Generatywna sztuczna inteligencja (Gen AI) poczyniła niesamowite postępy od swojego debiutu, umożliwiając innowacyjne zastosowania w tworzeniu tekstów, obrazów i mediów. Modele generatywne z otwartym kodem źródłowym są szczególnie korzystne dla deweloperów i organizacji, oferując dostosowanie i unikając wysokich kosztów licencyjnych. ### Modele Open-Source vs. Własnościowe Modele AI z otwartym kodem źródłowym zapewniają dostosowanie, przejrzystość i postępy napędzane przez społeczność. Zazwyczaj pozwalają na użytkowanie zarówno komercyjne, jak i niekomercyjne, co czyni je wszechstronnymi. Jednak w sektorach wymagających ścisłych regulacji, modele własnościowe często dominują, oferując solidne ramy prawne i specjalistyczne wsparcie, spełniając specyficzne wymagania branżowe. ### Definicja AI Open-Source (OSAID) Open Source Initiative (OSI) wprowadziła OSAID w celu wyjaśnienia kwalifikacji open-source. Model musi być przejrzysty w projektowaniu i danych treningowych, aby być zgodnym. Modele takie jak LLaMA od Meta i Stable Diffusion od Stability AI nie spełniają kryteriów z powodu ograniczeń licencyjnych i problemów z przejrzystością. Modele takie jak Pythia (Eleuther AI) i OLMo (AI2) spełniają kryteria, podczas gdy inne, jak Bloom (BigScience), potrzebują dostosowań. ### Wyzwania z Modelami Niekompatybilnymi LLaMA od Meta ogranicza użycie ze względu na licencję wyłącznie do badań, co wpływa na projekty pochodne.

Podobne wyzwania pojawiają się z licencją kreatywną od Stability AI, która nakłada etyczne ograniczenia, konfliktując z ideałami nieograniczonego użytkowania. ### Rozważania dla Organizacji Modele zgodne z OSAID oferują przejrzystość i dostosowanie, niezbędne do odpowiedzialnego wykorzystania AI. Modele niezgodne mogą ograniczać adaptacyjność, choć mogą być korzystne, gdy potrzebne są cechy własnościowe. ### Licencjonowanie dla Modeli AI Open-Source Modele AI open-source mają licencje określające użytkowanie, modyfikację i udostępnianie. Licencje Apache 2. 0 i MIT promują elastyczność, ale mogą nie spełniać pełnej zgodności z OSAID z powodu ograniczeń związanych z danymi szkoleniowymi i użytkowaniem. Opcje takie jak Creative ML OpenRAIL-M kładą nacisk na etyczne wykorzystanie nad nieograniczoną swobodą. ### Sprzęt i Oprogramowanie dla AI Open-Source Uruchamianie modeli Gen AI wymaga specyficznego sprzętu, takiego jak procesory GPU Nvidia, oraz oprogramowania jak Python, PyTorch i Docker. Te narzędzia wspierają procesy treningu modeli, dostosowywania i wdrażania. ### Wybór Odpowiedniego Modelu Wybór modelu Gen AI obejmuje czynniki takie jak potrzeby licencyjne i wydajnościowe. Większe modele oferują wyższą dokładność, ale wymagają znacznych zasobów, podczas gdy mniejsze modele pasują do ograniczonych środowisk. Wiele modeli, mimo etykiety open-source, nie spełnia pełnej zgodności z OSAID z powodu przejrzystości danych i warunków użytkowania. ### Kategorie Modeli - **Modele Językowe**: Do zadań NLP, wyróżniają się LLaMA od Meta i T5 od Google. - **Modele Obrazów**: Służą do tworzenia wizualizacji z tekstów, jak Stable Diffusion od Stability AI. - **Modele Wizji**: Pomagają w analizie obrazów i wideo. - **Modele Audio**: Obsługują dane audio i zadania takie jak synteza mowy. - **Modele Multimodalne**: Łączą tekst, obrazy i dźwięk dla zróżnicowanego tworzenia treści. - **Generation Augmented by Retrieval**: Integruje AI z pozyskiwaniem danych. - **Modele Specjalizowane**: Dostosowane do konkretnych branż, jak programowanie i opieka zdrowotna. - **Modele Ogólne**: Zapewniają bezpieczne, wolne od uprzedzeń rezultaty. ### Wsparcie dla Inicjatyw Open-Source Ewolucja krajobrazu Gen AI jest napędzana przez modele open-source, wspierając dostępność i współpracę. Wspieranie tych społeczności promuje etyczne postępy AI, napędzając innowacje poza dużymi korporacjami, jednocześnie zachęcając do odpowiedzialnego rozwijania technologii.