जनरेटिव एआय (Gen AI) ने आपल्या पदार्पणापासून उल्लेखनीय प्रगती केली आहे, ज्यामुळे मजकूर, प्रतिमा आणि माध्यम निर्मितीमध्ये नाविन्यपूर्ण अनुप्रयोग सुलभ झाले आहेत. ओपन-सोर्स जनरेटिव मॉडेल्स विकसक आणि संस्थांसाठी विशेषतः फायदेशीर ठरतात, सानुकूलन आणि उच्च परवाना खर्च टाळतात. ### ओपन-सोर्स वि. मालकी हक्क मॉडेल्स ओपन-सोर्स एआय मॉडेल सानुकूलन, पारदर्शकता आणि समुदाय-चलित प्रगती प्रदान करतात. ते सामान्यतः व्यावसायिक आणि अव्यावसायिक दोन्ही वापरासाठी अनुमती देतात, ज्यामुळे ते बहुआयामी होतात. तथापि, कठोर नियमन आवश्यक असलेल्या क्षेत्रात, मालकी हक्क मॉडेल विशेष उद्योगांच्या मागण्या पूर्ण करून मजबूत कायदेशीर ढांचा आणि विशेषित समर्थन प्रदान करून सामान्यतः उत्कृष्ट असतात. ### ओपन सोर्स AI व्याख्या (OSAID) ओपन सोर्स इनिशिएटिव्ह (OSI) ने ओपन-सोर्स पात्रतेबाबत स्पष्टता देण्यासाठी OSAID सादर केले आहे. अनुपालनासाठी मॉडेलने डिझाइन आणि प्रशिक्षण डेटामध्ये पारदर्शक असणे आवश्यक आहे. मेटाचे LLaMA आणि स्थिरता AI च्या स्टेबल डिफ्यूजन सारखी मॉडेल परवान्याच्या मर्यादा आणि पारदर्शकता समस्यांमुळे कमी पडतात. प्यथिया (Eleuther AI) आणि OLMo (AI2) सारखी मॉडेल्स निकष पूर्ण करतात, तर ब्लूम (BigScience) सारख्या इतरांना काही समायोजनांची आवश्यकता आहे. ### गैर-अनुपालन मॉडेलच्या समस्या मेटाचे LLaMA उपयोग संशोधन-केवळ परवाना यामुळे प्रतिबंधित करते, त्यावर आधारित प्रकल्प प्रभावित होतात.

अशीच समस्या स्थिरता AI च्या सृजनशील परवान्यासह येते, जी नैतिक मर्यादा लावते, विसंवाद मुक्त उपयोगाच्या आदर्शांविरुद्ध जाते. ### संस्थांसाठी विचार OSAID-अनुपालन मॉडेल्स जबाबदार एआय वापरासाठी आवश्यक पारदर्शकता आणि सानुकूलन देतात. गैर-अनुपालन मॉडेल्स अनुकूलता मर्यादित करू शकतात, जरी वैशिष्ट्यपूर्ण मालकी हक्क आवश्यक असताना ते फायदेशीर ठरू शकतात. ### ओपन-सोर्स AI मॉडेल्ससाठी परवाना ओपन-सोर्स एआय मॉडेल्स त्यांच्या वापर, सुधारणा आणि सामायिकरणावर परवाने लादतात. Apache 2. 0 आणि MIT परवाने लवचिकता प्रोत्साहित करतात पण प्रशिक्षण डेटा आणि वापर मर्यादांमुळे पूर्ण OSAID अनुपालन पूर्ण करणारे नसू शकतात. क्रिएटिव एमएल OpenRAIL-M सारखे पर्याय नैतिक उपयोगावर अनियंत्रित स्वातंत्र्यावर प्राथमिकता देतात. ### ओपन-सोर्स AI साठी हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर Gen AI मॉडेल चालवण्यासाठी एनव्हिडिया GPUs सारख्या विशिष्ट हार्डवेअरची आणि Python, PyTorch आणि Docker सारख्या सॉफ्टवेअरची आवश्यकता असते. हे साधने मॉडेल प्रशिक्षण, सूक्ष्म-संयोजन, आणि प्रक्षेपण प्रक्रियांचे समर्थन करतात. ### योग्य मॉडेल निवडणे Gen AI मॉडेल निवडताना परवाना आणि कार्यक्षमतेच्या आवश्यकतांचा विचार करावा लागतो. मोठी मॉडेल्स उच्च अचूकता देतात पण भरपूर संसाधने आवश्यक असतात, तर लहान मॉडेल्स मर्यादित वातावरणासाठी योग्य असतात. बरेच मॉडेल्स, ओपन-सोर्स लेबलींग असूनही, डेटा पारदर्शकता आणि वापराच्या अटींमुळे पूर्ण OSAID अनुपालन नसतात. ### मॉडेल्सचे प्रकार - **भाषा मॉडेल्स**: NLP कामांसाठी मेटाचे LLaMA आणि Google T5 सारखी मॉडेल्स. - **प्रतिमा मॉडेल्स**: मजकुरातून दृश्य तयार करण्यासाठी स्थिरता AI च्या स्टेबल डिफ्यूजन सारखी मॉडेल्स. - **व्हिजन मॉडेल्स**: प्रतिमा आणि व्हिडिओ विश्लेषणात मदत करतात. - **ऑडिओ मॉडेल्स**: ऑडिओ डेटा आणि वाणी संश्लेषण सारख्या कामे हाताळतात. - **मल्टीमोडल मॉडेल्स**: मजकूर, प्रतिमा आणि ऑडिओ एकत्रित करून विविध सामग्री निर्मिती करतात. - **रीट्रिव्हल-अगमेंटेड जनरेशन**: एआयला डेटा पुनर्प्राप्तीसह एकत्रित करते. - **विशेषित मॉडेल्स**: प्रोग्रामिंग आणि आरोग्यसेवा सारख्या विशिष्ट उद्योगांसाठी तयार केलेली. - **गार्डरेल मॉडेल्स**: सुरक्षित, पक्षपातविरहित आऊटपुट सुनिश्चित करतात. ### ओपन-सोर्स उपक्रमांना पाठिंबा Gen AI चे बदलत असलेले वातावरण ओपन-सोर्स मॉडेल्सद्वारे चालवले जाते, ज्यामुळे प्रवेशयोग्यता आणि सहयोग वाढतात. या समुदायांना समर्थन देणे नैतिक एआय प्रगतीला प्रोत्साहन देते, मोठ्या कॉर्पोरेट मर्यादा बाहेर नाविन्यतेला प्रवाहित करते, जबाबदार तंत्रज्ञान विकासाला प्रोत्साहन देते.