Հիմնական տանողներ
- Մշակողների նոր կոլեկտիվը կառուցում է բաց կոդով AI մոդելներ:
- Խումբը օգտագործում է լեզվի ուսուցման հսկայական մոդելներ, որոնք այն կթողարկի բաց լիցենզիաների ներքո:
- Բաց կոդով արհեստական ինտելեկտը կարող է օգնել նոր տեխնոլոգիայի պոտենցիալ խաղի փոփոխության ուժը դարձնել ավելի քիչ հակված կողմնակալության և սխալների:
Կան բազմաթիվ հետազոտություններ արհեստական ինտելեկտի վերաբերյալ խոշոր ընկերությունների կողմից (AI), սակայն առցանց խումբը ցանկանում է ժողովրդավարացնել գործընթացը:
EleutherAI-ը վերջերս ձևավորված կամավոր հետազոտողների, ինժեներների և մշակողների կոլեկտիվ է, որը կենտրոնացած է բաց կոդով AI-ի հետազոտության վրա: Կազմակերպությունն օգտագործում է GPT-Neo և GPT-NeoX կոդերի բազաները՝ մարզելու հսկայական լեզվական մոդելներ, որոնք նա նախատեսում է թողարկել բաց լիցենզիաների ներքո:
«Բաց կոդով տվյալները օգուտ են տալիս հետազոտողներին, քանի որ գիտնականներն ունեն ավելի շատ ազատ ռեսուրսներ՝ օգտագործելու մոդելներ վարժեցնելու և հետազոտություններ ավարտելու համար»,- Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Graviti AI ընկերության գործադիր տնօրեն Էդվարդ Կույը: Նրա ընկերությունը ներգրավված չէ EueutherAI-ում: «Մենք գիտենք, որ արհեստական ինտելեկտի բազմաթիվ նախագծերը հետ են մնացել իրական օգտագործման դեպքերից բարձրորակ տվյալների ընդհանուր բացակայության պատճառով, ուստի կարևոր է ստեղծել ուղեցույց, որն ապահովում է տվյալների որակը մասնակից համայնքի օգնությամբ»::
Սա է ճանապարհը
EleutherAI-ի սկիզբը խոնարհ էր: Անցյալ տարի արհեստական ինտելեկտի անկախ հետազոտող Քոնոր Լիհին տեղադրեց հետևյալ հաղորդագրությունը Discord սերվերի վրա. «Հեյ տղաներ թույլ են տալիս [SIC]-ին OpenAI-ին տրամադրել իրենց փողերը, ինչպես լավ օրերը»::
Եվ այսպես, ստեղծվեց խումբը։ Այժմ այն ունի հարյուրավոր ներդրողներ, որոնք տեղադրում են իրենց կոդը GitHub առցանց ծրագրային ապահովման պահոցում:
Բաց կոդով AI-ի ջանքերը նորություն չեն:Իրականում, Airbnb-ի Airflow-ի աշխատանքային հոսքի կառավարման պլատֆորմը և Lyft-ի տվյալների հայտնաբերման շարժիչը բաց կոդով գործիքների կիրառման արդյունքն են՝ տվյալների թիմերին տվյալների հետ ավելի լավ աշխատելու հնարավորություն տալու համար, Lifewire-ին տված էլ..
