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我们都知道开源指的是开放源代码，理论上来说，任何人都可以通过源码仓库实现自构建、自部署、自托管，做出跟原作者类似的应用。 那么大型语言模型的“源”指的是什么？
英文太烂看不懂 hugging face 里的说明 我目前理解的只有数据集（一大堆结构化的文本），其他的诸如参数、训练方法、预训练模型具体指的是啥？除了前述这些，还有遗漏的吗？
巧合的是那年 Llama 在 2 月开源，百度文心、阿里通义和腾讯混元都先后实现了“全链路自研”，我比较好奇 Llama 自己是依赖哪位前者？它有声明学习对象吗？
更想引出一个一直疑惑的点，各种五花八门的开源许可证到底是国际通用的、具有实际效力的条款文件，还是纯粹的“君子协议”？
 | 1 L5tEU4WX072p5P42 2024-07-25 19:12:51 +08:00 via Android 码了，我也不懂 |
 | 2 malusama 2024-07-25 19:13:57 +08:00  2 模型开源不都是开放下载模型权重么？ |
 | 3 mumbler 2024-07-25 19:15:09 +08:00 2 大模型开源的是权重文件，你可以用自己数据去微调这个权重，而不用从头去训练 |
 | 4 shinsekai 2024-07-25 19:18:09 +08:00 1 训练好的模型参数+模型结构 或者 用于训练的数据集+训练参数+模型结构 |
 | 5 ztm0929 OP |
 | 6 mustcool 2024-07-25 19:24:32 +08:00 1 数据集基本都没开源 |
 | 9 mauve PRO 1 |
| 10 mumbler 2024-07-25 19:38:05 +08:00 1 @ztm0929 #5 开源的好处是模型可调，算力可控，你可以用自己的 GPU 本地部署开源模型，需要用的时候才开机，只需要付电费，便宜，而云端算力就算空闲你也要付 GPU 费，贵 想体验下部署本地模型，目前最简单的方法是用 flashai.com.cn 提供的整合包，一键下载，开箱即用 |
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