Sztuczną inteligencję typu open source można zdefiniować jako inżynierów oprogramowania współpracujących przy różnych projektach sztucznej inteligencji, które są otwarte dla publiczności. Celem jest lepsza integracja informatyki z ludzkością.

Na początku marca społeczność open source dostała w swoje ręce LLaMA Meta, która wyciekła do opinii publicznej. W ciągu zaledwie miesiąca pojawiły się bardzo innowacyjne warianty modelu OpenSource AI z dostrajaniem instrukcji, kwantyzacją, poprawą jakości, ocenami ludzkimi, multimodalnością, RLHF itp.

Modele open source są szybsze, bardziej konfigurowalne, bardziej prywatne i wydajne. Robią rzeczy z parametrami 100 $ i 13 miliardów, z którymi borykają się nawet liderzy rynku. Jedno rozwiązanie typu open source, Vicuna, to Chatbot typu open source Imponujący GPT-4 z 90%* jakością ChatGPT.

Kto będzie chciał płacić większe składki za OpenAI Chat GPT4, jeśli opcje open source działają z 90% porównaniami, gdy są bezpłatne?

Zgodnie z nowym raportem The Information sztuczna inteligencja typu open source zyskuje na popularności w Google i ChatGPT. W raporcie stwierdzono, że modele sztucznej inteligencji typu open source są teraz „dość zbliżone” pod względem wydajności do zastrzeżonych modeli firmy Google i twórcy ChatGPT OpenAI.

Wyniki raportu są znaczące, ponieważ sugerują, że sztuczna inteligencja typu open source staje się realną alternatywą dla zastrzeżonych modeli sztucznej inteligencji. Może to mieć duży wpływ na branżę sztucznej inteligencji, ponieważ może prowadzić do większej konkurencji i innowacji.

Autor raportu, Ion Stoica, profesor informatyki na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, powiedział, że rozwój sztucznej inteligencji typu open source wynika z wielu czynników, w tym rosnącej dostępności danych i zasobów obliczeniowych.

Stoica powiedział również, że sztuczna inteligencja typu open source jest bardziej dostępna dla programistów, co prowadzi do opracowywania szerszego zakresu aplikacji.

Wyniki raportu to dobra wiadomość dla firm i programistów, którzy szukają niedrogich, etycznych i dostępnych rozwiązań AI. Modele sztucznej inteligencji typu open source stanowią realną alternatywę dla modeli zastrzeżonych i prawdopodobnie staną się jeszcze bardziej popularne w przyszłości.

Oto kilka dodatkowych szczegółów z artykułu:

• Modele AI typu open source są opracowywane przez społeczność programistów, a nie przez jedną firmę. Oznacza to, że są one bardziej przejrzyste i odpowiedzialne.
• Modele sztucznej inteligencji typu open source są często tańsze niż modele zastrzeżone. Wynika to z faktu, że nie podlegają one takim samym opłatom licencyjnym.
• Modele sztucznej inteligencji typu open source są bardziej elastyczne i można je dostosowywać niż modele zastrzeżone. Dzieje się tak dlatego, że nie są przywiązani do określonej platformy lub struktury.

Rozwój sztucznej inteligencji typu open source jest pozytywnym wydarzeniem dla branży sztucznej inteligencji. Dzięki temu sztuczna inteligencja jest bardziej dostępna, przystępna cenowo i przejrzysta. Prowadzi to do opracowywania szerszego zakresu aplikacji, co przynosi korzyści zarówno przedsiębiorstwom, jak i konsumentom.

To wszystko zostało powiedziane, świetny artykuł pisarza MIT, Willa Douglasa Heaven, ostrzegł, że chociaż istnieje ogromna współpraca między społecznością open source, z ryzykiem prawnym i obawami dotyczącymi sztucznej inteligencji, być może potrzebne będą zmiany.

Jak stwierdzono w swoim artykule badawczym, w którym cytuje Dave’a Willnera, szefa zespołów zaufania i bezpieczeństwa OpenAI. „Chodzi raczej o to, aby dowiedzieć się, jak pogodzić przejrzystość z bezpieczeństwem. A ponieważ te technologie stają się coraz potężniejsze, w praktyce pojawia się pewne napięcie między tymi rzeczami”. …. „Wiele norm i sposobów myślenia w sztucznej inteligencji zostało ukształtowanych przez akademickie społeczności badawcze, które cenią współpracę i przejrzystość, aby ludzie mogli opierać się na pracy innych”, mówi Willner.

Podczas gdy pracujemy nad osiągnięciem większej równowagi, OpenSource nadal przynosi firmom ogromną wartość, umożliwiając wykorzystanie metod sztucznej inteligencji, które są bardziej opłacalne, a umożliwienie dostępu jest kluczowe w tym szybkim i bardziej inteligentnym świecie, w którym obecnie żyjemy.

