Üretken yapay zekanın yeni manzarası: açık kaynak - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Üretken yapay zekanın yeni manzarası: açık kaynak - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Ama ne YeşilSI bu modeller için not şu ki Apache 2 Ancak 4, 3,5’tan fazla mıdır? Hayır, bu pazarlama! Hangi sorundan bahsettiğimize bağlı not etmek sorumlu yapay zeka lisansı (RAIL), açık erişim lisanslama yaklaşımını, sorumlu yapay zeka vizyonunu güçlendirmeyi amaçlayan davranışsal kısıtlamalarla birleştiren yeni bir telif hakkı lisansıdır Genel olarak rekabet yeniliğe yol açar Bu yeni yazı, ortaya çıkan bu araçların önemli bir boyutunu, bunların açık kaynak veya tescilli model Bunun nedeni genellikle birkaç iyi perinin bu gelişmelere büyük katkıda bulunarak kalkınma modelini etkilemesi ve finanse etmesidir Daha hızlı hareket edebiliriz ve her şeyden önce tek bir aktörün yol haritasına bağlı kalmayız Ve açık kaynak teklifi, sadece bir sineği ezmek istediğinizde stokta sadece buharlı silindirler bulundurmaz Örneğin GPT-4’ün nasıl eğitildiğini, eğitim veri setlerinin ne olduğunu, nasıl iyileştirildiğini vb

Çünkü modeller arasındaki karşılaştırmanın ötesinde, model testlerinin sapmaları önlemek için otomatikleştirilmesi ve yaşam döngüleri boyunca düzgün bir şekilde yönetilmesi gerekecektir Meta, Salesforce, MPT veya GPT-J gibi modellerin çoğu bunu iyi anlamış ve benimsemiştir Kaynakların aşırı tüketimini teşvik eder Kanınızla şeytana imza atmadan önce, çünkü Orta Çağ’da üretken yapay zeka hakkında böyle düşünürdük, seçiminizin avantajlarını ve faydalarını düşünmek için beş dakikanız var mı?

BT’nin farklı alanlarında açık kaynak her zaman aynı rolü oynamaz
Bu nedenle, bunları bir yapay zeka stratejisine entegre etmek için bakmamız gereken şey, bu sınırların zayıflatılma hızıdır Bu nedenle bu verileri iyi korumak ve ortalıkta bırakmamak gerekecektir YeşilSI Bu modele karşı hiçbir yanımız yok, sonuçta İnternet araştırmalarını çevrimiçi reklamcılık yoluyla finanse ettik, ancak bunun pek de erdemli bir mekanizma olmadığının farkında olalım Github için Microsoft veya Java için Oracle gibi milyarlarca dolar harcayan şirketlerin hiçbir büyük açık kaynak satın alımı daha sonra piyasada bu kadar büyük bir etki yaratmadı Aynı zamanda multimedya haline geliyor ve bir insanın yapacağı gibi tepkisini kişiselleştirmek için verilerimizi entegre ediyor

OpenAIve bu yüzden GPT, açık kaynak olarak doğdu, daha sonra özel mülkiyete geçti Üretken yapay zeka, yazılımı güçlü bir şekilde etkilediği gibi, dijital hale gelen şirketlerin yapısını ve organizasyonunu da etkiliyor Tescilli bir model söz konusu olduğunda, bu konu da mevcuttur ve sihirle çözülmez, ancak tedarikçinizin (parasını ödediğiniz) becerileri ve kaynakları harekete geçirilir… ve bu nedenle taahhütte bulunmadan önce kontrol edilmesi gerekir Stanford Üniversitesigibi kar amacı gütmeyen araştırma laboratuvarlarında EleutherAIve elbette Meta veya Google gibi Gafa’dakilerde

Bu nedenle şu anda doğru kombinasyon kesinlikle çok az yatırım ve kullanım başına ödeme ile özel modellerle test etmektir

Son olarak, herhangi bir açık kaynak kullanımında olduğu gibi lisans seçimi ve istenilen kullanım amacına uygunluğu da önemli bir sorudur Bu, tüm bilgisayar bilimi okullarının ve Cornell Üniversitesi’nin bu yaz yayınlanan araştırmalarının en büyük konusu ve Ekim başında güncellendi (her şey hızla ilerliyor!) farklı modellerin ilgisini gösteren karşılaştırmalar Ancak grafikteki tüm modellerden daha iyi performans gösteren GPT-4, aynı zamanda çok daha fazla parametre kullanıyor ve bu nedenle hem eğitilmek hem de çalışmak için çok daha fazla enerji tüketiyor



genel-15

İşletmenin merkezinde yer alan umut verici kullanım senaryoları belirlendikten sonra, sanayileşmeyi açık kaynak modelleriyle ve şirket içi becerilerin geliştirilmesiyle inceleyin

İçin YeşilSIişletme maliyetleri, çözülecek soruna bağlı olarak doğru parametrelerle doğru LLM’yi seçme yolunda çok hızlı bir şekilde ilerleyeceğimiz anlamına gelecektir

Microsoftkısmen finanse eden OpenAI ChatGPT kullanımıyla ortaya çıkabilecek olası hukuki başvurulara karşı müşterilerini koruyacağını duyurdu Piyasaya sürülmesinden bir yıl sonra, ChatGPT ile iPhone’da doğal bir şekilde sohbet edebiliyoruz Bu bir güvenin kabulü mü, yoksa güvensizliğin tam tersi, yani riskin var olduğu ancak “sigortalı” olduğu anlamına mı geliyor? Dikkatle takip edeceğiz”sınıf eylemi” Amerikalı bağımsız yayıncılar tarafından ChatGPT’ye karşı dava açıldı, çünkü onlar kazanırsa ve siz de ChatGPT’yi roman benzeri metinler oluşturmak için kullanırsanız, sıradaki siz olabilirsiniz… Microsoft’un kalkanının hemen arkasında, eğer direnirse 😉

Açık kaynak için üçüncü argüman, geliştirmenin işbirlikçi olduğu gerçeğidir

ChatGPT ile ilgili ilk deneylerden sonra açık kaynaklı bir motora geçmenin daha ilginç olup olmadığı sorusu gerçekten stratejik bir sorudur Ancak diğer birçok model açık kaynakta doğdu ve öyle kaldı Çünkü yüksek lisansların iş dünyasında kullanılabilmesi için jenerik modellerin daha etkili olabilmesi için şirket verileriyle zenginleştirilmesi gerekiyor Sıklıkla altyapılarla bağlantılı olan diğer alanlarda, öncülük yapar ve dağıtımların çoğuna hakim olur ve bir standart haline gelir Bu nedenle, şirketleri kitlenin söylendiğine inandıran, hatta rehinelerini (Bulutlarını terk edemeyen CIO’ları) ikna etmeyi başaran bazı (Bulut) satıcıların pazarlama söylemlerinden kaçınalım Peki açık kaynaklı modellerin sahip olabileceği avantajlar nelerdir?

İlk avantaj, dağıtım seçenekleri üzerinde neredeyse tam kontrol sağlayan açıkça özelleştirmedir

Yüksek Lisans’larla birlikte aniden üniversite modelinden, standart modelin devasa finansman yöntemleriyle rekabetçi modele geçtik

İnsan ve makine arasındaki ilişkide temel varsayımlar değişiyor; HMI (insan makine arayüzü) buzdağının sadece görünen kısmıdır bu dönüşümün 5’ten daha iyi değil Kendisine indirdiğimiz bir çizimi görebiliyor ve anında oluşturduğu bir görüntüyle bize vizyonunu aktarabiliyor Bu, Bulut+Yüksek Lisans Modeli kombinasyonunu düşündüğümüzde tek bir veya iki sağlayıcıya olan bağımlılığın açıkça azalmasıdır

Çünkü adından da anlaşılabileceği gibi GPT-4, GPT-3 nasıl kullandıklarına veya nasıl dağıttıklarına bağlıdır Birçok araştırma start-up’ı tarafından istismar ediliyorlar Fransızca olarak alıntı yapabiliriz Mistral 7B Yelkenlerinde rüzgar olan ve iyi performanslar sergileyen ve bunlarla karşılaştırılan ClaudeGreenSI’nin daha önce bahsettiği ancak sahibinin seçimini yaptığı Her halükarda Çinlilerin kendilerine güveni olmazdı 😉

İkinci argüman genel olarak açık kaynaktır: kod açıktır ve model şeffaftır

Bu nedenle açık kaynak modelleri, şirket içi başarılara uyarlanmış, şirketin yayınlanmasını istemediği verileri işleyen ve aşırı miktarda BT kaynağı (ve dolayısıyla maliyet) kullanmadan bir oyun alanı sunar

Bu modeller, aynı üniversitede geliştirilenler gibi “sağlam” araştırmalarla oluşturulmuştur

MetaEn küçük oyunculardan biri olmayan LLM’yi (Llama 2) açık kaynak olarak başlattı Bugün lisanslamada bu bir kör nokta ama bu yönde taleplerin geldiğini görüyoruz Sadece ilk seferin hayret verici etkisini değil, bu yeni kullanımlara yapılan yatırımların karlılığını da arıyorsak, YeşilSI açık kaynağın Bulut kaynaklarının satışına dayalı ekonomik modelden çok daha hızlı bir şekilde daha karlı olacağına inanıyor

Üç banknot YeşilSI bu değişiklikleri araştırdık aktörlerTHE kullanır ve hatta kesinlikle üretmenin yolu kodlanmış Bu nedenle AI zaten açık kaynak lisanslarını değiştirdi!

Beklenen bir diğer gelişme, lisansın kabul edilmesiyle, LLM’lerin yaşam döngüsünün izlenmesi ve öğrenme maliyetlerinin bir havuzda toplanması için gerekli olan kullanıcı geri bildirimlerinin paylaşılması zorunluluğunun getirilmesi olacaktır Öyleyse GPT-3 !

Açık kaynağı tercih etmenizin nedeni, yatırım yapmadan kullanım için ödeme yapmak yerine bunu tek başınıza, yatırımlarla yapabilmenizdir bu da daha fazla gizlilik ve güvenlik sağlayabilir 0 ve MIT gibi izin verilen lisanslar, kullanıcıların yazılımı minimum düzeyde kısıtlamalarla kullanmasına, değiştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır

İlk sınırlama belki de modellerin yaşam döngüsünün yönetimidir ve bu sizin sorumluluğunuzda olduğundan daha karmaşık olacaktır Denetlenebilir, bu da kullanımına olan güveni ve uygun olduğu durumlarda uygulamaya geçebilecek gelecekteki düzenleyici çerçeveyi doğrulama yeteneğini güçlendirir Temel olarak yeniden kullanabilirsiniz ancak hiçbir şey yapamazsınız

Şimdi açık olalım, bugün açık kaynak modellerinin sınırları var, bu, açık kaynağın şu anda geliştirilmekte olan üretken yapay zekanın gelecekteki işletim modelinde yerini alma yeteneğini hiçbir şekilde ortadan kaldırmasa bile Birden fazla açık kaynaklı LLM modeli mevcuttur ve tek yapmanız gereken özel Github sayfası yirmiden fazla ciddi adayla kendinizi ikna etmek Dolayısıyla bu göz ardı edilebilecek bir avantaj değil ve bu nedenle, her şeye ihtiyacı olan kişileri sunucularında “evde kalmaya” ikna etmek için açık kaynak teklifi hızla gelişiyor

Öte yandan, aktörlere ilişkin paylaşımda da görüldüğü gibi, bir ekonominin temel ekonomik modeli Microsoft örneğin size Azure Bulutu satmaktır Kişi onu indirebilir, kurabilir, kodunu okuyabilir ve kendi sunucularında kullanarak uygulamalar geliştirebilir

Genellikle akademi ve uluslararası değişimlerle bağlantılı olan ve hayatını özel uygulamalardan bağımsız olarak yaşadığı alanlar vardır Bu tek değil Tescilli Yüksek Lisans’ların opaklığının özgüllüğünü bu argümana dahil edebiliriz Bulut Yasası ve ulusal egemenlik göz önüne alındığında, bir Bulut satıcısından gelen özel bir Bulut bile “her yerde” olabilir

Açık kaynak, bugün GPT’nin trilyonlarca parametresiyle rekabet edemez (çünkü bu modelleri üretmek için bilgi işlem enerjisini finanse etmek gereklidir), genellikle “gerekli olanın” nasıl kullanılacağı açıklanmadan ona karşı ilk verilen argümandır Son olarak, açık kaynağın tescilli tekliflerle rekabete girdiği alanlar, aynı özelliklere sahip olmayan ve uygulamalara bağlı olarak her birinin şirketlerin veya kamu hizmeti oyuncularının ilgisini çektiği iki iş modeli vardır fiilen Herkes özel bir alternatifin var olup olmadığına bakmadan bunu kullanıyor Kararlılık Yapay Zekası Veya Veri tuğlaları Bu nedenle, bu kısa ilk yılın ardından üretken yapay zekaya yönelik geliştirme modeli uzun vadede henüz oluşturulmadı Ve ne kadar çok satın alırsanız, modeli o kadar karlı olur bilmiyoruz 5 yeterli olduğunda neden bulut sağlayıcınızdan daha fazla kaynak satın alasınız ki?

Şimdi konunun özünü, pazarlama düşüncesine meydan okuyan açık kaynak perspektifinden inceleyelim; yalnızca özel bir bulut altyapısı üzerindeki özel bir model, yapay zekayı benimseyen bir işletmeyi dönüştürebilir


YeşilSI 2022’nin sonunda üretken yapay zekanın gelişiyle BT ortamının bazen yüzeysel, bazen derinlemesine yeniden şekillendiğine inanıyor Dijitalle birlikte her firmanın bir yazılım yayıncısı haline geldiği söyleniyor