Açık Kaynak Yapay Zeka İleriye Giden Yoldur. Meta'nın izniyle yayınlanmıştır. Yüksek performanslı bilgi işlemin ilk günlerinde, günün büyük teknoloji şirketlerinin her biri, Unix'in kendi kapalı kaynak sürümlerini geliştirmeye büyük yatırım yaptı. O zamanlar başka bir yaklaşımın bu kadar gelişmiş bir yazılım geliştirebileceğini hayal etmek zordu. Sonunda, açık kaynak Linux popülerlik kazandı; başlangıçta geliştiricilerin kodunu istedikleri gibi değiştirmelerine izin vermesi ve daha uygun fiyatlı olması nedeniyle, zamanla daha gelişmiş, daha güvenli hale gelmesi ve herhangi bir kapalı Unix'ten daha fazla yeteneği destekleyen daha geniş bir ekosisteme sahip olması nedeniyle popülerlik kazandı. . Bugün Linux, hem bulut bilişim hem de çoğu mobil cihazı çalıştıran işletim sistemleri için endüstri standardı bir temel oluşturuyor ve bu nedenle hepimiz üstün ürünlerden faydalanıyoruz. Yapay zekanın da benzer şekilde gelişeceğine inanıyorum. Bugün birçok teknoloji şirketi önde gelen kapalı modeller geliştiriyor. Ancak açık kaynak hızla açığı kapatıyor. Geçen yıl Llama 2, yalnızca sınırın arkasındaki eski nesil modellerle karşılaştırılabilecek düzeydeydi. Bu yıl Llama 3, en gelişmiş modellerle rekabet ediyor ve bazı alanlarda lider oluyor. Gelecek yıldan itibaren gelecekteki Llama modellerinin sektördeki en gelişmiş model olmasını bekliyoruz. Ancak bundan önce bile Llama açıklık, değiştirilebilirlik ve maliyet verimliliği konularında lider konumda bulunuyor. Bugün açık kaynaklı yapay zekanın endüstri standardı haline gelmesine yönelik sonraki adımları atıyoruz. Sınır düzeyindeki ilk açık kaynaklı yapay zeka modeli olan Llama 3.1 405B'nin yanı sıra yeni ve geliştirilmiş Llama 3.1 70B ve 8B modellerini piyasaya sürüyoruz. Kapalı modellere göre önemli ölçüde daha iyi maliyet/performansa sahip olmasının yanı sıra, 405B modelinin açık olması, onu daha küçük modellerin ince ayarı ve ayrıştırılması için en iyi seçim haline getirecektir. Bu modelleri piyasaya sürmenin ötesinde, daha geniş bir ekosistemi büyütmek için çeşitli şirketlerle çalışıyoruz. Amazon, Databricks ve NVIDIA, geliştiricilerin kendi modellerine ince ayar yapmalarını ve geliştirmelerini desteklemek için eksiksiz hizmet paketleri sunuyor. Groq gibi yenilikçiler, tüm yeni modeller için düşük gecikme süreli, düşük maliyetli çıkarımlar geliştirdi. Modeller AWS, Azure, Google, Oracle ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm büyük bulutlarda mevcut olacak. Scale gibi şirketler. AI, Dell, Deloitte ve diğerleri, işletmelerin Lama'yı benimsemesine ve özel modelleri kendi verileriyle eğitmesine yardımcı olmaya hazır. Topluluk büyüdükçe ve daha fazla şirket yeni hizmetler geliştirdikçe, hep birlikte Lama'yı endüstri standardı haline getirebilir ve yapay zekanın faydalarını herkese sunabiliriz. Meta açık kaynak yapay zekaya kendini adamıştır. Neden açık kaynağın sizin için en iyi geliştirme yığını olduğuna inandığımı, neden açık kaynaklı Lama'nın Meta için iyi olduğunu ve açık kaynak yapay zekanın neden dünya için