【AI-38】为什么开源的是预训练好的模型权重，而不是预训练模型呢？

开源预训练好的模型权重而不是整个预训练模型，主要有以下几方面原因：

知识产权与商业考量

• 保护核心技术与数据：模型开发者可能希望保护模型的某些核心技术细节、独特算法或私有数据，这些是模型的关键竞争力所在。只开源权重可以让开发者在分享部分成果的同时，保留对核心部分的控制权，避免技术泄露。例如，一些企业在研发大模型时，使用了独特的数据清洗和标注方法，或者在模型架构上有创新的设计，他们可能不想公开这些细节，以免被竞争对手模仿。
• 商业盈利模式：对于一些以模型服务为商业目标的公司来说，开源完整的预训练模型可能会影响其盈利模式。通过不开源模型，仅提供预训练模型权重供用户微调使用，然后以API调用收费、提供定制化服务等方式来实现商业价值。比如OpenAI的GPT系列，部分功能通过API收费，用户可以基于其提供的能力进行开发，但无法获取完整的模型代码。

技术与实用角度

• 方便跨框架使用：不同的开发者和研究人员可能使用不同的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。开源预训练模型权重可以让用户将这些权重加载到自己熟悉的框架中，进行后续的开发和研究，提高了模型的通用性和灵活性。而如果开源整个预训练模型，可能会受到框架的限制，难以在其他框架中直接使用。
• 降低存储和传输成本：预训练模型通常包含大量的代码、数据结构和权重等信息，整体体积较大。开源权重可以大大减少数据量，降低存储和传输成本，方便用户下载和使用。例如，一些大型语言模型的权重文件可能有几十GB，而包含代码和其他资源的完整模型会更大，只开源权重更易于传播和共享。

社区协作与发展

• 促进微调与应用开发：开源预训练模型权重可以鼓励更多的开发者基于这些权重进行微调，开发出适合各种特定场景和任务的应用。开发者可以在已有权重的基础上，根据自己的需求进行优化和改进，推动模型在不同领域的应用和创新。例如，在图像识别领域，开发者可以利用开源的预训练模型权重，针对特定的图像数据集进行微调，开发出更准确的图像分类或目标检测应用。
• 便于模型评估与比较：开源权重使得研究人员可以方便地获取模型的参数，对不同模型的性能进行评估和比较。通过在相同的数据集和任务上使用不同的预训练模型权重进行实验，可以更客观地分析模型的优缺点，为模型的改进和发展提供参考。