ChatGPT、DeepSeek等顶级大语言模型透明度与可访问性的全面分析
软件工程
2025-02-27 v1 人工智能
计算与语言
摘要
尽管关于人工智能（AI）的开源讨论日益增加，但现有研究缺乏对顶级大语言模型（LLM）透明度和可访问性的讨论。开源联盟（OSI）最近发布了其首个正式定义的人工智能开源软件。将此定义与标准词典定义以及稀疏的已出版文献相结合，提供了一个最初的框架，以支持更广泛的AI模型（如LLM）可访问性，但仍需更多工作才能捕捉AI开放性的独特动态。此外，关于open-washing的担忧也提出了，即使模型声称开放，但缺乏完全透明度，这限制了这些模型的可重复性、偏见缓解和领域适应性。在此背景下，我们的研究批判性地分析了过去五年中包括ChatGPT、DeepSeek、LLaMA等的顶级LLM，以评估其对透明度标准的遵循情况以及部分开放性的影响。具体而言，我们从开源模型与开放权重模型的两个角度考察透明度和可访问性。我们的发现表明，尽管一些模型被标记为开源，但这并不一定意味着它们是完全开源的。即使在最佳情况下，开源模型也不报告模型训练数据、代码以及关键指标，如权重可访问性和碳排放。据我们所知，这是首个通过开源和开放权重模型的双重视角系统性地检查超过100种不同顶级LLM的透明度和可访问性的研究。这些发现为进一步的研究开辟了道路，并呼吁负责任且可持续的AI实践，以确保这些模型的更大程度的透明度、问责制和伦理部署。
引用
@article{arxiv.2502.18505,
title = {Comprehensive Analysis of Transparency and Accessibility of ChatGPT, DeepSeek, And other SoTA Large Language Models},
author = {Ranjan Sapkota and Shaina Raza and Manoj Karkee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18505},
year = {2025}
}