Определение открытого веса обеспечивает новую перспективу дебатов OSAID

Дебаты о том, что считать искусственным интеллектом с открытым исходным кодом, продолжают развиваться, с значительным вкладом как со стороны разработчиков, так и лидеров индустрии. Инициатива открытого исходного кода (OSI) стремится установить четкое определение с помощью своего Определения ИИ с открытым исходным кодом (OSAID), но разногласия по поводу того, что должно быть включено, сохраняются. В ответ недавно созданный Альянс открытого исходного кода (OSA) представил свою собственную структуру, Определение открытых весов (OWD), которая стремится решить уникальные проблемы разработки ИИ.

OWD стремится найти баланс между закрытым и открытым ИИ, устанавливая стандарты того, что считается "открытым исходным кодом" в ИИ, особенно для больших языковых моделей (LLM). Оно фокусируется на трех ключевых областях:

Ключевые компоненты Определения открытых весов (OWD)

1. Доступность весов модели

OWD подчеркивает важность предоставления доступа к весам модели — числовым значениям, соединяющим узлы между слоями ИИ — для разработчиков и исследователей. Эти веса, определенные во время обучения, имеют решающее значение для понимания и улучшения моделей ИИ.

2. Информация о наборе данных

Хотя OWD не требует полного доступа к обучающим данным, он подчеркивает необходимость предоставления подробной информации о содержимом набора данных и методах его сбора. Эта прозрачность помогает в оценке производительности модели и потенциальных предубеждений.

3. Прозрачность архитектуры

Фреймворк поощряет раскрытие архитектуры модели, что может способствовать дальнейшим улучшениям и модификациям со стороны сообщества.

Аманда Брок, генеральный директор OpenUK, поддерживает OWD, рассматривая его как шаг к лучшему глобальному сотрудничеству. Она критикует OSAID от OSI, предполагая, что акцент OWD на разделении компонентов ИИ более практичен. По мнению Брок, определение открытости отдельных элементов, таких как данные, веса и модели, более эффективно, чем широкое, потенциально неподходящее определение.

OSA, возглавляемая основателем Сэмом Джонстоном, стремится расширить традиционное Определение открытого исходного кода (OSD), включив в него специфические для ИИ элементы, такие как веса, предлагая "Открытый исходный код 2.0". Этот шаг происходит на фоне продолжающихся дебатов о применимости OSD к ИИ, особенно в отношении данных и весов модели.

В ответ на OWD Стефано Маффулли из OSI отметил, что сообщества, такие как Linux Foundation, уже разработали свои собственные определения открытых весов. Кроме того, Хизер Микер, известный юрист в области открытого исходного кода, подчеркнула принципиальные различия между исходным кодом программного обеспечения и весами нейронных сетей (NNWs), утверждая, что принципы лицензирования программного обеспечения с открытым исходным кодом нелегко применимы к NNWs из-за их природы как усвоенных знаний, хранящихся в больших матрицах.

Микер предложила Лицензию на открытые веса с разрешительным характером как способ обмена NNWs в рамках, подобных открытому исходному коду, подчеркивая изначальные цели свободы открытого исходного кода. Однако она признала сложности в применении этих свобод к NNWs, учитывая их нечитаемый для человека и неподдающийся отладке характер.

Маффулли подчеркнул, что определения OSI, как и те, что разработаны Linux Foundation, формируются сообществом, отражая коллаборативный характер разработки с открытым исходным кодом. Он отметил, что OSI следит за тем, как практики ИИ применяют эти определения на практике.

Несмотря на эти усилия, Микер выразила сомнения в вероятности того, что какое-либо единое определение станет стандартом де-факто, ссылаясь на влияние регуляторных рамок, правил конфиденциальности и рыночной динамики.

Продолжающиеся дебаты подчеркивают более широкую проблему: определение того, что действительно составляет ИИ с открытым исходным кодом. Хотя есть консенсус, что простое обозначение модели ИИ или набора данных как "с открытым исходным кодом" недостаточно — как видно на примере Llama от Meta — сообщество все еще далеко от единого определения.