მთავარი წაღებები
- დეველოპერების ახალი კოლექტივი აშენებს ღია კოდის AI მოდელებს.
- ჯგუფი იყენებს ენის სწავლების მასიურ მოდელებს, რომლებსაც ის გამოუშვებს ღია ლიცენზიით.
- ღია კოდის AI-ს შეუძლია დაეხმაროს ახალი ტექნოლოგიის პოტენციურად თამაშის ცვლის ძალას ნაკლებად მიდრეკილებას მიკერძოებისა და შეცდომებისკენ.
ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ბევრი კვლევა მიმდინარეობს მსხვილი კომპანიების მიერ (AI), მაგრამ ერთ ონლაინ ჯგუფს სურს პროცესის დემოკრატიზაცია.
EleutherAI არის მოხალისე მკვლევარების, ინჟინრებისა და დეველოპერების ახლახან ჩამოყალიბებული კოლექტივი, რომელიც ორიენტირებულია ღია წყაროს AI კვლევაზე. ორგანიზაცია იყენებს GPT-Neo და GPT-NeoX კოდების ბაზებს მასიური ენების მოდელების მოსამზადებლად, რომელთა გამოშვებასაც აპირებს ღია ლიცენზიით.
"ღია წყაროს მონაცემები სარგებელს მოუტანს მკვლევარებს, რადგან მეცნიერებს აქვთ მეტი თავისუფალი რესურსი, რათა გამოიყენონ მოდელების მომზადება და კვლევის დასასრულებლად", - განუცხადა ედვარდ კუიმ, ხელოვნური ინტელექტის კომპანია Graviti-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა Lifewire-ს ელ-ფოსტის ინტერვიუში. მისი კომპანია არ არის ჩართული EueutherAI-ში. „ჩვენ ვიცით, რომ ხელოვნური ინტელექტის პროექტების რაოდენობა შეფერხდა მაღალი ხარისხის მონაცემების ზოგადი ნაკლებობით რეალური გამოყენების შემთხვევებიდან, ამიტომ სასიცოცხლო მნიშვნელობისაა დამყარებული სახელმძღვანელო, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა ხარისხს, მონაწილე საზოგადოების დახმარებით.“
ეს არის გზა
EleutherAI-ის დასაწყისი თავმდაბალი იყო. გასულ წელს, ხელოვნური ინტელექტის დამოუკიდებელმა მკვლევარმა, სახელად კონორ ლეჰიმ, გამოაქვეყნა შემდეგი მესიჯი Discord სერვერზე: „ჰეი ბიჭებო, ნებას რთავთ [SIC]-ს აძლევდეს OpenAI-ს ფულის გამომუშავების კარგი დღეების მსგავსად.“
და ასე ჩამოყალიბდა ჯგუფი. ახლა მას ჰყავს ასობით კონტრიბუტორი, რომლებიც აქვეყნებენ თავიანთ კოდს ონლაინ პროგრამული უზრუნველყოფის საცავში GitHub.
ღია AI მცდელობები ახალი არ არის.სინამდვილეში, Airbnb-ის Airflow სამუშაო ნაკადის მართვის პლატფორმა და Lyft-ის მონაცემთა აღმოჩენის ძრავა არის ღია წყაროს ინსტრუმენტების გამოყენების შედეგი, რათა მონაცემთა გუნდებს უკეთესად იმუშაონ მონაცემებთან, აღნიშნა ალი რეჰმანმა, პროგრამული უზრუნველყოფის კომპანიის CloudiTwins-ის პროექტის მენეჯერმა Lifewire-თან ელ..
"ისევე, როგორც ღია კოდის რევოლუციამ გამოიწვია პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების ტრანსფორმაცია, ასევე მან განაპირობა მონაცემთა მეცნიერების და ხელოვნური ინტელექტის განვითარება და დემოკრატიზაცია", - თქვა რეჰმანმა. "ღია წყარო გახდა საწარმოს მონაცემთა მეცნიერების გადაწყვეტილებების კრიტიკული საშუალება, მონაცემთა მეცნიერთა უმრავლესობა იყენებს ღია წყაროს ინსტრუმენტებს."
