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长期以来，机器人系统大多依赖专有模型。

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基于开源模型继续在下游任务上使用私有下游数据进行微调，得到在下游任务表现更好的专有模型，已经成为了一类标准范式。

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Fine-tuning理论上很复杂，但是OpenAI把这个功能完善到任何一个人看了就能做出来的程度。我们先从原理入手，你看这张图，左边是Pre-trained LLM （预训练大模型模型），也就是像ChatGPT这样的模型；右边是Fine-tuned LLM （微调过的语言大模型），中间就是进行微调的过程，它需要我们提供一些「ChatGPT提供不了但是我们需要的东西」。

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最近，这张号称「或许是2024年最重要的AI图之一」的图开始热转，可以看到，开源本地模型，已经取代了大规模、基于云的昂贵封闭模型，这种转变令人兴奋、着迷。

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开源模型正展现着它们蓬勃的生命力，不仅数量激增，性能更是愈发优秀。图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的感叹：「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。

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开源生态系统中出现了大量新兴参与者、模型和使用案例。未来当我们回顾过去时，很可能会将这段时期定位为两种AI类型——专有模型和开源模型——竞争公开化的决定性节点。