Képzeljen el egy olyan jövőt, ahol a mesterséges intelligencia nincs bezárva a vállalati trezorokba, hanem a szabadban, tégláról téglára építi fel az újítók globális közössége. Ahol az együttműködés, nem a versengés ösztönzi a fejlődést, és az etikai megfontolások egyenlő súllyal bírnak a nyers teljesítménnyel. Ez nem sci-fi, hanem a   forradalom, amely a mesterséges intelligencia fejlesztésének szívében készül. A Big Technek azonban megvan a maga célja, amely a korlátozott modelleket nyílt forráskódként maszkolja, miközben megpróbálja kihasználni a valóban nyitott közösség előnyeit. nyílt forráskódú  Hámozzuk le a kódrétegeket, és fedjük fel az igazságot ezen erőfeszítések mögött. A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia jövőjének ez a feltárása a mesterséges intelligencia fejlesztésének „színlelőit” boncolgatja, és a „valódiakat” védi, hogy feltárja az innovációs motort, amely a nyílt forráskódú szoftverek mögött dübörög. A lényeg az, hogy a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia nyílt forráskódú adathalmazt fog szülni.  A Szükség  Matteo Wong legutóbbi cikke az Atlanti-óceánban,  ' írja le a valóban nyílt forráskódú mesterséges intelligencia iránti növekvő tendenciát az akadémiában és a szoftverközösségben. „Az ötlet az, hogy viszonylag átlátható modelleket hozzunk létre, amelyeket a közvélemény könnyebben és olcsóbban használhat, tanulmányozhat és reprodukálhat, megkísérelve demokratizálni egy nagyon koncentrált technológiát, amely képes átalakítani a munkát, a rendőrséget, a szabadidőt és még a vallást is.” Ugyanez az Atlantic azt sugallja, hogy a Big Tech cégek, mint a Meta, termékeik „nyílt mosásával” próbálják kielégíteni ezt az igényt a piacon. Felvállalják a nyílt forráskódú közösség tulajdonságait és pozitív hírnevét anélkül, hogy valóban nyílt forrású terméküket vásárolnák. Az igazit azonban semmi sem helyettesítheti. Ennek az az oka, hogy a valódi nyílt forráskódú szoftver ösztönzi az innovációt és az együttműködést: két olyan tulajdonságra, amelyekre égető szükség van a mesterséges intelligencia felelősségteljes előrehaladásához.   Soha nem volt olyan, mint a „nyílt” AI  A tettesek    2 a   által létrehozott nagy nyelvi modell, amely kutatási és kereskedelmi célokra egyaránt ingyenesen használható. Egyesek azt sugallják, hogy a LLaMA 2 nyílt forráskódú. A Meta azonban szigorú korlátozásokat vezetett be a modelljük használatára vonatkozóan. Például a LLaMA 2 nem használható semmilyen más nagy nyelvi modell fejlesztésére. Olyan álláspont, amely szembemegy a hagyományossal  nyílt szoftver, amely elősegíti az innováció szabad és nyílt feltárását a szoftverközösségben mindenki javára. A LLaMA Meta   magán-kollektív innovációs modell  A Meta tovább bénította modelljük használatát, mivel nem engedélyezte a LLaMA 2 integrálását olyan termékekkel, amelyeknek havi 700 millió felhasználója van, és nem fedte fel, hogy a modellje milyen adatokra van kiképezve, illetve milyen kódot használtak felépítéséhez. A nyilvánosság elmulasztásával a Meta megnyílik az eredendő elfogultság és a véletlen diszkrimináció kérdései előtt. A diszkriminatív adatokra képzett modell  . Anélkül, hogy a teljes szoftverközösség megtekinthetné akár a modell felépítéséhez használt kódot, hogy lássák, beépítettek-e valamilyen biztosítékot, sem pedig a betanításhoz használt adatokat, homályban maradunk ezekkel az erkölcsi kérdésekkel kapcsolatban. Abban az időben, amikor  jobban foglalkozik a teljesítménnyel, mint az igazságossággal, és ez az elhomályosítás különösen zavaró.   