
 
 OpenAI가 마침내 투명성을 채택했습니까, 아니면 GPT-OSS가 또 다른 닫힌 상자입니까? OpenAI가 마침내 투명성을 채택했습니까, 아니면 GPT-OSS가 또 다른 닫힌 상자입니까? OpenAI는 최근 GPT-OSS의 출시를 발표했으며, 이는 소비자 수준의 하드웨어에서 로컬로 실행할 수 있는 개방형 언어 모델의 세트입니다.이것은 OpenAI의 모델 액세스에 대한 역사적으로 폐쇄된 접근 방식에서 상당한 변화를 의미하지만, 출시는 실제로 "개방"이 실제로 무엇을 의미하는지에 대한 논쟁을 일으켰습니다. GPT-OSS는 "Open Source Small"를 의미하며, OpenAI가 컴퓨팅 요구 사항을 줄이는 더 작은 모델을 제공하려는 노력을 반영하고 있습니다.이 모델은 로컬 기계에서 더 접근 가능하고 배포할 수 있으며, 특히 GPT-4와 같은 더 큰 모델을 실행하는 데 필요한 인프라를 감당할 수없는 개발자, 연구원 및 소규모 조직에게 특히 유용합니다. 그러나 무게를 사용할 수 있게 만드는 것은 실제로 더 넓은 투명성 우려를 해결합니까? 친숙한 약속, 다른 시대 이 릴리스는 AI 역사의 초기 순간을 반영합니다.OpenAI가 GPT-2를 완전히 발표했을 때와 같은 경우는 "잘못된 사용의 위험"으로 인해 초기 단계의 억제 후입니다. 
 
 
 “OpenAI가 이러한 개방형 모델을 출시한 것은 GPT-2와 같은 초기 혁신을 추진한 혁신의 정신을 반영하는 인공지능(AI)의 민주화 방향으로 한 단계입니다. 그것은 AI 모델에 관해서는 더 큰 것이 항상 더 좋지 않다는 신호입니다 - 이것은 웹3 개발자가 오랫동안 말해 왔던 것입니다. " “OpenAI가 이러한 개방형 모델을 출시한 것은 GPT-2와 같은 초기 혁신을 추진한 혁신의 정신을 반영하는 인공지능(AI)의 민주화 방향으로 한 단계입니다. 그것은 AI 모델에 관해서는 더 큰 것이 항상 더 좋지 않다는 신호입니다 - 이것은 웹3 개발자가 오랫동안 말해 왔던 것입니다. " 0G Labs의 CEO 인 Michael Heinrich는 Hackernoon와의 독점 인터뷰에서 말했다. 마이클 하인리히 0G 실험실 모델 무게의 공개 가용성은 환영받는 움직임이지만, 닫힌 문 뒤에 여전히 숨겨진 중요한 요소가 있습니다 : 교육 데이터, 방법론 및 완전한 문서. 이것이 GPT-OSS가 부분적인 투명성을 제공한다고 주장하는 이유입니다. 개인 장치에서 GPT-OSS를 실행하는 능력은 AI가 개발, 테스트 및 배포되는 방식을 크게 바꿀 수 있습니다.전통적으로 AI 모델은 강력한 클라우드 인프라를 필요로하며 비용과 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아집니다.Local deployability로 사용 사례는 내장 시스템, 가장자리 장치 및 안전한 환경으로 확장됩니다. 
 
 “이 모델의 개방형 디자인은 전통적인 AI 모델에 대한 ‘블랙박스’ 비판을 해결하는 측면에서 환영합니다.”하인리히는 설명했다. “OpenAI 출시 모델에서 AI 거인이 오랫동안 Web3에서 일하는 사람들이 옹호하는 원칙과 매우 밀접하게 일치하는 것을 보는 것은 흥미 롭습니다 : 투명하고, 사용자 정의 할 수 있으며, 계산 효율적입니다.” “이 모델의 개방형 디자인은 전통적인 AI 모델에 대한 ‘블랙박스’ 비판을 해결하는 측면에서 환영합니다.”하인리히는 설명했다. “OpenAI 출시 모델에서 AI 거인이 오랫동안 Web3에서 일하는 사람들이 옹호하는 원칙과 매우 밀접하게 일치하는 것을 보는 것은 흥미 롭습니다 : 투명하고, 사용자 정의 할 수 있으며, 계산 효율적입니다.” 0G Labs의 CEO 인 Michael Heinrich는 Hackernoon와의 독점 인터뷰에서 말했다. 마이클 하인리히 0G 실험실 그러나, 오픈 무게 모델의 가용성은 또한 부적절한 사용을위한 새로운 벡터를 도입합니다. 투명성 대 통제 : 무엇이 실제로 변했습니까? 오픈베이스 라벨에도 불구하고 OpenAI는 완전한 교육 데이터, 미세 조정 단계 또는 컴퓨팅 로그를 공개하지 않았습니다.This raises a crucial distinction between "open weights" and "open source." 개방형 무게는 모델을 다운로드하고 실행할 수 있지만, 모델이 어떻게 훈련되었는지 또는 가장자리 사례에서 어떻게 행동하는지 이해할 수는 없습니다.It limits auditability, reproducibility, and trust in results. 
 
