Generatiivne tehisintellekt (Gen AI) on alates oma debüüdist teinud märkimisväärseid edusamme, võimaldades uuenduslikke rakendusi teksti, pildi ja meedia loomisel. Avatud lähtekoodiga generatiivsed mudelid on eriti kasulikud arendajatele ja organisatsioonidele, pakkudes kohandamisvõimalusi ja vältides kõrgeid litsentsimiskulusid. ### Avatud lähtekoodiga vs omanduslikud mudelid Avatud lähtekoodiga AI mudelid pakuvad kohandatavust, läbipaistvust ja kogukonnapõhiseid edasiviivaid arenguid. Need võimaldavad tavaliselt nii kaubanduslikku kui mittekaubanduslikku kasutust, muutes need mitmekülgseks. Kuid sektorites, mis nõuavad ranget reguleerimist, paistavad sageli omanduslikud mudelid silma, pakkudes tugevaid õiguslikke raamistikke ja spetsialiseeritud tuge, vastates konkreetsetele tööstusharu nõudmistele. ### Avatud lähtekoodiga AI määratlus (OSAID) Avatud lähtekoodi algatus (OSI) on OSAID-i sisse viinud avatud lähtekoodi kvalifikatsioonide selgitamiseks. Mudel peab olema disainis ja treeningandmetes läbipaistev, et andmetega oleks kooskõlas. Mudelid nagu Meta LLaMA ja Stability AI Stable Diffusion jäävad kõrvale litsentsipiirangute ja läbipaistvuse probleemide tõttu. Mudelid nagu Pythia (Eleuther AI) ja OLMo (AI2) vastavad kriteeriumidele, samas kui Bloom (BigScience) vajab kohandusi. ### Mitteühilduvate mudelite probleemid Meta LLaMA piirab kasutamist oma ainuõigete teaduslike litsentside tõttu, mõjutades sellelt pärit projekte. Sarnased probleemid tekivad Stability AI loovalitsentsiga, mis seab eetilisi piiranguid, mis on vastuolus piiranguteta kasutamise ideedega. ### Mõtteained organisatsioonidele OSAID-iga ühilduvad mudelid pakuvad läbipaistvust ja kohandatavust, mis on vastutustundliku AI kasutamise jaoks oluline.

Mitteühilduvad mudelid võivad piirata kohandatavust, kuigi need võivad olla kasulikud, kui on vaja omanduslikke funktsioone. ### Avatud lähtekoodiga AI mudelite litsentsimine Avatud lähtekoodiga AI mudelitel on litsentsid, mis määravad kasutamise, muutmise ja jagamise reeglid. Apache 2. 0 ja MIT litsentsid soodustavad paindlikkust, kuid ei pruugi vastata täielikult OSAID nõuetele treeningandmete ja kasutuspiirangute tõttu. Valikud nagu Creative ML OpenRAIL-M eelistavad eetilist kasutust piiramatu vabaduse ees. ### Riistvara ja tarkvara avatud lähtekoodiga AI jaoks Gen AI mudelite käitamine nõuab spetsiifilist riistvara, nagu Nvidia GPUd, ja tarkvara nagu Python, PyTorch ja Docker. Need tööriistad toetavad mudelite treenimist, peenhäälestust ja juurutamise protsesse. ### Õige mudeli valimine Gen AI mudeli valimine hõlmab tegureid nagu litsentsimise ja jõudlusnõuded. Suuremad mudelid pakuvad suuremat täpsust, kuid nõuavad märkimisväärseid ressursse, samas kui väiksemad mudelid sobivad piiratud keskkondadele. Paljud mudelid, hoolimata avatud lähtekoodiga märgise omamisest, ei vasta OSAID-iga täielikult andmete läbipaistvuse ja kasutustingimuste tõttu. ### Mudelite kategooriad - **Keelespetsiifilised mudelid**: NLP ülesannete jaoks, tuntud mudeliteks on Meta LLaMA ja Google T5. - **Pildimudelid**: Kasutatakse teksti põhjal visuaalide loomiseks, näiteks Stable Diffusion. - **Visioonimudelid**: Aitavad pildi ja video analüüsil. - **Audiomudelid**: Töötlevad audiot ja ülesandeid nagu kõnesüntees. - **Multimodaalsed mudelid**: Ühendavad teksti, pildid ja audio erineva sisu loomiseks. - **Retrieval-Augmented Generation**: Integreerib AI andmete otsinguga. - **Spetsialiseeritud mudelid**: Kohandatud spetsiifilistele tööstusharudele nagu programmeerimine ja tervishoid. - **Guardrail mudelid**: Tagavad turvalised, eelarvamusteta väljundid. ### Avatud lähtekoodiga algatuste toetamine Generatiivse AI arenevat maastikku juhivad avatud lähtekoodiga mudelid, edendades ligipääsetavust ja koostööd. Nende kogukondade toetamine edendab eetilisi AI arendusi, tõukates innovatsiooni suurte ettevõtete piiridest välja ning soodustades vastutustundliku tehnoloogia arengut.