gpt3.5開源（gpt3 開源）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt3.5開源的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、chatgpt的中文全稱是什么

• 2、只需要十分之一數(shù)據(jù)，就能通關(guān)四大視覺任務(wù)，居然還開源了

• 3、chatgtp開源嗎

• 4、2022年開源技術(shù)的7大趨勢

一、chatgpt的中文全稱是什么

生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型。

英文全稱為“chat Generative Pre-trained Transformer”

它是一款由美國的人工智能公司 OpenAI發(fā)布的免費的機器人對話模型，這個模型屬于GPT-3.5系列，用戶可以對chatgpt聊天很多內(nèi)容，包括普通的日常聊天對話，信息的資訊，甚至修改代碼等等。

chatgpt可以很好地模擬一個人類的聊天行為，在理解能力和交互性表現(xiàn)上也挺好，個人感覺很適合內(nèi)向的人。

chatgpt圖標

二、只需要十分之一數(shù)據(jù)，就能通關(guān)四大視覺任務(wù)，居然還開源了

Github鏈接：https://github.com/opengvlab

家人們，你們有沒有這種苦惱？

搬一次家就換一次家具，那些又貴又重的家具既不好搬運，又不好全部帶走。

下一次又重新購置一遍家具，浪費錢不說，關(guān)鍵是來來回回都做一樣的事情！家具還沒用過幾次，利用率不高呀！

這種搬家的苦惱，就好比AI領(lǐng)域，做幾個任務(wù)就需要開發(fā)幾個高度定制的模型，不僅所需的數(shù)據(jù)采集量非常大，每次還都得從頭標注。既提不起數(shù)據(jù)的學習效率，又耗費巨大的數(shù)據(jù)獲取成本。

光是AI前端研究就耗費如此巨大的精力，更別提應(yīng)用場景中數(shù)以萬計的長尾任務(wù)。

那怎么辦？

做一款通用的深度學習模型，才是關(guān)鍵。

1 通用，才是技術(shù)根本

目前，通用語言模型（GLM）已經(jīng)取得了令人矚目的進展，比如BERT、T5和GPT-3，它們在應(yīng)對廣泛的語言下游任務(wù)時已經(jīng)游刃有余。

相形之下，通用視覺模型（GVM）的研究遲遲未交出一份令人滿意的答卷。

以往的大多數(shù) GVM 研究主要利用一種監(jiān)督信號來源，如 ViT-G/14 采用有標簽監(jiān)督，SEER 采用樣本的不同增強之間的對比學習，CLIP采用圖片文本對進行監(jiān)督。如果是在單個監(jiān)督信號下進行的預(yù)訓(xùn)練，這幾種范式確實能夠生成在固定場景下表現(xiàn)良好的模型。但如果用在場景多元、任務(wù)多樣的下游場景，這些模型就難以勝任了。

比如現(xiàn)在最火的自動駕駛， 汽車 處于移動狀態(tài)，既要看到路況，又要看到紅綠燈，還要注意行人，甚至在智能座艙興起后，還要和語言技術(shù)、LBS場景服務(wù)協(xié)同，這么多的感知數(shù)據(jù)與協(xié)同任務(wù)，這么多隨機的新任務(wù)，無論在體量還是維度方面，都對視覺模型的要求極大提高。

這時，打造一款通用視覺模型，降低研發(fā)門檻，尤其是學術(shù)界的時間成本、資金成本，才能暢享下游的極致場景體驗。

去年11月，上海人工智能實驗室聯(lián)合商湯 科技 、香港中文大學、上海交通大學發(fā)布通用視覺技術(shù)體系“書生”（INTERN），一套持續(xù)學習框架，用于系統(tǒng)化解決當下人工智能視覺領(lǐng)域中存在的任務(wù)通用、場景泛化和數(shù)據(jù)效率等一系列瓶頸問題。

前不久，上海人工智能實驗室聯(lián)合商湯 科技 發(fā)布通用視覺開源平臺OpenGVLab，面向?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界開放其超高效預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模公開數(shù)據(jù)集，以及業(yè)內(nèi)首個針對通用視覺模型的評測基準。

