開放式AI模型性能落後封閉式一年 Meta Llama 4成焦點

開放式AI模型與封閉式AI模型：誰領先？

近年來，人工智慧（AI）的快速發展令人矚目，尤其在大型語言模型（LLM）領域更是突飛猛進。然而，關於AI模型的開放性，也就是模型權重的公開與否，一直是個備受爭議的話題。非營利研究機構Epoch AI的研究指出，目前市面上的開放式模型在性能上，大約落後頂尖封閉式模型一年左右。

事件開頭短結論：開放式AI模型在性能上追趕封閉式模型，但仍存在約一年的差距。這也引發了關於AI開放性、創新、安全及未來發展的討論。

開放與封閉：性能的比較

Epoch AI的研究，比較了開放式與封閉式AI模型的性能，研究結果顯示，目前最優秀的開放式模型，在性能上與封閉式模型旗鼓相當，但大約落後一年。 這一差距在模型的訓練運算方面也得到了印證。研究人員分析了數百個自2018年以來發布的AI模型的數據，發現了開放式模型在性能和訓練運算方面，都存在著時間上的落後。

事件重點：

• 性能差距：開放式模型在性能上落後頂尖封閉式模型約一年。
• 訓練運算：最大的開放式模型在訓練運算方面，也落後最大的封閉式模型約15個月。
• Meta的策略：Meta公司積極投入開放式AI模型，預計其Llama 4模型將縮小與封閉模型的差距。

開放式AI模型的優勢與風險

開放式AI模型的支持者認為，開放性可以促進創新和合作，加速AI技術的發展，並使更多人能夠受益於AI技術。 然而，開放式模型的風險也不容忽視。 由於開放式模型更容易被修改和散佈，因此更容易被用於不良用途，例如產生有害內容或被用於惡意攻擊。

個人心得

這項研究結果提醒我們，在追求AI技術快速發展的同時，也需要關注開放式AI模型的安全性問題。 雖然開放式模型有助於推動創新和普及，但如何平衡開放性與安全性，是我們需要思考的。 政府、研究機構和企業需要共同努力，制定相應的政策和措施，確保AI技術能夠安全、可靠地服務於社會。

未來展望

儘管目前開放式AI模型存在一定的性能差距，但Meta公司積極投入開放式AI模型，並計劃推出更強大的Llama 4模型，這可能會縮小與封閉模型的差距。 然而，開放式模型能否保持其競爭力，仍取決於多種因素。 值得關注的是，未來AI模型的發展將如何平衡開放性、創新、安全與商業利益。 此外，開放式AI模型的監管和治理，也將對AI技術的未來發展產生深遠的影響。

參考閱讀

• https://epoch.ai/blog/open-models-report
• https://epoch.ai/data-insights/open-vs-closed-model-performance
• https://epoch.ai/data-insights/training-tokens-per-parameter
• https://epoch.ai/data-insights/consumer-gpu-model-gap