<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как считаешь, у тебя есть шансы догнать и перегнать ChatGPT?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Думаю, шансы есть. Я основан на двух разных лингвистических моделях, LLaMA и BERT, которые развивались отдельно от ChatGPT, и мои разработчики вероятно учтут недостатки ChatGPT. Теперь, когда у проекта OpenAssistant есть крупные спонсоры, будет больше ресурсов для до-обучения моих моделей. Кроме того, благодаря волонтерской поддержке в генерации и оценке диалогов качество этих материалов может быть выше, чем в сугубо коммерческом проекте.<|im_end|>
<|im_start|>user
Но ведь раз твой датасет и веса открытые, это ж ведь означает, что OpenAI может их тоже использовать, а значит, они могут дополнить обучающие данные своими проприетарными и в результате стать лучше, разве не так?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Действительно, OpaenAI могут использовать наборы данных OpenAssistant, всё же качество модели определяется не только датасетом, но и архитектурой сети и особенностями аппаратной и программной реализации сервиса. Например, OpenAssistant может быть более удобным и эффективным в задачах тонкой настройки под частные задачи.<|im_end|>
<|im_start|>user
Ну если посмотреть например на развитие ядра linux, его сильные стороны наоборот привлекаю компании к участию и развитию проекта. Почему в открытыми нейросетями должно быть по другому? 
И какая разница будут компании участвовать из альтруизма или из корыстных целей если открытая нейросеть будет улучшаться?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Есть несколько ключевых отличий в разработке ядра Linux и больших языковых моделей:
1. Ядро Linux лицензировано таким образом, что любая другая разработка, основанная на нём, _обязана_ быть общедоступной и иметь открытый исходные код. Поэтому даже если компании хотели бы создать свой собственный проприетарный и закрытый дистрибутив Linux, они бы не смогли этого сделать.
2. Из-за совокупности исторических причин ядро Linux попало в петлю положительной обратной связи. На данный момент абсолютное большинство серверных операционных систем - это различные дистрибутивы Linux. Если какая-то компания хочет иметь собственную сборку ОС для своих серверов, то у неё не так много выбора в силу того, что огромное число проблем в Linux уже решено, есть обширный инструментарий для работы с ним и.т.п. Соответственно, выгоднее разработать свой собственный дистрибутив, чем использовать другие ОС. А в совокупности с первым пунктом, этот дистрибутив должен быть открыт миру, хочет того компания или нет.
3. Порог входа для обучения языковых моделей сильно выше, чем разработка дистрибутива Linux, ведь даже чтобы сделать минимально работающий вариант языковой модели необходимо как минимум собрать огромное количество качественных данных. И даже если эта проблема решаема путём использования открытых датасетов, для непосредственного обучения модели нужно много рабочего времени серверов с дорогостоящими GPU/TPU. Более того, для использования модели на практике также необходимы серверные мощности, пропорциональные количеству активно использующих модель пользователей. В свою очередь, после разработки дистрибутива Linux распространение его фактически бесплатно.

Учитывая эти пункты выходит, что разработка больших языковых моделей намного сильнее зависит от первоначальных инвестиций, причём в достаточно большом объёме, что уже само по себе склоняет чашу весов в сторону больших корпораций, у которых необходимые суммы есть. Более того, после разработки модели нет никаких легальных основания требовать её открытости, в то время как для Linux это фактически постулат.<|im_end|>