ღია წყარო: შემდეგი ნაბიჯი ხელოვნური ინტელექტის რევოლუციაში

წარმოიდგინეთ მომავალი, სადაც ხელოვნური ინტელექტი არ იქნება ჩაკეტილი კორპორატიულ სარდაფებში, არამედ აგებულია ღია სივრცეში, აგურით აგურზე, ინოვატორების გლობალური საზოგადოების მიერ. სადაც თანამშრომლობა და არა კონკურენცია ხელს უწყობს წინსვლას და ეთიკური მოსაზრებები თანაბარ წონას იკავებს ნედლეულ შესრულებასთან. ეს არ არის სამეცნიერო ფანტასტიკა, ეს არის რევოლუცია, რომელიც ვითარდება ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ცენტრში. მაგრამ Big Tech-ს აქვს საკუთარი დღის წესრიგი, ფარავს შეზღუდულ მოდელებს, როგორც ღია წყაროს, ხოლო ცდილობს ჭეშმარიტად ღია საზოგადოების სარგებლის მიღებას. ღია კოდის მოდით, გადავხედოთ კოდის ფენებს და გამოვავლინოთ სიმართლე ამ ძალისხმევის მიღმა. ღია კოდის ხელოვნური ინტელექტის მომავლის ეს კვლევა გამოავლენს "პრეტენდენტებს" და აძლიერებს "ნამდვილებს" AI განვითარებაში, რათა აღმოაჩინოს ინოვაციური ძრავა, რომელიც არის ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც ამ ყველაფრის ქვეშ გუგუნებს. დასკვნა ის არის, რომ ღია კოდის AI შექმნის ღია კოდის მონაცემთა დასტას. საჭიროება მატეო ვონგის ბოლო სტატია The Atlantic-ში. აღწერს მზარდ ტენდენციას აკადემიაში და პროგრამულ საზოგადოებაში ჭეშმარიტად ღია კოდის AI-სთვის. „იდეა არის შედარებით გამჭვირვალე მოდელების შექმნა, რომლებსაც საზოგადოება უფრო ადვილად და იაფად გამოიყენებს, სწავლობს და რეპროდუცირებს, ცდილობს დემოკრატიზაციას უაღრესად კონცენტრირებული ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია გარდაქმნას სამუშაო, პოლიცია, დასვენება და რელიგიაც კი. იგივე Atlantic ვარაუდობს, რომ Big Tech კომპანიები, როგორიცაა Meta, ცდილობენ შეავსონ ეს საჭიროება ბაზარზე თავიანთი პროდუქციის „ღია რეცხვით“. ისინი იღებენ ღია წყაროების საზოგადოების ხარისხებს და პოზიტიურ რეპუტაციას მათი პროდუქტის ნამდვილად ღია წყაროების გარეშე. მაგრამ, არ არსებობს შემცვლელი რეალური. ეს იმიტომ ხდება, რომ ჭეშმარიტი ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფა განაპირობებს ინოვაციას და თანამშრომლობას: ორი თვისება, რომლებიც უიმედოდ საჭიროა ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლობით წინსვლისთვის. არასოდეს ყოფილა ისეთი რამ, როგორიცაა "ღია" AI პრეტენდენტები 2, არის მიერ შექმნილი დიდი ენობრივი მოდელი, რომელიც უფასოა გამოსაყენებლად როგორც კვლევისთვის, ასევე კომერციული გამოყენებისთვის. ზოგიერთი მათგანი ვარაუდობს, რომ LLaMA 2 არის ღია წყარო. თუმცა, მეტამ დანერგა გარკვეული მკაცრი შეზღუდვები მათი მოდელის გამოყენებასთან დაკავშირებით. მაგალითად, LLaMA 2 არ შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი სხვა დიდი ენის მოდელის გასაუმჯობესებლად. პოზიცია, რომელიც ეწინააღმდეგება ტრადიციულს ღია პროგრამული უზრუნველყოფის, რომელიც ხელს უწყობს ინოვაციების თავისუფალ და ღია გამოვლენას პროგრამული უზრუნველყოფის საზოგადოების ყველასთვის სასარგებლოდ. LLaMA Meta-ს კერძო კოლექტიური ინოვაციის მოდელი მეტამ კიდევ უფრო გააფუჭა მათი მოდელის გამოყენება იმით, რომ არ დაუშვა LLaMA 2-ის ინტეგრაცია პროდუქტებთან, რომლებსაც ჰყავთ ყოველთვიურად 700 მილიონი მომხმარებელი და არ გამჟღავნებული რა მონაცემებზეა მომზადებული მათი მოდელი ან კოდი, რომელიც გამოიყენეს მის შესაქმნელად. გაუმჟღავნებით, მეტა იხსნება თანდაყოლილი მიკერძოებისა და შემთხვევითი დისკრიმინაციის შესახებ. დისკრიმინაციულ მონაცემებზე მომზადებული მოდელი იქნება . ისე, რომ პროგრამული უზრუნველყოფის საზოგადოებას არ შეუძლია ნახოს არც კოდი, რომელიც გამოიყენება მოდელის შესაქმნელად, რათა დაინახოს, არის თუ არა ჩაშენებული რაიმე დამცავი მექანიზმი, ან მონაცემები, რომლებიც გამოიყენება მის მოსამზადებლად, ჩვენ სიბნელეში ვრჩებით ამ მორალურ კითხვებზე. იმ დროს, როცა უფრო მეტად ზრუნავს შესრულებაზე, ვიდრე სამართლიანობაზე და პატივისცემა განსაკუთრებით შემაშფოთებელია. ემსახურება დისკრიმინაციულ პასუხებს გამოაქვეყნა კვლევა AI-ზე რეალური პირობა მან აღიარება მოიპოვა თავისი ღია კოდის დიდი ენების მოდელებით, განსაკუთრებით Mistral 7B და Mixtral 8x7B. კომპანია ცდილობს უზრუნველყოს AI მოდელების ფართო ხელმისაწვდომობა, წაახალისოს მიმოხილვა, მოდიფიკაცია და ხელახალი გამოყენება ღია პროგრამული უზრუნველყოფის საზოგადოების მიერ. მისტრალი AI ნიშნავს "ვექტორიზებული დაბალი ლატენტური მოდელის სერვისს" და არის ღია წყაროს ბიბლიოთეკა, რომელიც სპეციალურად შექმნილია დიდი ენის მოდელების (LLM) დაჩქარებისა და ოპტიმიზაციისთვის. ეს არის ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს LLM-ების შესრულება და გამოყენებადობა. ეს მას ღირებულ აქტივად აქცევს დეველოპერებისთვის, რომლებიც მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა აპლიკაციებზე, ჩეთბოტებიდან და ვირტუალური ასისტენტებიდან კონტენტის შექმნამდე და კოდის გენერირებამდე. იმდენად, რამდენადაც Mistral გირჩევთ გამოიყენოთ vLLM, როგორც დასკვნის სერვერი 7B და 8x7B მოდელებისთვის. vLLM არის არაკომერციული AI კვლევითი ლაბორატორია, რომელიც გადაიზარდა Discord სერვერიდან GPT-3-ის განსახილველად წამყვან არაკომერციულ კვლევით ორგანიზაციად. ჯგუფი ცნობილია თავისი მუშაობით ტრენინგისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების ღია მეცნიერების ნორმების პოპულარიზაციისთვის. მათ გამოუშვეს სხვადასხვა ღია კოდის დიდი ენების მოდელები და ჩართულნი არიან კვლევით პროექტებში, რომლებიც დაკავშირებულია AI გასწორებასთან და ინტერპრეტაციასთან. მათი პროექტი ალბათ წამყვანი ღია კოდის შეფასების ინსტრუმენტია ენის მოდელებისთვის. EleutherAI LM-აღკაზმულობა არის Microsoft-ის LLM, რომელიც თავის წონაზე მაღლა იწევს. სინთეზური ტექსტებისა და გაფილტრული ვებსაიტების ნაზავზე გაწვრთნილი, ეს პატარა, მაგრამ ძლიერი მოდელი გამოირჩევა ისეთი ამოცანებით, როგორიცაა კითხვაზე პასუხის გაცემა, შეჯამება და თარგმანი. ის, რაც ნამდვილად განასხვავებს Phi-2-ს, არის მისი ფოკუსირება მსჯელობასა და ენის გაგებაზე, რაც იწვევს შთამბეჭდავ შესრულებას გასწორების მოწინავე ტექნიკის გარეშეც კი. ფი-2 ბევრი კომპეტენტური ღია კოდის ჩაშენების მოდელი აძლიერებს საერთო ღია კოდის გენერაციულ AI სივრცეს. ეს არის ამჟამინდელი თანამედროვეობა ღია კოდისთვის და მოიცავს და . UAE-Large-V1 მრავალენოვანი-e5-largel კიდევ ბევრია ამ მუდმივად მზარდ სფეროში. ეს შეზღუდული სია მხოლოდ დასაწყისია. ღია კოდის დისკები ინოვაცია ექსტრემალური ღია ინოვაციების ფილოსოფიის გათვალისწინებით, კომპანიები, რომლებიც ნამდვილად მონაწილეობენ ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებაში, უპირისპირდებიან კონკურენტული უპირატესობის ტრადიციულ ცნებებს იმის აღიარებით, რომ . ეს ცვლა მხარს უჭერს რომ ღია წყაროს ეკოსისტემაში გაზიარებულმა ინოვაციებმა განაპირობა ბაზრის უფრო სწრაფი ზრდა, რაც უზრუნველყოფს უფრო მცირე პროგრამული უზრუნველყოფის ფირმებს უფრო შეზღუდული R&D ფონდებით. ღია კოდის პროგრამულ უზრუნველყოფაში არსებული R&D გავრცელებისგან. ეს იმიტომ ხდება, რომ ტრადიციული აუთსორსინგისგან განსხვავებით, ღია ინოვაცია საზოგადოების კოლექტიური ინტელექტის გამოყენებით, შიდა