 "GPT-OSS의 출시는 고성능 모델을 더 검토하고 지역적으로 배포 할 수 있도록하기 때문에 환영받는 반면, 이러한 혜택은 타협과 함께 오는 것"이라고 Heinrich는 말했습니다. "많은 사람들이 그것이 부분적인 투명성을 제공한다는 것을 우려합니다. "GPT-OSS의 출시는 고성능 모델을 더 검토하고 지역적으로 배포 할 수 있도록하기 때문에 환영받는 반면, 이러한 혜택은 타협과 함께 오는 것"이라고 Heinrich는 말했습니다. "많은 사람들이 그것이 부분적인 투명성을 제공한다는 것을 우려합니다. 0G Labs의 CEO 인 Michael Heinrich는 Hackernoon와의 독점 인터뷰에서 말했다. 마이클 하인리히 0G 실험실 이 불완전한 투명성은 개방형 모델이 중요한 시스템에 삽입될 때 더욱 문제가 될 수 있다. 내 의견 : 전술적인 변화, 철학적인 변화가 아닙니다. GPT-OSS의 출시는 Meta의 LLaMA 시리즈와 Mistral의 Mixtral와 같은 진정한 오픈 모델의 경쟁이 커지는 전략적 대응처럼 보일 수 있습니다.이것은 또한 개발자, 연구자 및 규제 기관의 압력을 반영하여 국경 AI 시스템을 구축하고 배포하는 방법에 대한 더 많은 투명성을 요구할 수 있습니다. 그러나 이것은 오픈소스 에토스와 완전히 일치하지 않는다.이 움직임은 철학적인 것보다 전술적인 것처럼 보인다.오픈데이터가 없으면 재생 가능성은 제한적이다.분명한 라이선스가 없으면 진정한 커뮤니티 참여는 불확실하다.그리고 엄격한 제한이 없으면 보안 집행은 계속 도전이 될 것이다. 
 
 "이것은 올바른 방향으로 나아가는 단계이지만 OpenAI가 이름을 따르고 AI에 대한 오픈 액세스를 진정으로 발전시키는 것으로 간주되기 전에 할 일이 더 많습니다."라고 Heinrich는 결론을 내렸다. "이것은 올바른 방향으로 나아가는 단계이지만 OpenAI가 이름을 따르고 AI에 대한 오픈 액세스를 진정으로 발전시키는 것으로 간주되기 전에 할 일이 더 많습니다."라고 Heinrich는 결론을 내렸다. 최종 생각 GPT-OSS는 로컬 AI 및 오픈 액세스 가능성 방향에서 의미있는 발전을 나타냅니다.그러나 "오픈 충분히"와 진정한 오픈 사이의 경계는 여전히 어두워집니다.개발자와 web3 빌더에게는 오랫동안 기다려온 검증처럼 느껴질 수 있습니다.평론가들에게는 명확성, 문서 및 커뮤니티 통치에 대한 절반 정도가 부족합니다. OpenAI가 이름을 지키고 싶다면, 다음 단계는 무게를 풀어내는 것 이상으로 가야 한다.OpenAI는 모든 계층에서 개방적 인 관행을 포용해야 한다: 데이터, 훈련, 추론 및 감독. 스토리를 좋아하고 공유하는 것을 잊지 마세요! 
 
 이 저자는 비즈니스 블로그 프로그램을 통해 출판하는 독립적 인 기여자입니다.HackerNoon은 품질에 대한 보고서를 검토했지만 여기에 포함된 주장은 저자의 것입니다. #DYO 이 저자는 비즈니스 블로그 프로그램을 통해 출판하는 독립적 인 기여자입니다.HackerNoon은 품질에 대한 보고서를 검토했지만 여기에 포함된 주장은 저자의 것입니다. #DYO 비즈니스 블로그 프로그램 비즈니스 블로그 프로그램

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GPT-OSS가 정말로 열려 있습니까? OpenAI의 가장 투명한 모델 내부

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