«Ինչպես բաց կոդով հեղափոխությունը հանգեցրեց ծրագրային ապահովման մշակման վերափոխմանը, այնպես էլ այն խթանեց տվյալների գիտության և արհեստական ինտելեկտի զարգացմանն ու ժողովրդավարացմանը», - ասաց Ռեհմանը: «Բաց կոդերը դարձել է ձեռնարկության տվյալների գիտության լուծումների կարևոր գործոն, որտեղ տվյալների գիտնականների մեծամասնությունը օգտագործում է բաց կոդով գործիքներ»:
Բացելով դուռը
Բաց կոդով AI-ի մշակումը կարող է օգնել նոր տեխնոլոգիայի պոտենցիալ խաղը փոխող ուժը դարձնել ավելի քիչ հակված կողմնակալության և սխալների, պնդում են որոշ դիտորդներ:
AI-ի հետազոտությունն այժմ հիմնականում տեղի է ունենում բաց միջավայրում, գրեթե բոլոր ընկերությունները, հետազոտական լաբորատորիաները և համալսարանները ներկայացնում են իրենց արդյունքներն անմիջապես գիտական հրապարակումներում, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասաց IBM-ի AI հետազոտող Քուշ Վարշնին:
«Այս բաց համայնքը կարևոր է, քանի որ այն ապահովում է ստուգումների և հավասարակշռության բարձրացված մակարդակներ՝ ապահովելու համար, որ AI-ն ուսումնասիրվում է, ստեղծվում, տեղակայվում և կիրառվում է պատասխանատու կերպով», - ավելացրել է Վարշնին: «Սա հատկապես կարևոր է այն իրավիճակներում, երբ այս համակարգերը կարող են ազդել հասարակության մեր ամենախոցելի անդամների կյանքի վրա: Այս բացությունը վերաբերում է ոչ միայն ընդհանուր մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման ալգորիթմներին, այլև վստահելի AI-ի տարրերին»::
Ռեհմանը ասաց, որ սեփականության և բաց կոդով ծրագրաշարի կարևոր տարբերություններից մեկը ճկունությունն ու հարմարեցումն է: Անհատական AI-ի հետազոտությունը խնդիրներ կունենա անվտանգության, թարմացումների և օպտիմալացման հետ:
«Դա պայմանավորված է նրանով, որ բաց կոդով համայնքի վրա հիմնված մոտեցումը արժեքավոր ներդրում է ստանում ոլորտի հազարավոր փորձագետներից, որոնք հայտնաբերում են անվտանգության հնարավոր խոցելիությունները, որոնք այնուհետև ավելի արագ վերականգնվում են», - ավելացրեց Ռեհմանը:«Համայնքի կոնսենսուսը նշանակում է, որ որակը երաշխավորված է, և նոր հնարավորություններն ավելի հեշտ են բացահայտվում»:
Մեկ այլ խնդիր այն է, որ սեփականության AI հետազոտությունը փոխգործունակ չի լինի, ինչը նշանակում է, որ այն չի կարող աշխատել տվյալների տարբեր ձևաչափերով և, հավանաբար, կունենա վաճառողի արգելափակում, ինչը թույլ չի տալիս ընկերություններին փորձարկել և փորձել ծրագրաշարը նախքան լուծումը ստանձնելը: Ռեհմանն ասաց.
Բայց արհեստական ինտելեկտի հետազոտության ոչ բոլոր ասպեկտները պետք է բաց կոդով լինեն, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Քրիս Քենթը, բժշկական AI-ի Reveal Surgical ընկերության գործադիր տնօրենը: «Կարևոր է պաշտպանել տնտեսական խթանները, որոնք խթանում են AI-ի հիմնական հավելվածների առևտրային զարգացումը», - ասաց նա:
Սակայն արհեստական ինտելեկտի հետազոտություններին անհրաժեշտ է բաց կոդով հզոր բաղադրիչ, ասաց Քենթը: Նա ավելացրեց, որ բաց կոդով աշխատում է վստահություն ստեղծելու և տվյալների հավաքածուներ օգտագործելու համար, որոնք չեն կամ չպետք է վերահսկվեն առանձին հաստատությունների կամ ընկերությունների կողմից:
«Բաց կոդով մոտեցումը լավագույն միջոցն է՝ բացահայտելու և փոխհատուցելու հիմքում ընկած կողմնակալությունը, որը կարող է առկա լինել ուսումնական հավաքածուներում և կհանգեցնի AI-ի ավելի ամբողջական, ստեղծագործ և հուսալի կիրառությունների», - ասաց Քենթը:
