開放體重定義為OSAID辯論提供了新的視角

關於構成開源AI的辯論正在不斷發展，開發商和行業領導者都有重大意見。開源計劃（OSI）一直在努力建立一個清晰的定義，其開源AI定義（OSAID），但對應包括的內容的分歧持續存在。作為回應，新成立的開源聯盟（OSA）引入了自己的框架，即開放式重量定義（OWD），該框架旨在應對AI開發的獨特挑戰。

OWD旨在通過設定AI中的“開源”標準，尤其是大型語言模型（LLMS），在封閉和開源AI之間取得平衡。它專注於三個關鍵領域：

開放重量定義的關鍵組件（OWD）

1。型號可訪問性

OWD強調了製造模型權重的重要性，即開發人員和研究人員可以訪問AI層的節點的數值值。在訓練期間確定的這些權重對於理解和改善AI模型至關重要。

2。數據集信息

雖然OWD不要求完全訪問培訓數據，但它突出了提供有關數據集內容和收集方法的詳細信息的必要性。這種透明度有助於評估模型的性能和潛在偏見。

3。建築透明度

該框架鼓勵披露模型的體系結構，這可以幫助社區進一步增強和修改。

OpenUK首席執行官Amanda Brock支持OWD，將其視為邁向更好的全球合作的一步。她批評OSI的OSAID，這表明OWD專注於分類AI組件更實用。布羅克的觀點是，定義數據，權重和模型（例如數據，權重和模型）的開放性比廣泛的，潛在的不合適的定義更有效。

由創始人山姆·約翰斯頓（Sam Johnston）領導的OSA旨在擴展傳統的開源定義（OSD），以包含AI特定元素（例如權重），並提出了“開源2.0”。這一舉動是在有關OSD對AI的適用性的持續辯論之中，尤其是與數據和模型權重有關。

OSI的Stefano Maffulli對OWD的回應指出，Linux Foundation等社區已經開發了自己對開放權重的定義。此外，一位著名的開源律師希瑟·米克（Heather Meeker）強調了軟件源代碼和神經淨重（NNW）之間的根本差異，認為開源軟件許可的原理並不容易適用於NNWS，因為他們的性質是在大型矩陣中存儲的知識。

米克（Meeker）提出了開放權重的許可證，以此作為一種在開源框架下共享NNW的方式，強調了開源自由的原始目標。但是，鑑於它們的非人類可讀和不可挑剔的性質，她承認將這些自由應用於NNW所面臨的挑戰。

Maffulli強調，OSI的定義與Linux基金會的定義是由社區驅動的，這反映了開源開發的協作性質。他指出，OSI正在監視AI從業人員在實踐中如何應用這些定義。

儘管做出了這些努力，Meeker還是以監管框架，隱私法規和市場動態的影響來表達了任何單個定義成為事實上標準的可能性。

正在進行的辯論強調了一個更廣泛的挑戰：定義真正構成開源AI的內容。儘管有共識只是將AI模型或數據集標記為“開源”並不足夠（如Meta的Llama，但社區都遠沒有統一的定義。