技术迭代的在一段时间内是均匀发展甚至止步不前的，但在某段时间内会指数级别的爆发。

ChatGPT背后的GPT 3.5训练据说花了几百万美金外加几个月的时间，参数大概有1700多亿。

这对于绝大多数的个人或企业来说绝对是太过昂贵的。

然而，微软（MSFT）宣布开源Deep Speed Chat，从公布的训练时间及价格上看，最后一个175b，也就是1750亿参数规模的模型。

 20个小时，5000多美刀。

一、Deep Speed Chat技术简单介绍

Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，还使用了RLHF（人工反馈机制的强化学习）技术，可将训练速度提升15倍以上，成本却大幅度降低。例如，一个130亿参数的类ChatGPT模型，只需1.25小时就能完成训练。

简单来说，用户通过Deep Speed Chat提供的“傻瓜式”操作，能以最短的时间、最高效的成本训练类ChatGPT大语言模型，这标志着人手一个ChatGPT的时代要来了。

二、全民ChatGPT时代来了

目前的大模型，还是通用型的，到最后，每个人都会有自己的GPT。

做个不太恰当的比喻，微软此次开源Deep Speed Chat就像当年的互联网，为了提升发展速率降低了台式机的价格，使得普通用户也能拥有自己的电脑。

只有参与的用户多了，整个行业生态才能快速壮大发展，所以，微软此次开源对整个ChatGPT生态发展起到了至关重要的推动作用，使得人人都能拥有自己的ChatGPT。

目前，ChatGPT处于初级发展阶段，存在安全隐患、数据隐私、道德等问题。相信随着参与用户的增多，这些难题将会被有效的解决，从而为全球经济发展做出贡献。

三、开源来之不易

开源软件具有开放、共享、自由等特性，在软件开发中扮演着越来越重要的角色，也是软件供应链的重要组成部分。 据Gartner调查显示，99%的组织在其 IT系统中使用了开源软件。

所以这就是上面为什么说微软此次的开源动作，会对整个ChatGPT生态发展起到推动作用！

熟悉低代码的伙伴可能会知道，现在的很多低代码平台是不采取源代码交付机制的，这点使很多开发者头大，因为在开发中无从了解底层逻辑，一旦出现特殊情况便难以解决。

从成本与效益来说，源代码交付绝对是软件二次开发的最好支持：

1、源代码交付机制可以摆脱推原厂商的依赖：

用户后期的二次开发，包括表单、流程、接口等活动，都不再有后顾之忧；

2、可以自主开发一些复杂的业务逻辑：

企业在新扩展的业务流程时就不需要重新购买，大大减少成本与时间。

3、基于低代码开发平台开发出来的各类业务系统不受限，可自主申请软件著作权：

当然，哪怕暂时还没有涉及到二次开发需求，从心理角度出发，提供源代码也可以给企业带来心理上的安全“安慰"，没有受限于人的担忧。

JNPF快速开发平台据我所知是提供源代码交付的，相对而言在软件市场内性价比高、售后优越，正处于上升期。支持主流数据库，满足系统快速开发、灵活拓展、无缝集成和高性能应用等综合能力；采用前后端分离模式，前端和后端的开发人员可分工合作负责不同板块，省事又便捷，感兴趣的可以试试看。

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基于先进的引擎式软件快速开发模式，配置有流程引擎、表单引擎、报表引擎、图表引擎、接口引擎、门户引擎、组织用户引擎等可视化功能引擎；超百种功能控件，拖拽实现搭建，让开发者不再重复造轮子，将注意力集中在更适配的业务设计上。

四、结语

此次微软大方让Deep Speed Chat开源，国内的AI研发厂商又将掀起什么样的浪花，我们拭目以待！很多研究者说：研究已死，这言论的确不容乐观，结尾笔者还是要呼吁国产自主研发，做出真正属于自己的东西。