清华AI训练模型免费开放，普通人也能玩转大模型了？

最近科技圈有个消息挺炸的——清华搞的那个AI训练模型，居然免费开放了，不是试用版，不是阉割版，是真能让你从头开始训练自己模型的那种，这事儿刚出来的时候，我朋友圈里几个搞技术的朋友都转疯了，说什么“平民玩家的春天来了”。

说实话，我第一反应也是：真的假的？现在随便一个像样点的AI模型，训练成本都得烧掉普通人好几年的工资，清华说免费就免费了？但仔细扒了扒资料,发现这事儿还真不是噱头。

这个叫“ChatGLM”的系列模型（当然现在可能迭代到更新版本了），清华那边确实把预训练模型、微调代码、甚至一些数据集都给放出来了，你不需要自己从零开始搭那个复杂得要命的训练环境，也不用担心显卡被烧坏——如果你真想大规模训练，自己还是得有点硬件基础的，但入门级别的实验和微调,普通电脑跑跑小参数版本还真能行。

我认识一个做自媒体的小哥，之前总抱怨剪辑视频找素材太费时间，这次模型一开源，他直接用人家提供的基座模型，拿自己这几年积累的文案和选题数据去微调，愣是搞出个帮他自动生成视频脚本草稿的小工具，虽然出来的东西还得人工润色，但他说效率起码提了三四成。“关键是没花一分钱授权费，”他跟我语音的时候语气都飘了，“这放以前，想用这种级别的模型，门都没有。”

不过你也别以为这就是天上掉馅饼，免费的东西，往往最贵的是你的时间和学习成本，我一开始也兴冲冲地去GitHub上把项目扒拉下来，结果光是配环境就卡了大半天，那些文档虽然写得挺详细，但如果你没有点Python基础，没有接触过深度学习框架，光是看那些术语就够头疼的，什么“LORA微调”、“P-Tuning”，什么“梯度累积”——别说动手了,理解起来都费劲。

所以这事儿吧，它更像是一把钥匙，给了你进入某个房间的权限，但房间里面是宝藏还是一团乱麻，全看你自己怎么折腾，对于已经有相关背景的程序员、研究员或者有一定学习能力的技术爱好者来说，这绝对是宝藏，你可以用它去尝试之前不敢想的创意，比如训练一个专门写本地美食文案的AI,或者搞个帮你分析行业报告的小助手。

但对于大多数普通人，包括很多内容创作者来说，可能还是有点距离，我们更需要的是开箱即用的工具，是那种点几下鼠标就能出结果的傻瓜式应用，所以清华这个开源模型，更重要的意义可能在于生态，它免费了，很多小公司、小团队就能基于它开发出各种各样我们能用得上的应用，就像安卓系统开源了,才有了现在这么多五花八门的手机APP。

另一个让我觉得有意思的点是，这种顶级机构的开源，某种程度上也在降低AI的神秘感，以前总觉得AI是巨头们黑箱里的魔法，现在你能看到代码，能自己动手改，能明白它大概是怎么“思考”的，这个过程本身，就能消除很多恐惧和误解，我自己鼓捣的时候，有一次模型输出一堆胡言乱语，我顺着代码去查，发现是数据清洗的时候有个小bug，解决了之后，那种“哦，原来如此”的感觉,比直接用个完美的商业产品要有趣得多。

免费和开源也不意味着可以随便乱用，版权、隐私、还有生成内容的责任问题，这些坑一个都不少，你用这个模型训练出一个写文案的AI，如果它“模仿”了某个作家的风格太像，这里面的界限就很模糊，这些法律和伦理的“软成本”，可能比技术的“硬成本”更值得提前考虑。

清华这一步走得确实漂亮，它把AI训练的门槛，从“仰望”拉到了“跳一跳能够得着”的位置，虽然离真正意义上的“人人可用”还有段路，但至少方向是对的，对于我们这些写内容、搞创作的人来说，保持关注，适当学习，说不定哪天，一个基于这些开源模型打造的、正好契合你需求的工具就出现了，而如果你本身就有探索精神，那现在，确实可以动手试试了，毕竟，免费的“实验场”可不是天天都有，只是别忘了，进去之后,真正的工作才刚刚开始。

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