一位 Reddit 用户提出了一个创建众包、开源的蒸馏大型语言模型的假设性方法。该想法涉及围绕现有的命令行 AI 服务构建一个包装器，以收集用户输入和输出，从而生成大型数据集。然后，这些数据可用于训练模型，训练过程可能像分布式计算项目一样，分布在志愿者的 GPU 上。确定的主要挑战是管理此类项目所需的协调以及建立一个可信的中央机构来监督数据收集和模型发布。 AI
排序理由 Reddit 上用户生成的假设性想法，没有主要来源或可验证的声明。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Would it not be possible to create crowd sourced, truly open sourced distilled LLMs with a simple wrapper around command line based AI services that exist today?</p> <p>I'm imagining a layer that goes around whatever application people currently …