კარის გაღება
ღია კოდის ხელოვნური ინტელექტის შემუშავება ხელს შეუწყობს ახალი ტექნოლოგიის პოტენციურად თამაშის ცვლის ძალას ნაკლებად მიდრეკილებას მიკერძოებისა და შეცდომებისკენ, ამტკიცებს ზოგიერთი დამკვირვებელი.
AI კვლევა ახლა ძირითადად ღიად მიმდინარეობს, თითქმის ყველა კომპანია, კვლევითი ლაბორატორია და უნივერსიტეტი თავის შედეგებს დაუყოვნებლივ წარადგენს სამეცნიერო პუბლიკაციებში, განუცხადა IBM-ის AI მკვლევარმა კუშ ვარშნიმ Lifewire-ს ელ.
"ეს ღია საზოგადოება აუცილებელია, რადგან ის უზრუნველყოფს კონტროლისა და ბალანსის გაძლიერებულ დონეს, რათა უზრუნველყოს ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა, შექმნა, განლაგება და პასუხისმგებლობით გამოყენება", - დასძინა ვარშნიმ. "ეს განსაკუთრებით კრიტიკულია იმ სიტუაციებში, როდესაც ამ სისტემებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ ჩვენი საზოგადოების ყველაზე დაუცველი წევრების ცხოვრებაზე. ეს ღიაობა ეხება არა მხოლოდ ზოგად მანქანათმცოდნეობას და ღრმა სწავლის ალგორითმებს, არამედ სანდო AI-ის ელემენტებსაც."
რეჰმანმა თქვა, რომ ერთ-ერთი კრიტიკული განსხვავება საკუთრების და ღია კოდის პროგრამებს შორის არის მოქნილობა და პერსონალიზაცია. საკუთრების AI კვლევას ექნება პრობლემები უსაფრთხოებასთან, განახლებებთან და ოპტიმიზაციასთან.
"ეს იმიტომ, რომ ღია კოდის საზოგადოებაზე დაფუძნებული მიდგომა იღებს მნიშვნელოვან ინფორმაციას ინდუსტრიის ათასობით ექსპერტისგან, რომლებიც იდენტიფიცირებენ უსაფრთხოების პოტენციურ დაუცველობებს, რომლებიც შემდეგ უფრო სწრაფად გამოსწორდება", - დასძინა რეჰმანმა."საზოგადოების კონსენსუსი ნიშნავს, რომ ხარისხი გარანტირებულია და ახალი შესაძლებლობები უფრო ადვილად იდენტიფიცირებულია."
კიდევ ერთი საკითხია ის, რომ საკუთრებაში არსებული AI კვლევა არ იქნება თავსებადი, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას არ შეუძლია იმუშაოს მონაცემთა სხვადასხვა ფორმატებთან და, სავარაუდოდ, ექნება გამყიდველის ჩაკეტვა, რაც ხელს უშლის კომპანიებს პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირებასა და გამოცდაზე გადაწყვეტილების მიღებამდე. თქვა რეჰმანმა.
მაგრამ ხელოვნური ინტელექტის კვლევის ყველა ასპექტი არ უნდა იყოს ღია წყარო, განუცხადა კრის კენტმა, სამედიცინო ხელოვნური ინტელექტის კომპანია Reveal Surgical-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.”მნიშვნელოვანია დავიცვათ ეკონომიკური სტიმული, რომელიც განაპირობებს ხელოვნური ინტელექტის ძირითადი აპლიკაციების კომერციულ განვითარებას,” - თქვა მან.
თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის კვლევას სჭირდება ღია კოდის ძლიერი კომპონენტი, თქვა კენტმა. მან დაამატა, რომ ღია წყარო მუშაობს ნდობის გასამყარებლად და მონაცემთა ნაკრების გამოყენებაზე, რომლებიც არ არის ან არ უნდა კონტროლდებოდეს ცალკეული ინსტიტუტების ან კომპანიების მიერ.
"ღია კოდის მიდგომა არის საუკეთესო გზა იდენტიფიცირება და კომპენსირება ძირითადი მიკერძოების შესახებ, რომელიც შეიძლება არსებობდეს სავარჯიშო კომპლექტებში და მიგვიყვანს ხელოვნური ინტელექტის უფრო ჰოლისტურ, კრეატიულ და სანდო გამოყენებამდე", - თქვა კენტმა.