diszkriminatív válaszokat szolgáltasson   publikált kutatást az AI-ról  Az Igaziak  elismerést szerzett nyílt forráskódú nagy nyelvi modelljeivel, nevezetesen a Mistral 7B-vel és a Mixtral 8x7B-vel. A vállalat arra törekszik, hogy széleskörű hozzáférést biztosítson mesterségesintelligencia-modelljeihez, ösztönözve a nyílt szoftverek közösségének felülvizsgálatát, módosítását és újrafelhasználását.   Mistral AI  A "vektorizált alacsony késleltetésű modellszolgáltatás" rövidítése, és egy nyílt forráskódú könyvtár, amelyet kifejezetten a nagy nyelvi modellek (LLM) felgyorsítására és optimalizálására terveztek. Ez egy hatékony eszköz, amely jelentősen javíthatja az LLM-ek teljesítményét és használhatóságát. Ez értékes eszközzé teszi a különféle mesterségesintelligencia-alkalmazásokon dolgozó fejlesztők számára, a chatbotoktól és a virtuális asszisztensektől a tartalomkészítésig és a kódgenerálásig. Olyannyira, hogy a Mistral a vLLM használatát javasolja következtetési szerverként a 7B és 8x7B modellekhez.   vLLM  egy non-profit mesterséges intelligencia kutatólaboratórium, amely a GPT-3 megvitatására szolgáló Discord szerverből vezető non-profit kutatószervezetté nőtte ki magát. A csoport a természetes nyelvi feldolgozás területén végzett nyílt tudományos normák képzésében és népszerűsítésében végzett munkájáról ismert. Különféle nyílt forráskódú nagy nyelvi modelleket adtak ki, és részt vesznek a mesterséges intelligencia igazításával és értelmezhetőségével kapcsolatos kutatási projektekben. Az övék  A projekt valószínűleg a vezető nyílt forráskódú értékelési eszköz a nyelvi modellekhez.   EleutherAI   LM-hám  a Microsoft LLM-je, amely a súlya fölé üt. A szintetikus szövegek és a szűrt webhelyek keverékére kiképzett, kicsi, de erőteljes modell kiválóan teljesít az olyan feladatokban, mint a kérdések megválaszolása, az összegzés és a fordítás. Ami igazán megkülönbözteti a Phi-2-t, az az érvelésre és a nyelvi megértésre összpontosít, amely lenyűgöző teljesítményt eredményez még fejlett igazítási technikák nélkül is.   Phi-2  Számos hozzáértő nyílt forráskódú beágyazási modell erősíti az általános nyílt forráskódú generatív mesterséges intelligencia teret. Ezek a jelenlegi legkorszerűbbek a nyílt forráskódhoz, és magukban foglalják  és  .   Egyesült Arab Emírségek-Nagy-V1   többnyelvű-e5-nagy  Sokkal több van ezen a folyamatosan növekvő területen. Ez a korlátozott lista csak a kezdet.  Nyílt forráskódú meghajtók innovációja  Az extrém nyitott innováció filozófiáját felkaroló vállalatok, amelyek valóban részt vesznek a nyílt forráskódú szoftverfejlesztésben, megkérdőjelezik a versenyelőny hagyományos fogalmait, elismerve, hogy  . Ez a váltás támogatja a  hogy a nyílt forráskódú ökoszisztémán belüli megosztott innovációk gyorsabb piacnövekedéshez vezetnek, még a kisebb szoftvercégek számára is korlátozottabb kutatási és fejlesztési forrásokat biztosítanak.  a nyílt forráskódú szoftverekben jelenlévő K+F tovagyűrűző hatásokból. Ennek az az oka, hogy a hagyományos outsourcinggel szemben a nyitott innováció  a közösség kollektív intelligenciájának kihasználásával a belső K+F erőfeszítések csökkentése nélkül. Ez azt jelenti, hogy a nyílt forráskódú szoftvercégeknek nem kell feláldozniuk a költségvetésüket azért, hogy szervezetükön kívül gondolkodjanak és kódoljanak.   