OpenAI为何限制ChatGPT在中国的使用，虽然官方暂时没有给出回应，但是我们也许能从斯坦福羊驼模型上发现这其中的原因。

众所周知，人工智能的三要素是模型、数据和算力。

要训练高质量的大语言模型，即使有了足够的算力，仍存在两个重要挑战，一个是要有一个强大的预训练语言模型，另一个是要有大量任务样本对模型进行训练。而最近斯坦福发布的羊驼模型可能为我们提供了一个新的解决思路。

如图是羊驼模型的训练原理。

我们大体可以把它分成两步：

第一步：通过OpenAI GPT-3.5的text-davinci-003模型和175个种子任务，构建出任务自动生成模型，为预训练语言模型生成52K的样本数据。

第二步：采用meta新发布的LLaMA模型作为预训练语言模型，将第一步中生成的任务作为样本来训练这个语言模型，最终生成了Alpaca羊驼模型。

其中，第一步所采用的任务自动生成模型的结构如图所示。每个任务可以认为由指令和实例构成，而实例就是这个指令的输入和输出。例如：

• 指令为“在这个话题上给我引用一位名人的话”，

• 指令的输入为“诚实的重要性”，

• 对应的输出为“诚实是智慧之书的第一章——托马斯.杰斐逊”。

这个模型具体的做法是：

(1)利用text-davinci-003模型仿照种子任务进行指令生成。

(2)通过text-davinci-003模型为指令生成输入和输出。在这里分类任务和非分类任务的实例生成方式有些差别。

(3)对生成的任务进行过滤，将质量不高的任务剔除，其余放到任务池中。

羊驼这种模式的成功意味着，我们可以利用现有语言模型为新的语言模型生成大量的样本数据，那么在模型后续的迭代过程中，样本将不会再成为训练的瓶颈。（这可能对某些做数据标注的上市公司形成利空）

也正因如此，AI后续的进化将更加侧重于模型调优，也就需要我们对人脑的运行方式有着更深的理解，并将其原理应用到AI模型中。

可以说，斯坦福的羊驼模型改变了AI的竞赛规则，它为后来者提供了一个新的训练思路，可以用一个已有的模型去训练另一个模型。而OpenAI可能也预见到了这一点，在他们的使用条款中有明确说明：限制使用此模型的输出去训练其他模型来与OpenAI竞争。

或许正因为如此，ChatGPT才没有向国内开放，而且ChatGPT也没有提供API接口。因为ChatGPT背后的数据库是OpenAI投资数年的成果，是OpenAI的护城河，又怎能愿意让其他竞争者如此方便的获取呢？可以预见的是，后续新的AI模型只会越来越封闭，可能会采取更多的技术手段来防止竞争者的恶意利用。

而且这一训练模式的出现将加快AI模型的迭代速度，意味着AI的进化将正式进入快车道。在大国竞争的大背景下，我们的自己大模型还是要能够尽快出来才行，不然这之间的差距将会越来越大。