這些開源技術(shù)，究竟有何魔力？

2 大力出奇跡，打造通用視覺模型

“書生” （INTERN），就是練就通用視覺能力的底層技術(shù)。

從技術(shù)實現(xiàn)上講，“書生”技術(shù)體系由由七大模塊組成，包括三個基礎(chǔ)設(shè)施模塊和四個訓(xùn)練階段構(gòu)成。

書生（INTERN）結(jié)構(gòu)圖

首先，通用視覺數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

這是一個超大規(guī)模的精標數(shù)據(jù)集，擁有100億個樣本和各種監(jiān)督信號，并依照四大視覺任務(wù)分別設(shè)置了四個數(shù)據(jù)子集：多模態(tài)數(shù)據(jù)GV-D- 10B分類標注的GV-Dc-36M、檢測標注的GV-Dd-3M、分割標注的GV-Ds-143K。

另外，這一數(shù)據(jù)集還包含11.9萬的標簽系統(tǒng)，不僅涵蓋了自然界的眾多領(lǐng)域和目前計算機視覺研究中的幾乎所有標簽，還擴充了大量細粒度標簽，涵蓋各類圖像中的屬性、狀態(tài)等。

而這，就是書生“大力出奇跡”的一大注腳。

其次，通用視覺模型結(jié)構(gòu)。

它是由一個具有CNN和Transformer的統(tǒng)一搜索空間構(gòu)建而成。

為何要建立這樣的混合結(jié)構(gòu)？要知道，多年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）一直主導(dǎo)著視覺表征學習，并在圖像分類、目標檢測和語義分割等下游任務(wù)中表現(xiàn)出穩(wěn)定的可遷移性。但最近幾年，Vision Transformer (ViT)僅使用普通的Transformer結(jié)構(gòu)就能作為圖像編碼模型在ImageNet-1k上取得媲美 CNN 的性能，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上 ViT 更是展示出比 CNN 更大的潛力。

盡管ViT在性能上有優(yōu)點，但純Transformer網(wǎng)絡(luò)相比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺乏某些歸納偏置（inductive biases），因此需要更多的數(shù)據(jù)和計算資源。此外，自注意的計算成本相對于輸入的數(shù)量是平方的，限制了對高輸入分辨率的應(yīng)用。因此，將CNN和Transformer和MLP結(jié)合起來，平衡效率和有效性兩個方面，才是模型通用的關(guān)鍵。

這種兼具更好的泛化能力和更高的模型容量的模型結(jié)構(gòu)名為MetaNet。在MetaNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)族里面進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索，從而得到最優(yōu)的一個模型訓(xùn)練結(jié)構(gòu)。

統(tǒng)一搜索的MetaNet架構(gòu)：Conv和Trans分別表示卷積和Transformer。C和S為每一階輸出通道數(shù)和步幅。

具體來看，MetaNet不僅基于強化學習 的PPO算法提出了統(tǒng)一搜索架構(gòu)，并且，為了避免傳統(tǒng)的下采樣模塊會成為模型性能的瓶頸，“書生“結(jié)合了包含 local-global-DSM (LG_DSM) 和 global-DSM (G-DSM)的context-aware down-sampling modules (DSM)，用來代替原本的下采樣模塊。

因此，在淺層，模型依然使用卷積來提取特征，但在深層，模型卻能將Transformer模塊和LG-DSM結(jié)合使用，以便于更好地提取全局信息。

同時，書生還基于最大的MetaNet-B15蒸餾出了多達13種不同的模型結(jié)構(gòu)，共24種不同的模型權(quán)重，現(xiàn)已全部開源。

這些模型結(jié)構(gòu)基本涵蓋了現(xiàn)有市面上大部分的主流backbone，不僅能夠很輕易地遷移到所需要的算法框架作為新網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練的初始化，而且只需要更短的訓(xùn)練時間就可以達到比原來更好的訓(xùn)練效果。

