开源大模型应用的两种模式：
1. 直接使用开源大模型：这种方式是最常见的，开发者可以直接从开源社区获取到大型机器学习模型，然后根据自己的需求进行修改和优化。这种方式的优点是可以节省大量的研发成本，同时也能获得大量的技术支持。但是，这种方式的缺点是可能会涉及到版权问题，需要确保模型的使用权。
2. 基于开源大模型开发新的应用：这种方式是将开源大模型作为基础，然后在此基础上进行创新和扩展。例如，可以将开源大模型应用于图像识别、语音识别等领域，开发出新的应用。这种方式的优点是可以充分发挥开源大模型的优势，同时也可以控制自己的风险。但是，这种方式需要有一定的技术积累和创新能力，对于初学者来说可能有一定的挑战。
总的来说，开源大模型应用的两种模式各有优缺点，开发者可以根据自己的需求和能力选择合适的方式。
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