Генеративната вештачка интелигенција (Ген ВИ) постигна забележителен напредок од своето деби, овозможувајќи иновативни апликации во создавањето текстови, слики и медиуми. Отворено-кодните генеративни модели се особено корисни за развивачите и организациите, нудејќи приспособување и избегнување високи трошоци за лиценцирање. ### Отворено-кодни наспроти сопствени модели Отворено-кодните ВИ модели овозможуваат приспособување, транспарентност и напредок воден од заедницата. Генерално, овозможуваат и комерцијална и некокомерцијална употреба, што ги прави разновиdни. Сепак, во секторите што бараат строга регулатива, сопствените модели често надминуваат, обезбедувајќи робусни правни рамки и специјализирана поддршка за исполнување на специфични индустриски барања. ### Дефиниција за отворено-кодна ВИ (OSAID) Иницијативата за отворен код (OSI) го воведе OSAID за да се разјаснат квалификациите за отворен код. Моделот мора да биде транспарентен во дизајнот и податоците за обука за да биде во согласност. Модели како LLaMA на Meta и Stable Diffusion на Stability AI не ги исполнуваат барањата поради ограничувањата на лиценците и проблемите со транспарентноста. Модели како Pythia (Eleuther AI) и OLMo (AI2) ги исполнуваат критериумите, додека други, како Bloom (BigScience), бараат прилагодувања. ### Предизвици со модели кои не се во согласност LLaMA на Meta го ограничува користењето поради лиценцата само за истражување, што влијае на проектите изведени од него. Слични предизвици се јавуваат и со креативната лиценца на Stability AI, која наметнува етички ограничувања, што се коси со идеалите за неограничена употреба. ### Размислувања за организации Моделите што се во согласност со OSAID нудат транспарентност и приспособливост, што е суштинско за одговорна употреба на ВИ.

Моделите кои не се во согласност можат да ја ограничат приспособливоста, иако можат да бидат корисни кога се потребни сопствени карактеристики. ### Лиценцирање за отворено-кодни ВИ модели Отворено-кодните ВИ модели имаат лиценци кои регулираат употреба, модификација и споделување. Лиценците Apache 2. 0 и MIT поттикнуваат флексибилност, но може да не ја исполнуваат целосната OSAID согласност поради ограничувања со податоците за обука и употреба. Опции како Creative ML OpenRAIL-M даваат приоритет на етичката употреба над неограничената слобода. ### Хардвер и софтвер за отворено-кодна ВИ Работата со Ген ВИ модели бара специфичен хардвер, како Nvidia графички процесори, и софтвер како Python, PyTorch и Docker. Овие алатки го поддржуваат процесот на обука на моделот, финетирање и распоредување. ### Избор на вистински модел Изборот на Ген ВИ модел вклучува фактори како што се лиценцирање и потребите за перформанси. Поголемите модели нудат поголема точност, но бараат значителни ресурси, додека помалите модели одговараат на ограничени средини. Многу модели, иако означени како отворено-кодни, немаат целосна OSAID согласност поради транспарентноста на податоците и условите за употреба. ### Категории на модели - **Модели за јазик**: За задачи за обработка на природен јазик, забележлива се моделите на Meta LLaMA и Google T5. - **Модели за слика**: Се користат за создавање визуелни содржини од текст, како Stable Diffusion на Stability AI. - **Модели за визија**: Помагаат во анализа на слики и видеа. - **Модели за аудио**: Обработуваат аудио податоци и задачи како синтеза на говор. - **Мултимодални модели**: Комбинираат текст, слики и аудио за разновидно создавање на содржини. - **Генерација заснована на извлекување**: Интегрира ВИ со извлекување податоци. - **Специјализирани модели**: Прилагодени за специфични индустрии како програмирање и здравствена грижа. - **Модели за заштита**: Обезбедуваат безбедни, без пристрасни излези. ### Поддршка за иницијативи за отворен код Еволутивниот пејсаж на Ген ВИ е воден од отворено-кодни модели, овозможувајќи пристапност и соработка. Поддршката на овие заедници промовира етички напредок во ВИ, поттикнувајќи иновации надвор од рамките на големите корпорации, додека се поттикнува развој на одговорна технологија.