MetaNet 模型與其他模型結(jié)構(gòu)比較，結(jié)果如下：

基于卷積、Transformer和兩者混合的結(jié)構(gòu)，分別用C，T和H表示，可以看出，在圖像分類性能上，MetaNet系列的MN-B1，MN-B4和MN-B7，和其他的SOTA模型相比，不僅有更高的精度，還有更低的FLOPS和參數(shù)量。

除了分類任務(wù)，把MetaNet做為檢測和分割的backbone，在COCO數(shù)據(jù)集上使用Mask R-CNN結(jié)構(gòu)訓(xùn)練，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在模型參數(shù)量更小的前提下，MN-B4比Swin-T精度高出2到4個點。另外還在ADE20K數(shù)據(jù)集上進行了語義分割任務(wù)，MN-B4的mIoU指標比Swin-T高出5個點之多。

上述兩個實驗結(jié)果表明，MetaNet系列模型結(jié)構(gòu)，在模型精度與計算量之間，都達到了新的SOTA！

最后，通用視覺評測基準。

視覺評測基準GV-B ，就像是一個「擂臺」。

如下表所示，測評基準收集了 26 個下游任務(wù)數(shù)據(jù)集，囊括了 4 種視覺任務(wù)類型：分類，檢測，分割和深度估計。

在設(shè)置上，該基準引入了百分比樣本（percentage-shot），只需要選取整個數(shù)據(jù)集的一部分，例如 10%、20% ，對比縮小下游任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量后的模型性能。

與傳統(tǒng)的少樣本設(shè)置相比，這種百分比樣本設(shè)置可以很好地保留原始數(shù)據(jù)集的長尾分布等屬性，并減輕對樣本選擇的敏感性。因為有一些數(shù)據(jù)集樣本類別分布不平衡，比如下表中的VOC07+12，百分比數(shù)據(jù)的劃分方式卻會繼承這種分布情況。

右側(cè)三列avg，min和max，分別表示在10%的數(shù)據(jù)中，不同類別樣本數(shù)量的平均值，最小值和最大值。

結(jié)合上述數(shù)據(jù)集和任務(wù)類型，論文選取了一些具有代表性的模型來做評測對比。為了比較公平性，該對比使用了這些模型的官方預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。這些模型包括：

有了超大精標數(shù)據(jù)集、模型結(jié)構(gòu)，以及評測基準后，已經(jīng)是萬事俱備，只欠訓(xùn)練。

書生作為中國古代讀書人的經(jīng)典形象，代表著一個通過不斷學習、不斷成長進而擁有各方面才能的人格化角色：從基礎(chǔ)的知識技能學習開始，到對多種專業(yè)知識觸類旁通，進而成長為擁有通用知識的通才。借此意象，“書生”（INTERN）系統(tǒng)可通過持續(xù)學習，舉一反三，逐步實現(xiàn)通用視覺領(lǐng)域的融會貫通，最終實現(xiàn)靈活高效的模型部署。

下面就來看看，這套系統(tǒng)是如何通過訓(xùn)練，一步步從生手變成專家再到多面手，最終在各種任務(wù)中大顯身手。

第一階段，訓(xùn)練的是基礎(chǔ)能力，被稱為“基礎(chǔ)模型”（Amateur）。

然而CLIP需要400M的圖像-文本對進行前訓(xùn)練，囿于極大的數(shù)據(jù)量，CLIP很難進一步發(fā)展。但“書生”提出了一種新的訓(xùn)練范式，DeCLIP（Data efficient CLIP ），能夠同時使用來自圖像-文本、圖像-圖像和文本-文本對的監(jiān)督信號進行模型預(yù)訓(xùn)練，從而更有效地實現(xiàn)通用性。

此外，為了充分利用大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取基礎(chǔ)模型的優(yōu)勢，這一階段提出了Upstream-Amateur (Up-A)視覺語言預(yù)訓(xùn)練框架，同時挖掘模態(tài)內(nèi)和跨模態(tài)知識。

這一訓(xùn)練框架分為兩個預(yù)訓(xùn)練階段：Upstream-Amateur for Global Representation (Up-A-G)和Upstream-Amateur for Local Representation (Up-A-L)。

其中，Up-A-G(左)使用群體監(jiān)督功能，從更豐富的監(jiān)督中學習。Up-A-L(右)采用局部自我監(jiān)督學習方法，對訓(xùn)練好的視覺-語言模型進行調(diào)整，從而提高自身在密集預(yù)測CV任務(wù)中的表現(xiàn)。

Upstream-Amateur的框架

得益于這些內(nèi)在的監(jiān)督，DeCLIP-ResNet50可以在ImageNet上實現(xiàn)60.4%的zero-shot 精度第一。這比CLIP-ResNet50高出0.8%，數(shù)據(jù)使用量少了81%。當遷移到下游任務(wù)時，DeCLIP-ResNet50在11個視覺數(shù)據(jù)集中有8個優(yōu)于CLIP。

更關(guān)鍵的是，訓(xùn)練完成的Upstream-Amateur為后續(xù)的訓(xùn)練階段提供了一個很高的起點。

第二階段，訓(xùn)練的是專業(yè)能力，被稱為“專家模型”（Expert）。

Up-A階段得到的基礎(chǔ)模型，在一般的視覺識別問題上顯示出優(yōu)異的性能。但要完全掌握檢測、分割等更具體的任務(wù)，還需要在每個任務(wù)中進行更專業(yè)的預(yù)訓(xùn)練，這就促成了第二個階段的到來，專家模型。

對于每個專家，“書生”采用了一種簡單的多頭設(shè)計，每個頭是一個特定數(shù)據(jù)集的子網(wǎng)絡(luò)，從一個公共的、共享的“主干”分支出來。比如Up-E (C)、Up-E (D)和Up-E (S)，分別用于圖像分類、對象檢測和語義分割。

第三階段，訓(xùn)練的是組合能力，被稱為“通才模型”（Generalist）。

上述的多任務(wù)是指不同數(shù)據(jù)集(如ImageNet和CIFAR)的一個視覺問題(如分類)，或一個數(shù)據(jù)集的多個視覺問題(如分類和檢測)。但關(guān)鍵是，如何將專家整合到一個統(tǒng)一的模型中，獲得一個更加通用的視覺模型。因此，在預(yù)訓(xùn)練“專家”階段之后，又將“通才”作為第三個預(yù)訓(xùn)練階段，以進一步統(tǒng)一特征表示。

“書生”提出了一個新的范式，名為“混合參數(shù)共享”，從而開發(fā)一個名為“多面手”的通才模型。

具體來說，由于專家捕獲的知識是相互關(guān)聯(lián)的，當專家的特征融合為一個共享的表示形式時，再利用基于軟共享的跨任務(wù)知識轉(zhuǎn)移和基于硬共享的通用表示學習的方法，在不引入任務(wù)沖突的情況下在專家之間傳遞信息（特征轉(zhuǎn)移），從而進一步提高了多任務(wù)訓(xùn)練的模型(專家)性能，即“通才”能力。

在結(jié)構(gòu)上，通才模型是所有專家的一個相互關(guān)聯(lián)的版本，因此可以把每個“專家主干”稱為“通才分支”。此外，我們還可以根據(jù)訓(xùn)練相應(yīng)專家的任務(wù)將通才中的每個分支分為圖像、補丁和像素。但無論是軟共享還是硬共享，都意味著從專家模型到通才模型的一次躍升。

在經(jīng)歷了前三個訓(xùn)練階段模塊后，終于來到最后的任務(wù)遷移階段 （Adaptation）。

這個階段屬于技術(shù)鏈條的下游，用來解決各式各樣不同類型的任務(wù)，而這也是最考驗“書生”舉一反三能力的時刻。它需要在這個階段把之前學到的通用知識，融會貫通地應(yīng)用到不同特定任務(wù)中。

在此之前，很多遷移學習方法確實取得了很多進步，但問題是，這些方法既沒有利用上游預(yù)訓(xùn)練中的隱含信息，也沒有考慮到下游數(shù)據(jù)在少鏡頭場景中的不足。

