Kunstig intelligens (AI) har sett raske fremskritt de siste årene, med selskaper som Elon Musks xAI og OpenAI som driver innovasjonen i feltet. Imidlertid har begrepet «open source» i AI-miljøet vekket skepsis.
Nylig lanserte xAI Grok, en stor språkmodell (LLM), som «open source.» Selv om dette virker som et betydelig bidrag, er det viktig å forstå hva som virkelig utgjør en åpen kildekode AI-modell.
Til forskjell fra tradisjonell programvare, presenterer AI modeller unike utfordringer når det gjelder å være «open source.» Disse modellene er skapt gjennom komplekse statistiske representasjoner av omfattende treningsdata. Den intrikate strukturen til AI-modeller, spesielt maskinlæringsmodeller, gjør det umulig å inspisere, revidere og forbedre dem på samme måte som tradisjonell kode. Selv om AI-modeller har verdi, kan de ikke være fullstendig åpne i den strenge forstand av begrepet.
Til tross for disse utfordringene har AI-utviklere og selskaper brukt begrepet «open» liberalt, noe som utvanner dets egentlige betydning. Noen anser en modell som «open» hvis den har en offentlig grensesnitt eller API, mens andre anser den som åpen hvis de publiserer en artikkel som beskriver utviklingsprosessen. Det nærmeste en AI-modell kan komme til å være åpen kildekode er når dens utviklere publiserer dens vekter – attributtene til nevrale nettverk. Imidlertid ekskluderer selv disse «åpne-vekter» modellene avgjørende data som treningsdatasettet og prosessen, noe som gjør det utfordrende å gjenskape modellen fra grunnen av.
I tillegg krever utvikling og replikering av AI-modeller betydelige økonomiske ressurser og spesialisert datautstyr. Dette begrenser evnen til å skape og replikere disse modellene til selskaper med betydelige midler.
I tilfellet med xAIs Grok-modell faller den på spekteret av åpne-vekter modeller. Den er tilgjengelig for alle å laste ned, bruke, modifisere, finjustere eller destillere. Grok er blant de største fritt tilgjengelige modellene, med 314 milliarder parametere, og tilbyr ingeniører et solid grunnlag for testing og endringer. Imidlertid kommer størrelsen på modellen med begrensninger, da den krever en betydelig mengde høyhastighets-RAM for å bli brukt effektivt i sin rå form. Å få tilgang til og utnytte modellen i sin helhet kan kreve sofistikerte AI-inferenserigoppsett, noe som gjør den mindre tilgjengelig for det brede fellesskapet.
Mens Grok er konkurransedyktig med andre moderne modeller, er den også betydelig større og krever flere ressurser for å oppnå lignende resultater. Den utgjør utvilsomt en verdifull ressurs for forskere og utviklere, men den bør betraktes som råmateriale heller enn et ferdig produkt. Videre er det uklart om denne utgivelsen representerer den nyeste og beste versjonen av Grok.
Motivasjonen bak Elon Musks beslutning om å lansere Grok som «open source» reiser også spørsmål. Er xAI virkelig forpliktet til åpen kildekodeutvikling, eller er denne manøveren et strategisk trekk rettet mot rivalen OpenAI? Bare tiden vil vise om denne utgivelsen er den første av mange, og om xAI vil inkorporere tilbakemeldinger fra fellesskapet, dele ytterligere avgjørende informasjon, beskrive treningsdato prosessen og gi ytterligere innsikt i deres tilnærming. Uansett har denne utgivelsen verdi, selv om dens langsiktige innvirkning kan avta etter noen måneders eksperimentering.
Vanlige spørsmål
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br