iyi olduğunu ve dolayısıyla uzun vadede var olacak bir platform olduğunu açıklayacağım. Açık Kaynak Yapay Zeka Geliştiriciler İçin Neden İyidir? Dünyanın her yerindeki geliştiricilerle, CEO'larla ve hükümet yetkilileriyle konuştuğumda genellikle birkaç tema duyuyorum: Her kuruluşun, kendi özel verileriyle eğitilen veya ince ayarı yapılan farklı boyutlardaki modellerle en iyi şekilde karşılanabilen farklı ihtiyaçları vardır. Cihaz içi görevler ve sınıflandırma görevleri küçük modeller gerektirirken, daha karmaşık görevler daha büyük modeller gerektirir. Artık en gelişmiş Lama modellerini alıp, onları kendi verilerinizle eğitmeye devam edebilecek ve daha sonra bunları, biz veya başkaları verilerinizi görmeden, en uygun boyuttaki bir modele indirgeyebileceksiniz. Kendi modellerimizi eğitmeli, ince ayar yapmalı ve damıtmalıyız. Pek çok kuruluş, kendilerinin çalıştıramayacağı ve kontrol edemeyeceği modellere bağlı kalmak istemez. Kapalı model sağlayıcılarının modellerini değiştirmelerini, kullanım koşullarını değiştirmelerini, hatta onlara hizmet vermeyi tamamen durdurmalarını istemiyorlar. Ayrıca bir model üzerinde özel haklara sahip olan tek bir buluta hapsolmak da istemiyorlar. Açık kaynak, aralarında kolayca geçiş yapabileceğiniz uyumlu araç zincirlerine sahip geniş bir şirket ekosistemine olanak tanır. Kendi kaderimizi kontrol etmemiz ve kapalı bir satıcıya hapsolmamamız gerekiyor. Birçok kuruluş, güvenliğini sağlaması gereken ve kapalı modellere gönderemediği hassas verileri bulut API'leri üzerinden yönetir. Diğer kuruluşlar, verileri konusunda kapalı model sağlayıcılara güvenmezler. Açık kaynak, modelleri istediğiniz yerde çalıştırmanıza olanak tanıyarak bu sorunları giderir. Açık kaynaklı yazılımların daha şeffaf geliştirildiği için daha güvenli olma eğiliminde olduğu kabul edilmektedir. Verilerimizi korumamız gerekiyor. Geliştiriciler, hem kullanıcıya yönelik hem de çevrimdışı çıkarım görevleri için GPT-4o gibi kapalı modelleri kullanmanın maliyetinin yaklaşık %50'si karşılığında kendi altyapılarında Llama 3.1 405B üzerinde çıkarım çalıştırabilirler. Verimli ve çalıştırması uygun maliyetli bir modele ihtiyacımız var. Pek çok kişi açık kaynağın kapalı modellere göre daha hızlı ilerlediğini görüyor ve sistemlerini uzun vadede kendilerine en büyük avantajı sağlayacak mimari üzerine kurmak istiyor. Uzun vadede standart olacak ekosisteme yatırım yapmak istiyoruz. Açık Kaynak Yapay Zeka Neden Meta İçin İyidir? Meta'nın iş modeli, insanlar için en iyi deneyimleri ve hizmetleri oluşturmaktır. Bunu yapmak için her zaman en iyi teknolojiye erişebildiğimizden ve rakiplerimizin ürettiklerimizi kısıtlayabilecekleri kapalı ekosistemine kilitlenmediğimizden emin olmalıyız. Biçimlendirici deneyimlerimden biri, Apple'ın platformlarında geliştirmemize izin vereceği şeylerle sınırlı olarak hizmetlerimizi oluşturmaktı. Geliştiricilere vergi verme biçimleri, uyguladıkları keyfi kurallar ve yayınlanmasını engelledikleri tüm ürün yenilikleri arasında, Meta'nın en iyi sürümlerini