因此，“書生”提出了一種Multi-stage Fine-tuning (MF)方法，緩解在數(shù)據(jù)較少的情況下傳輸?shù)睦щy，再通過將上游數(shù)據(jù)編碼成生成模型，即VQ-GAN，可以將預(yù)訓(xùn)練的模型轉(zhuǎn)移到多個任務(wù)和領(lǐng)域，而無需每次都使用上游數(shù)據(jù)，而這也使得“書生”更具通用性和可擴展性。

多級微調(diào)(MF)概述：VQ-GAN模型首先在第一階段使用上游數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，然后在第二階段由它重構(gòu)下游數(shù)據(jù)。在此之后，第三階段只對新增任務(wù)的特定參數(shù)進行重新表示的圖像訓(xùn)練，第四階段則通過下游數(shù)據(jù)對整個模型進行微調(diào)。

至此，一個具有持續(xù)學習能力的通用視覺模型終于出世。

而具體有哪些提升，不如看一下更直觀的實驗數(shù)據(jù)對比！

3 一網(wǎng)打盡視覺領(lǐng)域四大任務(wù)

視覺領(lǐng)域，任務(wù)繁多，主流任務(wù)包含分類、目標檢測、語義分割、深度估計四大類型。

在這四大任務(wù)中，最強大的視覺模型還是去年OpenAI發(fā)布的CLIP模型。但相比較而言，“書生”則在準確率和數(shù)據(jù)使用效率上都有所提升。

1、精度表現(xiàn)

通過對“書生”訓(xùn)練出的模型在GV-B上的評測對比，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過多階段預(yù)訓(xùn)練的MetaNet精度表現(xiàn)優(yōu)異。

在ImageNet等26個最具代表性的下游場景中， “書生”在分類、目標檢測、語義分割及深度估計等四大任務(wù)上，平均錯誤率分別降低了40.2%、47.3%、34.8%和9.4%。

書生（INTERN）與CLIP-R50x16在不同樣本量上的性能對比，正確率展示

2、數(shù)據(jù)使用效率

“書生”在數(shù)據(jù)效率方面的提升尤為矚目：只需要1/10的下游數(shù)據(jù)，就能超過CLIP基于完整下游數(shù)據(jù)訓(xùn)練的準確度。

以CLIP-R50x16和Up-G MN-B15在GV-B的評測對比為例，分別在分類、目標檢測、語義分割、深度估計四大類型的26個下游任務(wù)數(shù)據(jù)集上進行了評測，僅使用了10%數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練的Up-G MN-B15模型，在絕大部分數(shù)據(jù)集上都能比使用了全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)的CLIP-R50有更好的精度表現(xiàn)。這表明，經(jīng)過多階段預(yù)訓(xùn)練的MetaNet具有極強的泛化能力，能夠在僅有少量的訓(xùn)練樣本情況下，達到SOTA的精度表現(xiàn)。

在下游視覺場景中，小樣本訓(xùn)練帶來的是極高的訓(xùn)練速度，以及極低的訓(xùn)練成本。

例如在花卉種類識別任務(wù)上，“書生“只需要每一類型的花卉提供兩個訓(xùn)練樣本，就能實現(xiàn)99.7%的準確率。

這個花卉數(shù)據(jù)集由102種英國常見的花組成，每個類別有40至258張圖片。其中包含有很大的比例、姿勢和光線變化。

102個類別的花卉數(shù)據(jù)集：

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html

4 通用視覺平臺，已正式開源

如此強大的通用視覺訓(xùn)練模型已經(jīng)正式開源！

更關(guān)鍵的是，連同上述講到的標簽數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及評測基準，均在OpenGVLab被統(tǒng)一打包開源。

其中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)除了MetaNet，還包含大家普遍使用的ResNet， MobileNet， ViT， EfficientNet等，以滿足不同場景的應(yīng)用，賦能計算機視覺。

然而，「書生」的布局不止于此。

OpenGVLab將與上海人工智能實驗室此前發(fā)布的OpenMMLab、OpenDILab一道，共同構(gòu)筑開源體系OpenXLab，持續(xù)推進通用人工智能的技術(shù)突破和生態(tài)構(gòu)建。

一位已經(jīng)使用過此次開源平臺的自動駕駛算法研究員表示：“書生系列模型充分覆蓋了從移動可部署的小模型，到超大規(guī)模自研結(jié)構(gòu)，為行業(yè)帶來了希望，尤其是它的收斂速度，大幅節(jié)省了訓(xùn)練開銷，是技術(shù)落地的一大助推器。“

不僅是自動駕駛領(lǐng)域，智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧交通，以及千千萬萬其他的智能化領(lǐng)域，都將獲得通用視覺模型帶來的技術(shù)紅利。

一位騰訊研究員大贊OpenGVLab：“能把這么大的工作開源出來真的是業(yè)界良心。簡單用了一下，確實比CLIP要更fine-grained（細粒度更高）。”

而來自學界的師生也對此感慨有加：“OpenGVLab集成了大量各種量級的state-of-the-art（先進）模型，使用起來更得心應(yīng)手，省去了對不同codebase、不同模型繁瑣調(diào)研的煩惱?！?

換句話說，當那些代碼和公式脫去了枯燥乏味的外衣，人們才發(fā)現(xiàn)了真正的創(chuàng)造力。而這，也是技術(shù)創(chuàng)新與平臺開源的魅力所在。

往近了說，用這款通用視覺模型打比賽，怕不是獎金多到飛起！在技術(shù)生產(chǎn)力的道路上，又誕生了一個致富小妙招！

目前，“書生”技術(shù)報告《INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision》已在arXiv平臺發(fā)布。

論文地址：arxiv.org/abs/2111.08687

三、chatgtp開源嗎

不開源。ChatGPT并沒有開源，而且官方也沒有任何關(guān)于ChatGPT的開源計劃。chatgpt是OpenAI開發(fā)的一個大型預(yù)訓(xùn)練語言模型，通俗一點說就是一個聊天機器人。它是GPT-3模型的變體，ChatGPT經(jīng)過了訓(xùn)練，可以根據(jù)接收到的輸入生成類似人類的文本響應(yīng)，具有更自然、更多樣化的特點。用戶可以向它提出無數(shù)問題，而且通常會得到有用的答案。

四、2022年開源技術(shù)的7大趨勢

開放源碼技術(shù)是指一種技術(shù)或軟件，通過其源代碼在大眾中分布，使程序員能夠改變應(yīng)用程序或程序的行為。如果一個程序員可以訪問特定軟件的源代碼，他可以修改、檢查和更改該軟件，通過升級它的新功能或修復(fù)一個破損的部分，以提高其效率。

開源技術(shù)的概念出現(xiàn)于1983年，當時麻省理工學院的一名程序員和研究員理查德·斯托曼提出技術(shù)應(yīng)該是開源的。他希望程序員有更多的自由，因為他相信程序員可以創(chuàng)建更好的版本的軟件，并帶來革命性的技術(shù)變化，如果他們提供的源代碼。這個想法導(dǎo)致了1998年開放源代碼促進會的誕生(Adey，2021)。

這些年來，很多事情都發(fā)生了變化，開源軟件領(lǐng)域出現(xiàn)了新的趨勢，產(chǎn)生了新的想法，為程序員創(chuàng)造了更多的機會，這樣他們就可以學習、適應(yīng)和實施他們的教導(dǎo)，為開源軟件的幸福做出貢獻(Wallen，2022)。

讓我們來看看開源技術(shù)領(lǐng)域即將發(fā)生的一些最大趨勢，這些趨勢將在未來幾年改變這個行業(yè)。

對擁有開源技能的全棧開發(fā)人員和 IT 人員的需求將會激增。在軟件系統(tǒng)的開發(fā)、建模和操作中使用的棧的多樣性將為程序員和開發(fā)人員提供大量的機會來增強他們的技能集。在云計算、 DevOps 工具、 Kubernetes、 Python、 PyTorch 等領(lǐng)域的經(jīng)驗將使程序員能夠優(yōu)化業(yè)務(wù)并增加收入。企業(yè)和企業(yè)，無論是大企業(yè)還是小企業(yè)，都希望在投資開源技術(shù)的力量和解決客戶問題的積極影響時填補空白(Kamaruzzaman，2021)。

