周二，Meta 发布了最新一代的开源大语言模型 Llama 2。

这也意味着众多研究机构和商业公司可免费使用开源的 Llama 2，无需自己耗费巨大的成本来开发一个大模型，降低了企业的研发成本，有利于 Meta 争取更多的合作伙伴。

目前与 Llama 2 合作的就包括了微软、亚马逊、IBM、高通、Spotify 等知名企业。

一般的软件他人仅可取得已经编译过的二进制可执行档，只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的源代码，这类软件称为闭源软件。

开源软件不仅仅是源代码公开，更重要的是其他人可以在开源协议的规定内对软件进行学习，修改以及出于任何目的的再分发。

开放源代码的定义最先由 Bruce Perens 提出，经由 Eric S.Raymond 发展，主要有以下十条：

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。

*Eric S.Raymond

与“教堂式”对应的，开源软件开发模式被称为“市集式”，就是通过不同的软件开发爱好者，组成一个不同流程和不同方式的市集，共同开发软件。

市集式的代表便是 Linux，最初由芬兰大二学生 Linus Torvalds 于 1991 年首次发布 Linux 的内核，后来无数人加入合作使其可用性增强。现如今，采用 Linux 内核的系统已经运行在很多的设备上，比如大型计算机和超级计算机、服务器、手机（安卓）、路由器、电视等等。

*杨立昆Yann LeCun

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。

写在最后

读到这里，我想大家对“开源”已经有了大概的了解。

近些年，伴随着互联网的快速发展，尤其是大数据、物联网、AI 等技术的火热，开源软件的开发者逐渐增多，相关的开源项目也越来越多，促进了开源软件行业的发展。

一向封闭的微软，也在纳德拉上任后开始拥抱开源。2014 年，微软在开源社区 Github 上开设了账户，并成为社区的最大贡献者；2018 年，微软花费 75 亿美元收购了 Github，后者当时已是全球最大的开源社区和代码托管平台；如今，微软也将与 Meta 的 Llama 展开合作。

*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