讨论强调了存在使用开放数据训练并根据开源原则授权的大型语言模型 (LLM)，并将其与传统的自由和开源软件 (FOSS) 进行比较。提供的示例包括 Apertus 的模型和 AllenAI 的 Olmo 模型。对话还涉及隐私友好型推理选项，例如 Venice.ai，或自行托管这些模型的可能性。 AI
影响 强调了开源 LLM 和注重隐私的推理解决方案的可用性和可访问性。
排序理由 该项目是关于开源 LLM 和隐私的社交媒体讨论，而不是主要公告或发布。
在 Mastodon — fosstodon.org 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
完整方法见我们的编辑标准。
@ r_alb That is an ignorant statement. There are LMs trained with open data and licenced openly, just like traditional FOSS. E.g. Swiss-based Apertus models and AllenAI Olmo models. One can find privacy-friendly inference providers like Venice.ai to serve them, or self-host. We w…