部署模型會變得更加容易。

A: 商業 API 是一個完整的系統，包含路由、推理等功能，更容易進行優化。而開放模型只提供權重，需要自己建立系統，因此在比較效能時需要考慮更多因素。

A: 評估非常重要，不僅要評估模型本身的效能，還要評估不同的推論服務提供者的效能，確保使用者能獲得最佳體驗。需要建立更多自動化的評估工具，才能更全面地了解模型的優缺點。

A: 強化學習 (RL) 的基礎建設是目前開源模型生態系統比較缺乏的。需要更容易取得的 RL 基礎建設和環境，才能讓更多人參與模型的訓練和優化。

A: 開放模型的目標不是單純地追趕閉源模型，而是建立一個可以讓使用者擁有和客製化的系統。讓使用者更容易擁有和客製化自己的模型，才是最重要的。

A: 信任模型提供者非常重要，就像選擇軟體一樣，大家會選擇信任的廠商。開放權重可以讓更多參與者進入市場，建立更多可信任的模型，減少對單一提供者的依賴。

A: 開放數據和方法可以提高透明度，讓大家更了解模型的訓練過程，更容易發現潛在的問題。Prime Intellect 的技術報告更著重於模型創建的基礎設施和流程，而非模型本身。

A: 降低合規和法律團隊的審核時間是關鍵。如果能夠建立主權 AI，讓企業更容易獲得許可和批准，就能加速開放模型的普及。

A: 各國都希望擁有自己的開源模型，主要原因是基於信任。大家會更信任自己國家的模型，降低對其他國家的依賴。

A: 儘管有時社群對開源有過高的期望，但像 Mistral 這樣的公司在開源領域做出了巨大的貢獻，他們的工作對於推動整個生態系統的發展非常重要。

A: 我們盡可能地開放所有內容，但有時會受到合同的限制。我們與擅長各個階段的公司合作，例如 Prime Intellect 和 Datology，並遵守他們的規定。

A: 是的，許可協議很重要，它可以決定使用者如何使用和修改模型。選擇一個寬鬆的許可協議可以促進模型的普及和創新。

A: 需要建立更完善的測試和驗證流程，確保模型在不同環境下都能正常運作。同時，需要社群的共同努力，共同發現和修復問題。

A: 我們對開源模型的未來充滿信心。隨著技術的進步和社群的壯大，開源模型將會變得更加強大和普及，為各行各業帶來巨大的價值。

A: Intellect 3 旨在建立一個開放的強化學習堆疊，讓更多人可以參與強化學習模型的訓練和部署。目標是讓強化學習更容易使用，並促進相關技術的發展。