开源和闭源模型在五样本MMLU语言理解基准测试中的得分对比 原图定位

开源模型：与闭源模型差距缩小，基于开源模型的应用通过fine-tuning实现。类比于互联网时代开源操作系统Linux和安卓在大量开发人员贡献代码、报告错误等社区共建中实现发展，人工智能时代开源模型也正在社区群策群力、共同开发的支持下，实现模型能力的逐步提升。根据ARK基金统计的开源和闭源模型在五样本MMLU语言理解基准测试中的得分对比，开源模型与闭源模型的测试得分差距正不断缩小。在应用开发层面，以LLaMA为例，通过继续预训练和指令微调的方式，应用开发者能利用自有数据对开源模型进行微调，从而获得与应用更匹配的底层大模型。