oluşturabilirsek, Meta ve diğer birçok şirketin insanlara çok daha iyi hizmetler oluşturma konusunda özgür olacağı açıktır. ürünlerimiz ve rakiplerimiz yapabileceklerimizi kısıtlayamadı. Felsefi düzeyde bu, yeni nesil bilgi işlem için yapay zeka ve AR/VR'de açık ekosistemler oluşturmaya bu kadar güçlü inanmamın ana nedenidir. İnsanlar sıklıkla Lama'yı açık kaynak kullanarak teknik avantajdan vazgeçme konusunda endişelenip endişe duymadığımı soruyor, ancak bunun birkaç nedenden dolayı büyük resmi gözden kaçırdığını düşünüyorum: Öncelikle, en iyi teknolojiye erişebilmemizi ve uzun vadede kapalı bir ekosisteme hapsolmamamızı sağlamak için Llama'nın araçlar, verimlilik iyileştirmeleri, silikon optimizasyonları ve diğer entegrasyonlardan oluşan tam bir ekosisteme dönüşmesi gerekiyor. Eğer Llama'yı kullanan tek şirket biz olsaydık, bu ekosistem gelişmezdi ve Unix'in kapalı versiyonlarından daha iyi durumda olmazdık. İkincisi, yapay zeka gelişiminin oldukça rekabetçi olmaya devam edeceğini düşünüyorum, bu da herhangi bir modelin açık kaynak kullanımının o dönemde sonraki en iyi modellere göre çok büyük bir avantaj sağlamadığı anlamına geliyor. Lama'nın endüstri standardı haline gelmesinin yolu, nesilden nesile sürekli olarak rekabetçi, verimli ve açık olmaktan geçer. Üçüncüsü, Meta ve kapalı model sağlayıcıları arasındaki temel fark, yapay zeka modellerine erişim satmanın bizim iş modelimiz olmamasıdır. Bu, Lama'yı açıkça yayınlamanın gelirimizi, sürdürülebilirliğimizi veya kapalı sağlayıcılarda olduğu gibi araştırmaya yatırım yapma yeteneğimizi azaltmadığı anlamına geliyor. (Bu, birçok kapalı sağlayıcının sürekli olarak hükümetlere açık kaynağa karşı lobi yapmasının bir nedenidir.) Son olarak Meta'nın açık kaynaklı projeler ve başarılarla dolu uzun bir geçmişi var. Sunucu, ağ ve veri merkezi tasarımlarımızı Open Compute Projesi ile kullanıma sunarak ve tasarımlarımızda tedarik zincirlerini standartlaştırarak milyarlarca dolar tasarruf ettik. PyTorch, React ve daha birçok araç gibi önde gelen araçları açık kaynak kullanarak ekosistemin yeniliklerinden faydalandık. Bu yaklaşıma uzun vadede bağlı kaldığımızda sürekli olarak işimize yaradı. Açık Kaynak Yapay Zeka Neden Dünya İçin İyidir? Olumlu bir yapay zeka geleceği için açık kaynağın gerekli olduğuna inanıyorum. Yapay zeka, insan üretkenliğini, yaratıcılığını ve yaşam kalitesini artırma ve tıbbi ve bilimsel araştırmalarda ilerlemenin önünü açarken ekonomik büyümeyi hızlandırma konusunda diğer tüm modern teknolojilerden daha fazla potansiyele sahiptir. Açık kaynak, dünya çapında daha fazla insanın yapay zekanın yararlarına ve fırsatlarına erişmesini, gücün az sayıda şirketin elinde yoğunlaşmamasını ve teknolojinin toplum genelinde daha eşit ve güvenli bir şekilde dağıtılabilmesini sağlayacaktır. Açık kaynaklı yapay zeka modellerinin güvenliği konusunda devam eden bir tartışma var ve benim görüşüm, açık kaynaklı yapay zekanın alternatiflerinden daha güvenli olacağı yönünde. Sanırım hükümetler açık kaynağı desteklemenin kendi