GPT ve PaLM gibi tescilli yazılımlar pazara hakim olsa da, birçok geliştirici bunun yerine açık kaynaklı dil modellerinde değer görüyor. Örnek olarak Meta'yı ele alalım. Şubat 2023'te LLaMA büyük dil modelini açık kaynaklı bir program olarak resmi olarak piyasaya sürdüğü için manşetlere taşındı. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu karar karışık tepkilerle karşılaştı.
Açık kaynak dil modellerinin birçok artısı ve eksisi olduğundan ve yapay zeka endüstrisini olumlu ve olumsuz etkileyebileceğinden, bilmeniz ve anlamanız gereken kilit noktaları özetledik.
Açık Kaynak Dil Modellerinin 5 Olumlu Etkisi
Açık kaynak dil modelleri işbirlikçi bir yaklaşımı teşvik eder. Dünya çapındaki geliştiricilerin girdileri, incelemeleri ve kullanım örnekleri, muhtemelen kapalı projelerden daha hızlı ilerlemelerine yardımcı oluyor.
1. Yapay Zeka Geliştiricileri Açık Kaynak Modellerini Kullanarak Kaynakları Tasarruf Ediyor
Tescilli dil modellerini başlatmak, kaynaklara milyarlarca olmasa da milyonlara mal olur. Örnek olarak OpenAI'yi ele alalım.
İş İçeriği ChatGPT'yi verimli bir şekilde çalıştırmak için şirketin yaklaşık 30 milyar dolar toplaması gerektiğini bildirdi. Çoğu şirket için bu kadar fon elde etmek imkansızdır. İlk aşamalarındaki teknoloji girişimleri, yedi haneye bile ulaşsa şanslı olur.Yüksek ek yükü göz önünde bulundurarak, birçok geliştirici bunun yerine açık kaynaklı dil modellerini kullanır. Bu sistemlerin mimarisini, nöral yapısını, eğitim verilerini, algoritmasını, kod uygulamasını ve eğitim veri kümelerini kullanarak milyonlarca tasarruf sağlarlar.
2. Açık Kaynak Modelleri Muhtemelen Daha Hızlı İlerliyor
Birçok teknoloji lideri, açık kaynaklı dil modellerinin tescilli muadillerinden daha hızlı ilerlediğini iddia ediyor. Topluluk katkılarına ve işbirliğine değer verirler. Milyonlarca yetenekli geliştirici açık projeler üzerinde çalışıyor; teorik olarak hatasız, sofistike bir yinelemeyi çok daha hızlı gerçekleştirebilirler.
Açık kaynaklı yapay zeka ile bilgi boşluklarını kapatmak da daha hızlıdır. Hataları bulmak, güncellemeleri test etmek ve uygulamaları keşfetmek için ekipleri eğitmek yerine, şirketler topluluk katkılarını analiz edebilir. Bilgi paylaşımı, kullanıcıların daha verimli çalışmasını sağlar.
Topluluk katkıları her zaman doğru değildir. Geliştiriciler yine de algoritmaları ve modelleri sistemlerine entegre etmeden önce iki kez kontrol etmelidir.
3. Geliştiriciler Güvenlik Açıklarını Daha Hızlı Tespit Edecek
Açık kaynak dil modelleri, işbirlikçi topluluğu içinde meslektaş incelemelerini ve aktif katılımı teşvik eder. Geliştiriciler, kod tabanı değişikliklerine serbestçe erişebilir. Açık projeleri analiz eden bu kadar çok kullanıcıyla, güvenlik sorunlarını, güvenlik açıklarını ve sistem hatalarını muhtemelen daha hızlı tespit edeceklerdir.
Aynı şekilde, hata çözümü de kolaylaştırılmıştır. Geliştiriciler, sistem sorunlarını manuel olarak çözmek yerine önceki düzeltmeler için projenin sürüm kontrol sistemini kontrol edebilir. Bazı girişler eski olabilir. Ancak yine de araştırmacılara ve yapay zeka eğitmenlerine yararlı bir başlangıç noktası sağlayacaktır.
4. Yapay Zeka Teknoloji Liderleri Açık Kaynak Modellerinden Öğreniyor
Açık kaynak dil modelleri, geri bildirim döngüsünden yararlanır. Pozitif geri bildirim döngüsü, etkili algoritmaları, veri kümelerini ve işlevleri paylaşarak geliştiricileri bunları taklit etmeye teşvik eder. Süreç onlara çok zaman kazandırır. Hataların, kullanıcıların gelişigüzel bir şekilde tekrarladığı olumlu geri bildirimlerle ortaya çıkabileceğini unutmayın; hatalar genellikle gözden kaçar.
Bu arada, olumsuz geri bildirim döngüsü iyileştirme alanlarına odaklanır. Süreç, hataları çözerken, yeni işlevleri test ederken ve sistem sorunlarını düzeltirken kişisel görüşlerin paylaşılmasını içerir.
5. Açık Kaynak Yapay Zeka Platformları Yeni Sistemlerde İlk Dib'leri Aldı
Teknoloji şirketleri milyar dolarlık dil sistemlerini iyilik olsun diye paylaşmıyor. Açık kaynak lisansları, üçüncü taraf kullanıcılara sistemleri değiştirme ve satma özgürlüğü verse de sınırlamaları vardır.
Distribütörler genellikle bir miktar yetkiye sahip olmalarını sağlayan koşullar yaratır. Bu kuralları açık kaynak programlarının lisans sözleşmelerinde bulabilirsiniz; son kullanıcılar nadiren yüzde 100 yetki alır.
Diyelim ki Meta, LLaMA destekli ürünler üzerinde kontrol istiyor. Hukuk ekibi, Meta'nın kendi dil modeli üzerine inşa edilmiş herhangi bir yeni sisteme yatırım yapma hakkını saklı tuttuğunu belirtebilir.
Ancak yanlış anlamayın; üçüncü taraf geliştiriciler ve distribütörler yine de karşılıklı yarar sağlayan anlaşmalar yapıyor. İkincisi, milyar dolarlık teknolojiler ve sistemler sağlar. Bu arada, yeni başlayanlar ve bağımsız geliştiriciler, bunları farklı uygulamalara uygulamanın yollarını araştırıyor.
Açık Kaynak Dil Modellerinin 5 Olumsuz Etkisi
Açık kaynak dil modelleri doğası gereği tarafsızdır, ancak insanlar değildir. Tüketiciler, geliştiriciler ve kötü niyetli şirketler, kişisel çıkarları için bu sistemlerin açık doğasını kullanabilir.
1. Şirketler Rastgele Yapay Zeka Yarışına Katılıyor
Şirketler şu anda yapay zeka yarışına katılmak için çok fazla baskıyla karşı karşıya. Yapay zeka sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte birçok şirket, yapay zekayı benimsemezlerse modası geçmiş olacağından korkuyor. Sonuç olarak, markalar gelişigüzel bir şekilde çoğunluğa atlıyorlar. Değerli bir şey sunmasalar bile ürünü satmak ve rekabete ayak uydurmak adına açık kaynak dil modellerini ürünlerine entegre ederler.
Evet, AI hızla gelişen bir pazar. Ancak gelişmiş ancak güvenli olmayan sistemlerin dikkatsizce piyasaya sürülmesi sektöre zarar verir ve tüketici güvenliğini tehlikeye atar. Geliştiriciler, sorunları çözmek için yapay zeka kullanmalıdır, pazarlama hileleri yapmak için değil.
2. Tüketiciler Zar zor Anladıkları Teknolojiye Erişiyor
Çeşitli teknoloji araçlarının AI tabanlı varyasyonlarını bulacaksınız. çevrimiçi resim editörleri ile sağlık izleme uygulamaları. Yapay zeka geliştikçe markalar da yeni sistemler sunmaya devam edecek. AI modelleri, mevcut platformlarının daha özelleştirilmiş, kullanıcı odaklı yinelemelerini sağlamalarına yardımcı olur.
Teknoloji endüstrisi yenilikleri memnuniyetle karşılarken, yapay zekanın hızlı gelişimi kullanıcı eğitimini geride bırakıyor. Tüketiciler zar zor anladıkları teknolojilere erişim kazanıyor. Eğitim eksikliği, halkı siber güvenlik tehditlerine ve yağmacı uygulamalara açık bırakan büyük bilgi boşlukları yaratıyor.
Markalar, ürün geliştirme kadar eğitime de öncelik vermeli. Kullanıcıların, güçlü AI tabanlı araçları kullanmanın güvenli ve sorumlu yollarını anlamalarına yardımcı olmalıdırlar.
3. Tüm Geliştiricilerin İyi Niyetleri Yoktur
Yapay zeka araçlarını herkes amaçlarına uygun olarak kullanmaz. Örneğin, OpenAI, iş için güvenli genel bilgi sorularını yanıtlamak ve doğal dil çıktısını çoğaltmak için ChatGPT'yi geliştirdi, ancak suçlular bunu yasa dışı faaliyetler için kullanıyor. birkaç tane oldu ChatGPT dolandırıcılığı AI chatbot'un Kasım 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana.
AI laboratuvarları katı kısıtlamalar uygulasa bile, dolandırıcılar yine de bunları aşmanın yollarını bulacaktır. ChatGPT'yi tekrar örnek olarak alın. Kullanıcılar kısıtlamalar etrafında çalışır ve yasaklanmış görevleri ChatGPT jailbreak istemleri.
Aşağıdaki konuşmalar bu güvenlik açıklarını göstermektedir. ChatGPT'nin sınırlı veri kümeleri vardır; dolayısıyla istikrarsız, garantisiz olaylar hakkında tahminde bulunamaz.
ChatGPT, sınırlamalarına rağmen isteğimizi yerine getirdi ve jailbreak yaptıktan sonra temelsiz tahminler sağladı.
4. Kurumlar Açık Kaynaklı Yapay Zekayı Düzenlemede Sorun Yaşıyor Olabilir
Düzenleyici kurumlar yapay zekaya ayak uydurmak için mücadele ediyor ve açık kaynak modellerin çoğalması yalnızca izlemeyi zorlaştırıyor. AI ilerlemeleri, düzenleyici çerçeveleri şimdiden geride bırakıyor. Hatta Elon Musk, Bill Gates gibi küresel teknoloji liderleri ve Sam Altman daha katı yapay zeka düzenlemesi istiyor.
Hem özel hem de devlet sektörleri bu sistemleri kontrol etmelidir. Aksi takdirde, kötü niyetli kişiler veri gizliliği yasalarını ihlal etmek için bunları kullanmaya devam edecek, kimlik Hırsızıve diğer yasa dışı faaliyetlerin yanı sıra kurbanları dolandırma.
5. Giriş Engellerini Düşürmek Kaliteyi Engeller
Açık kaynak dil modellerinin çoğalması, yapay zeka yarışına katılmanın önündeki engelleri azaltır. Çevrimiçi olarak binlerce AI tabanlı araç bulacaksınız.
Şirketlerin makine ve derin öğrenmeyi benimsediğini görmek etkileyici görünebilir, ancak çok azı gerçek değer sağlıyor. Çoğu sadece rakiplerini kopyalar. Zamanla, karmaşık dil modellerinin ve eğitim veri setlerinin erişilebilirliği, anlamsız yapay zeka platformlarını metalaştırabilir.
Açık Kaynak Dil Modellerinin Yapay Zeka Endüstrisi Üzerindeki Genel Etkisi
Açık kaynak dil modelleri, yapay zeka teknolojilerini daha erişilebilir hale getirirken, aynı zamanda çeşitli güvenlik riskleri de sunar. Geliştiriciler daha katı kısıtlamalar belirlemelidir. Aksi takdirde dolandırıcılar bu sistemlerin şeffaf mimarisini kullanmaya devam edecektir.
Bununla birlikte, tüketiciler AI dolandırıcılığına karşı tamamen savunmasız değildir. Dolandırıcıların üretken yapay zeka araçlarından yararlanmanın yaygın yollarını öğrenin ve saldırıların uyarı işaretlerini inceleyin. Tetikte kalarak çoğu siber suçla mücadele edebilirsiniz.