Kubernetes (作為云應(yīng)用程序的開源容器編排平臺)的采用將會增加。這將使兼容的開源容器格式得以廣泛使用，正如 Open Container Initiative 中所描述的那樣。盡管實現(xiàn) Kubernetes 所需的學習曲線非常龐大，但是隨著全球大量 IT 團隊認識到這種技術(shù)所具有的真正潛力，一切進展順利。Kubernetes 被認為是最重要的開源技術(shù)，它的采用將在2022年增加(Wallen，2022)。

Snap 和 Flatpak 都是為分發(fā) Linux 應(yīng)用程序而設(shè)計的系統(tǒng)。盡管隨著時間的推移，這些系統(tǒng)一直受到嘲笑，但它們簡化了應(yīng)用程序的安裝過程，并為桌面上的更多應(yīng)用程序騰出了空間。由于 Snap 和 Flatpak，像 Slack、 Spotify 和 Skype 這樣的應(yīng)用程序可以毫無困難地安裝。現(xiàn)在需要這兩個系統(tǒng)，Linux 社區(qū)遲早會理解它們的重要性。在不久的將來，一個完全默認為 Snap 和 Flatpak 的發(fā)行版將在 App Store 上發(fā)布。這將是對新用戶的一次款待(Kamaruzzaman，2021)。

隨著開源技術(shù)在當今 IT 世界的普及，加強安全措施以防止對這種技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊的必要性也在增加?？梢話呙栝_源軟件漏洞的新工具將被引入，并將被頻繁地用于減輕任何傷害。從事開源技術(shù)的 IT 公司和組織將投資于獲取新版本的軟件和補丁，以改善整體安全狀況。

當黑客發(fā)現(xiàn)未經(jīng)修補的開源漏洞，他們可以插入討厭的病毒或軟件時，他們就會入侵軟件供應(yīng)鏈。但現(xiàn)在這一切都要停止了。像 Linux 基金會這樣的組織將加強他們的 游戲 ，防止黑客實現(xiàn)他們的惡意設(shè)計。諸如數(shù)字簽名服務(wù)等高級開源工具的開發(fā)將在2022年及以后繼續(xù)發(fā)展(Wallen，2022)。

這可以被認為是一個愿望，很容易在2022年見到曙光。一個全新的、來自各方面的開源社交網(wǎng)絡(luò)是可能的，它可能會給 Facebook 帶來困難。這種社交網(wǎng)絡(luò)可以完全改變社交網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行方式，并將給予程序員和開發(fā)人員更多的自由，以改善普通大眾的用戶體驗。

諸如人工智能(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)等技術(shù)將會繼續(xù)存在，并且它們的實現(xiàn)和執(zhí)行將會迅速增加。人工智能可以對人類有很大的幫助，因為它可以一遍又一遍地執(zhí)行枯燥、單調(diào)的任務(wù)，為開發(fā)人員和程序員節(jié)省大量時間。他們可以將注意力轉(zhuǎn)移到手頭更聰明的任務(wù)上。使用 GPT-3和其他 NLP 庫，AI 能夠自動完成這些任務(wù)。一些人工智能助手足夠聰明，可以為開發(fā)人員生成源代碼，比如 Tabine、 gitHub Copilot 和 Codota。它們?nèi)匀惶幱谠缙陔A段，但隨著時間的推移逐漸成熟(Wallen，2022)。

Steam Deck是一個便攜式手持 游戲 設(shè)備，并在2022年，Linux 是確定，它可以 游戲 。Linux 不會取代 Windows 在桌面 游戲 領(lǐng)域的地位，但它將證明 Linux 也是一個可行的選擇，當它來玩 游戲 通過蒸汽(Martinez-Torres & Diaz-Fernandez，2013)。

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