çıkarlarına olduğu sonucuna varacak çünkü bu dünyayı daha müreffeh ve daha güvenli hale getirecek. Güvenliği anlama konusundaki çerçevem, iki zarar kategorisine karşı korunmamız gerektiğidir: kasıtsız ve kasıtlı. Kasıtsız zarar, bir yapay zeka sisteminin, onu çalıştıranların niyeti olmasa bile zarara neden olabilmesidir. Örneğin, modern yapay zeka modelleri istemeden kötü sağlık tavsiyeleri verebilir. Veya daha fütüristik senaryolarda bazıları, modellerin istemeden kendi kendini kopyalayabileceğinden veya insanlığın zararına olacak şekilde hedefleri aşırı optimize edebileceğinden endişe ediyor. Kasıtlı zarar, kötü bir aktörün zarar vermek amacıyla bir yapay zeka modeli kullanmasıdır. Kasıtsız zararın, yapay zeka sistemlerinin onları kullanacak milyarlarca insan üzerindeki etkisinden, insanlık için gerçekten felaket niteliğindeki bilim kurgu senaryolarının çoğuna kadar, insanların yapay zekayla ilgili endişelerinin çoğunu kapsadığını belirtmekte fayda var. Bu açıdan bakıldığında, sistemler daha şeffaf olduğundan ve geniş çapta incelenebildiğinden açık kaynak önemli ölçüde daha güvenli olmalıdır. Geçmişte açık kaynaklı yazılımlar bu nedenle daha güvenliydi. Benzer şekilde Llama'yı Llama Guard gibi güvenlik sistemleriyle birlikte kullanmak muhtemelen kapalı modellere göre daha güvenli ve daha emniyetli olacaktır. Bu nedenle, açık kaynak yapay zeka güvenliği hakkındaki konuşmaların çoğu kasıtlı zarara odaklanıyor. Güvenlik sürecimiz, piyasaya sürülmeden önce riskleri azaltmak amacıyla modellerimizin anlamlı zarar verme kapasitesine sahip olup olmadığını değerlendirmek için sıkı testler ve kırmızı ekip çalışmasını içerir. Modeller açık olduğundan herkes kendisi için de test yapma olanağına sahiptir. Bu modellerin halihazırda internette bulunan bilgilerle eğitildiğini aklımızda tutmalıyız; dolayısıyla zararı değerlendirirken başlangıç noktası, bir modelin Google'dan veya diğer arama sonuçlarından hızlı bir şekilde alınabilecek bilgilerden daha fazla zarara neden olup olamayacağı olmalıdır. Kasıtlı zarar hakkında akıl yürütürken, geniş kaynaklara sahip ulus devletler gibi büyük ölçekli aktörlerin yapabilecekleri ile bireysel veya küçük ölçekli aktörlerin neler yapabileceğini birbirinden ayırmak yararlı olacaktır. Gelecekte bir noktada, bireysel kötü aktörler yapay zeka modellerinin zekasını kullanarak internette mevcut bilgilerden tamamen yeni zararlar üretebilirler. Bu noktada güç dengesi yapay zeka güvenliği açısından kritik öneme sahip olacak. Daha büyük aktörlerin daha küçük kötü aktörlerin gücünü kontrol edebilmesi için yapay zekanın yaygın olarak kullanıldığı bir dünyada yaşamanın daha iyi olacağını düşünüyorum. Sosyal ağlarımızda güvenliği bu şekilde yönettik; daha güçlü yapay zeka sistemlerimiz, genellikle daha küçük ölçekli yapay zeka sistemleri kullanan, daha az karmaşık aktörlerden gelen tehditleri tespit edip durduruyor. Daha genel anlamda, yapay zekayı geniş ölçekte dağıtan daha büyük kurumlar, toplum genelinde güvenliği ve istikrarı teşvik edecektir. Herkes, açık kaynağın desteklediği benzer nesil modellere erişebildiği sürece, daha fazla bilgi işlem kaynağına sahip hükümetler ve kurumlar, kötü aktörleri daha az bilgi işlemle kontrol edebilecektir. Bir sonraki soru, ABD ve demokratik ulusların Çin gibi devasa kaynaklara sahip devletlerin tehdidiyle nasıl başa çıkması gerektiğidir. Amerika Birleşik Devletleri'nin avantajı merkezi olmayan ve açık inovasyondur. Bazıları Çin'in erişimini engellemek için modellerimizi kapatmamız gerektiğini savunuyor ancak benim görüşüm bunun işe yaramayacağı ve yalnızca ABD ve müttefiklerine dezavantaj yaratacağı yönünde. Düşmanlarımız casuslukta çok iyi, flaş sürücüye sığan modelleri çalmak nispeten kolay ve çoğu teknoloji şirketi bunu daha da zorlaştıracak şekilde faaliyet göstermekten uzak. Yalnızca kapalı modellerden oluşan bir dünyanın, az sayıda büyük şirketin yanı sıra jeopolitik düşmanlarımızın önde gelen modellere erişmesine yol açarken, startup'ların, üniversitelerin ve küçük işletmelerin fırsatları kaçırmasıyla sonuçlanması büyük olasılıkla görünüyor. Ayrıca, Amerikan inovasyonunu kapalı gelişimle sınırlamak, hiçbir şekilde liderlik etmeme ihtimalimizi artırıyor. Bunun yerine, en iyi stratejimizin sağlam bir açık ekosistem oluşturmak ve lider şirketlerimizin, en son gelişmelerden en iyi şekilde yararlanabilmelerini ve uzun vadede sürdürülebilir bir ilk hamle avantajı elde edebilmelerini sağlamak için hükümetimiz ve müttefiklerimizle yakın işbirliği içinde çalışmasını sağlamak olduğunu düşünüyorum. Önünüzdeki fırsatları düşündüğünüzde günümüzün önde gelen teknoloji şirketlerinin ve bilimsel araştırmalarının çoğunun açık kaynaklı yazılımlar üzerine kurulduğunu unutmayın. Yeni nesil şirketler ve araştırmalar, eğer kolektif olarak yatırım yaparsak, açık kaynak yapay zekayı kullanacak. Bu, yeni başlayan girişimlerin yanı sıra üniversitelerde ve ülkelerde kendi en son teknolojiye sahip yapay zekalarını sıfırdan geliştirecek kaynaklara sahip olmayabilecek insanları da içeriyor. Sonuç olarak, açık kaynaklı yapay zeka, herkes için en büyük ekonomik fırsatı ve güvenliği yaratmak amacıyla bu teknolojiden yararlanma konusunda dünyanın en iyi şansını temsil ediyor. Bunu Birlikte İnşa Edelim Meta, geçmişteki Lama modellerini kendimiz için geliştirdi ve piyasaya sürdü ancak daha geniş bir ekosistem oluşturmaya pek odaklanmadı. Bu sürümle farklı bir yaklaşım benimsiyoruz. Mümkün olduğu kadar çok geliştiricinin ve iş ortağının Llama'yı kullanabilmesini sağlamak için şirket içinde ekipler oluşturuyoruz ve ekosistemdeki daha fazla şirketin müşterilerine benzersiz işlevler sunabilmesi için aktif olarak ortaklıklar kuruyoruz. Llama 3.1 sürümünün, çoğu geliştiricinin öncelikli olarak açık kaynak kullanmaya başladığı sektörde bir dönüm noktası olacağına inanıyorum ve bu yaklaşımın ancak buradan itibaren gelişmesini bekliyorum. Yapay zekanın faydalarını dünyadaki herkese ulaştırmak için çıktığımız bu yolculukta bize katılacağınızı umuyorum. Modellere şimdi adresinden ulaşabilirsiniz. llama.meta.com 💪, MZ