nem minden jó kód vagy nagyszerű ötlet található a szervezetükön belül   érv   haszonszerzési lehetőség   növeli a belső erőforrásokat  Ezenkívül a nyílt forráskódú szoftvercégek stratégiailag ösztönzik az innovációt  , felismerve az innovációs folyamat kumulatív jellegét a szoftverközösségben. Mindez azt jelenti, hogy sokan már felismerték: a nyílt forráskódú szoftver ösztönzi az innovációt.   a kód korai és gyakori kiadása  A nyílt forráskód elősegíti az együttműködést  Keresztül  a nyílt forráskódú szoftverek közösségében a vállalkozók képesek rövid és hosszú távú célokat is teljesíteni. A rövid távú profitcélok vállalatokat építenek, a hosszú távú profitcélok pedig fenntartják azokat. Ugyanakkor ez a hálózatépítési erőfeszítés önmagában állandósítja magát a hálózatot – a következő vállalkozó számára fejleszti azt. Köztudott, hogy a nyílt forráskódú platformok hozzáférést biztosítanak a forráskódhoz, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy frissítéseket, beépülő modulokat és egyéb szoftvereket hozzanak létre, és ezeket igényeiknek megfelelően használják. Ez a fajta együttműködés a Kubernetes szélesebb körű szoftverközösség általi széles körű elterjedésével fellendülésnek indult. Most még jobban, mint valaha, a modern technológiák nagyon csekély súrlódás mellett működnek együtt, és percek alatt együtt lehetnek szinte bárhol.   hálózatépítés  A nagy technológiai vállalatok elismerik ezt a nyílt forráskódú közösségben rejlő mély együttműködést, amikor szabadon bocsátanak ki keretrendszereket, könyvtárakat és nyelveket, amelyeket belső eszközök karbantartására és fejlesztésére hoztak létre. Ezzel elmélyül azon fejlesztők köre, akik képesek dolgozni a termékeiken, és elkezdődik a hasonló technológiák működésének mércéje. Ugyanez az Atlantic cikk idézi a Meta alapítóját, Mark Zuckerberget, aki azt mondta, hogy „nagyon értékes volt számunkra ezt biztosítani, mert most az iparág legjobb fejlesztői olyan eszközöket használnak, amelyeket belsőleg is használunk”.  A nyílt forrás nyílt forráskódot szül  Ezek azok a tényezők, amelyek miatt nagyon gyakran látunk szinergiákat a nyílt forráskódú vállalatok között. A nyílt forráskódú AI- és ML-vállalatok természetesen más nyílt forráskódú termékekkel is fejlesztenek megoldásokat, az alaptermékektől, például az objektumtárolástól a veremben egészen a vizualizációs eszközökig. Amikor egy nyílt forráskódú vállalat előrelép, mindannyian megtesszük. Ez az összefüggő és vegyes megközelítés valószínűleg a legjobb megoldásunk az emberközpontú megközelítést alkalmazó mesterséges intelligencia fejlesztésére. A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia iránti piaci igényben rejlő természetes erők, valamint a nyílt forráskódú szoftverek innovációs és együttműködési tulajdonságai együttesen vezetik majd a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-adathalmazt.  Kérjük, csatlakozzon és járuljon hozzá ehhez a beszélgetéshez és közösségünkhöz a következő e-mail címen keresztül  vagy küldjön nekünk üzenetet   .   hello@min.io a Slack csatornánkon    is megjelent. Itt

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Nyílt forráskódú: Az AI forradalom következő lépése

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

Of The First and Last Things: Part 3

The Little Shop at Fishbourne

INTRODUCTION

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

Of The First and Last Things: Part 3

The Little Shop at Fishbourne

INTRODUCTION

How Emoji Credibility Indicators Add Context to HackerNoon Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps