这意味着由于资源限制，使用开源模型实现类似水平的语言理解和生成能力将是一个重大挑战。 然而，人们正在不断努力通过协作研究和开发社区来开发高质量的开源模型。 推进该领域的一些有希望的方向包括改进底层架构和训练数据、为特定用例创建更有针对性的微调，以及探索在保持性能水平的同时降低计算成本的技术。 这些发展可能会导致日益复杂的开源模型，从而弥合商业产品和社区驱动的替代方案之间的差距。 尽管如此，由于目前参数数量方面存在显着差异，与专有系统相比，开源模型的最终潜力目前仍不确定。