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对于商业用途，OpenAI一直是性能之王，因此在构建使用RAG等技术的企业产品时，总是需要向他们申请API使用权。

然而，数据安全问题一直是一个障碍，尤其是在欧洲。

（我知道在早期，OpenAI无法保证出于安全原因不会查看您的数据，不确定最近是否有所改变？）

所以：向在企业中使用LLM的人提问：随着开源世界的追赶…还有必要使用他们的API吗？

现在是否只是一场成本的竞争？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于OpenAI的商业模型在面对开源世界追赶时的现状和未来。参与者普遍关注数据安全问题，尤其是在欧洲市场，以及开源模型性能提升对OpenAI API使用必要性的影响。讨论中还涉及了成本竞争、企业对本地运行模型的需求、以及多语言支持的重要性。总体上，讨论呈现出对OpenAI未来发展的担忧和对开源技术进步的认可。

主要观点

  1. 👍 开源模型与商业模型在性能上非常相似
    • 支持理由：开源模型如llama 400b在性能上已接近商业模型。
    • 反对声音：多语言支持方面仍不如GPT-4或Claude。
  2. 🔥 数据安全是企业使用LLMs时的重要考虑因素
    • 正方观点：企业客户希望在内部网络中运行所有内容，包括语言模型。
    • 反方观点：OpenAI早期无法保证不查看用户数据，增加了企业顾虑。
  3. 💡 未来可能更多依赖于专门化的代理模型
    • 解释：大型模型可能被用于评估和整合代理模型的输出，这种方式可能更加成本效益高且速度更快。
  4. 👀 商业环境中，稳定性和合规性比成本更重要
    • 解释：超大规模云服务提供商能提供更可靠的服务，开发时间成本远高于本地模型的成本。
  5. 🚀 使用OpenAI API类似于使用Sendgrid发送电子邮件
    • 解释：OpenAI的API比自托管开源模型更便宜且更可靠。

金句与有趣评论

  1. “😂 I think it is now obvious that with the release of 405B into the wild we have somewhat closed the chapter of GPT-4-ish class of models and now we should focus on GPT-Next and LLama 4.”
    • 亮点：对开源模型性能提升的认可和对未来技术发展的期待。
  2. “🤔 If I can afford the NVIDIA cluster to run it, I will enjoy the highest quality ERP experience.”
    • 亮点：对高性能模型运行成本的现实考量。
  3. “👀 The q2 version is being made as we speak. Now at file 4 of 8, looks to be 8 x 20GB”
    • 亮点：对技术更新速度的关注和对未来版本的期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对OpenAI商业模型未来发展的担忧，也有对开源技术进步的认可。主要分歧点在于数据安全和成本效益，尤其是在欧洲市场和企业用户中。可能的原因包括对数据隐私的重视和对成本控制的考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：专门化的代理模型和多语言支持可能成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：开源技术的进步可能促使OpenAI调整其商业策略，以更好地适应市场变化和满足用户需求。