R&D ძალისხმევის შემცირების გარეშე. ეს ნიშნავს, რომ ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიებს არ სჭირდებათ თავიანთი ბიუჯეტის გაწირვა, რათა განახორციელონ აზროვნების ლიდერობა და კოდირება თავიანთი ორგანიზაციის გარეთ. ყველა კარგი კოდი ან შესანიშნავი იდეა არ არის მათ ორგანიზაციაში არგუმენტი სარგებლობის შესაძლებლობა აძლიერებს შიდა რესურსებს გარდა ამისა, ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიები სტრატეგიულად მართავენ ინოვაციას , პროგრამულ საზოგადოებაში ინოვაციური პროცესის კუმულაციური ბუნების აღიარება. ეს ყველაფერი შეიძლება ითქვას ისეთზე, რაც ბევრმა უკვე იცის: ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფა განაპირობებს ინოვაციას. კოდის ადრე და ხშირად გამოშვება ღია წყარო ხელს უწყობს თანამშრომლობას მეშვეობით ღია პროგრამული უზრუნველყოფის საზოგადოებაში მეწარმეებს შეუძლიათ შეასრულონ როგორც მოკლევადიანი, ასევე გრძელვადიანი მიზნები. მოკლევადიანი მოგების მიზნები აყალიბებს კომპანიებს და გრძელვადიანი მოგების მიზნები ინარჩუნებს მათ. ამავდროულად, ეს ქსელური ძალისხმევა აძლიერებს თავად ქსელს - ზრდის მას მომავალი მეწარმისთვის. ცნობილია, რომ ღია წყაროს პლატფორმები უზრუნველყოფს წყაროს კოდზე წვდომას, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან განახლებები, დანამატები და პროგრამული უზრუნველყოფის სხვა ნაწილები და გამოიყენონ ისინი მათი მოთხოვნების შესაბამისად. ამ კონკრეტულმა თანამშრომლობამ განიცადა ბუმი Kubernetes-ის ფართო ათვისებით პროგრამული უზრუნველყოფის ფართო საზოგადოების მიერ. ახლა უფრო მეტად, ვიდრე ოდესმე, თანამედროვე ტექნოლოგიები ერთად მუშაობს ძალიან მცირე ხახუნით და შეიძლება რამდენიმე წუთში იყოს ერთად თითქმის ყველგან. ქსელი დიდი ტექნიკური კომპანიები აღიარებენ ამ ღრმა თანამშრომლობას, რომელიც თან ახლავს ღია კოდის საზოგადოებას, როდესაც ისინი თავისუფლად ავრცელებენ ჩარჩოებს, ბიბლიოთეკებსა და ენებს, რომლებიც შექმნეს შიდა ინსტრუმენტების შესანარჩუნებლად და განვითარებისთვის. ამით გაღრმავდება დეველოპერების ჯგუფი, რომლებსაც შეუძლიათ იმუშაონ თავიანთ პროდუქტებზე და დაიწყებენ სტანდარტების დაწესებას, თუ როგორ უნდა იმოქმედოს მსგავსი ტექნოლოგიები. იმავე Atlantic-ის სტატიაში ციტირებს Meta-ს დამფუძნებლის მარკ ცუკერბერგს, რომ „ჩვენთვის ძალიან ღირებული იყო ამის უზრუნველყოფა, რადგან ახლა ინდუსტრიის ყველა საუკეთესო დეველოპერი იყენებს ინსტრუმენტებს, რომლებსაც ჩვენ ასევე ვიყენებთ შიდა“. ღია წყარო წარმოშობს ღია წყაროს ეს არის ფაქტორები, რის გამოც ჩვენ ძალიან ხშირად ვხედავთ სინერგიას ღია კოდის კომპანიებს შორის. ღია კოდის AI და ML კომპანიები ბუნებრივად შეიმუშავებენ გადაწყვეტილებებს სხვა ღია კოდის პროდუქტებთან ერთად, ძირითადი პროდუქტებიდან, როგორიცაა ობიექტების შენახვა, ვიზუალიზაციის ხელსაწყოებამდე. როდესაც ერთი ღია კოდის კომპანია წინ მიიწევს წინ, ჩვენ ყველა ამას ვაკეთებთ. ეს შეკრული და შერეული მიდგომა, ალბათ, ჩვენი საუკეთესო ვარიანტია ხელოვნური ინტელექტის განვითარებისთვის, რომელიც ადამიანზე ორიენტირებულ მიდგომას იღებს. ბაზრისთვის თანდაყოლილი ეს ბუნებრივი ძალები სჭირდება ღია კოდის AI-ს, რომელიც კომბინირებულია ინოვაციისა და თანამშრომლობის ღია კოდის პროგრამული უზრუნველყოფის თვისებებთან ერთად, ამოძრავებს AI მონაცემთა დასტას ღია წყაროს. გთხოვთ, შეუერთდეთ და წვლილი შეიტანოთ ამ საუბარში და ჩვენს საზოგადოებაში ელექტრონული ფოსტით გამოგვიგზავნეთ მისამართზე ან გამოგვიგზავნეთ შეტყობინება ჩვენს . hello@min.io Slack არხზე ასევე გამოქვეყნებულია . აქ