Wartość sztucznej inteligencji OpenSource dla biznesu

Oto kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji typu open source z korzyścią dla firm i konsumentów:

• Opieka zdrowotna: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do opracowywania nowych narzędzi diagnostycznych i metod leczenia chorób. Na przykład sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do opracowywania nowych narzędzi do wykrywania raka, które mogą identyfikować nowotwory wcześniej niż tradycyjne metody. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do opracowywania nowych metod leczenia chorób, takich jak spersonalizowane terapie przeciwnowotworowe.
• Finanse: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy wykrywania oszustw i oceny ryzyka. Na przykład sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do identyfikowania nieuczciwych transakcji w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do oceny ryzyka pożyczania pieniędzy firmom i konsumentom.
• Obsługa klienta: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do automatyzacji zadań obsługi klienta, takich jak odpowiadanie na pytania i rozwiązywanie problemów. Na przykład sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tworzenia chatbotów, które mogą odpowiadać na pytania klientów 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do opracowywania nowych narzędzi, które mogą pomóc przedstawicielom obsługi klienta w szybszym rozwiązywaniu problemów.
• Rozwój produktu: Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do opracowywania nowych produktów i usług, które są bardziej spersonalizowane i wydajne. Na przykład sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do opracowywania nowych silników rekomendacji, które mogą sugerować produkty, którymi klienci mogą być zainteresowani. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do opracowywania nowych procesów produkcyjnych, które mogą wydajniej wytwarzać produkty.

Wniosek

To tylko kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji typu open source z korzyścią dla firm i konsumentów. Sztuczna inteligencja to potężna technologia, która może zrewolucjonizować wiele branż. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji możemy spodziewać się jeszcze większej liczby innowacyjnych aplikacji, które poprawią nasze życie. W jaki sposób Google, OpenAI, obecnie organizacja nastawiona na zysk, oraz Meta poradzą sobie z tą rosnącą dynamiką rynku, dopiero się okaże.

Notacja badawcza:

Specjalne podziękowania dla Rehmat Orakzai za jego wkład badawczy w promowanie wartości sztucznej inteligencji OpenSource i jego duży wkład w ten artykuł badawczy.

Bibliografia:

Afzal, A. i Patel, DA „Nie mamy fosy i OpenAI też nie” wyciekły z wewnętrznego dokumentu Google, twierdząc, że sztuczna inteligencja typu open source pokona Google i OpenAI, 4 maja 2023 r.

del Principe, A. Dziesięć najlepszych otwartych platform sztucznej inteligencji do wypróbowania.

Niebo, Will D. Boom na sztuczną inteligencję typu open source opiera się na materiałach informacyjnych Big Tech. Jak długo to będzie trwało? Recenzja MIT.

Przykłady innych źródeł modeli OpenAI

Wiele modeli OpenAI jest opartych na LLaMA, dużym modelu językowym typu open source wydanym przez Meta AI. Inni używają ogromnego publicznego zestawu danych o nazwie Pile, który został zebrany przez organizację non-profit typu open source EleutherAI.

Przytulanie twarzystartup, który opowiada się za darmowym i otwartym dostępem do sztucznej inteligencji, jego chatbot, HuggingChat, jest zbudowany na bazie otwartego, dużego modelu językowego, dostosowanego do konwersacji, zwanego Open Assistant, który został przeszkolony z pomocą około 13 000 wolontariuszy i wydany w marcu 2023 r. Jest również zbudowany na LLaMA firmy Meta.

StabilnyLMto duży model językowy typu open source, wydany również w marcu 2023 r. przez Stability AI, firmę stojącą za przebojowym modelem zamiany tekstu na obraz Stabilna dyfuzja. Stability AI wypuściło StableVicuna, wersję StableLM, która — podobnie jak Open Assistant lub HuggingChat — jest zoptymalizowana pod kątem konwersacji. (uwaga: StableLM jako odpowiedź Stability na GPT-4, a StableVicuna na ChatGPT.)

I tak, jest ich więcej:

Alpaka (z zespołu z University of Stanford)

Cerebras-GPT (od firmy AI Cerebras). Większość z tych modeli jest zbudowana na LLaMA lub zestawach danych i modelach z EleutherAI; Cerebras-GPT podąża za szablonem stworzonym przez DeepMind.

Laleczka (od firmy programistycznej Databricks)

LoRA jest potężną techniką, ponieważ przedstawia aktualizacje modelu jako faktoryzacje niskiego rzędu, co zmniejsza rozmiar macierzy aktualizacji nawet o kilka tysięcy. Pozwala to na dopracowanie modelu za ułamek kosztów i czasu. Możliwość spersonalizowania modelu języka w ciągu kilku godzin na sprzęcie konsumenckim to przełomowa innowacja, w szczególności dla aspiracji, które obejmują włączenie nowej i różnorodnej wiedzy w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Określenie warunków:

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, która opracowuje programy i algorytmy (procesy krok po kroku mające na celu rozwiązanie problemu lub udzielenie odpowiedzi na pytanie), które pomagają sprawić, by różne maszyny działały w sposób bardziej przypominający człowieka. Istnieje kilka poddziedzin tej nauki, w tym:

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP), która rozwija naturalne interakcje między ludźmi a komputerami. NLP to oprogramowanie, które pomaga maszynom przetwarzać ludzki język, tworzyć zrozumiałe słowa i wchodzić w interakcje z ludźmi za pośrednictwem języka.
• Uczenie maszynowe (ML) nadaje priorytet zdolności maszyny do analizowania informacji i wydaje zalecenia lub decyzje na podstawie dostarczonych zestawów danych.
• Wizja komputerowa polega na tworzeniu maszyn, które mogą rozumieć i interpretować informacje wizualne (obrazy, obrazki itp.)
• Robotyka , fizycznie wykonują zadania bez mikrozarządzania przez człowieka, w tym interakcji z ludźmi. Roboty są idealne do bardzo rutynowych i powtarzalnych zadań.

Obserwuj mnie na Świergot lub LinkedInie. Wymeldować się moja strona internetowa lub inne moje prace tutaj.