Generatif AI (Gen AI), metin, görsel ve medya oluşturma alanlarında yenilikçi uygulamalar sağlayarak çıkışından bu yana önemli ilerlemeler kaydetti. Açık kaynaklı generatif modeller, özelleştirme imkanı sunarak ve yüksek lisans maliyetlerinin önüne geçerek, özellikle geliştiriciler ve organizasyonlar için faydalıdır. ### Açık Kaynak ve Tescilli Modeller Açık kaynaklı AI modelleri özelleştirme, şeffaflık ve topluluk odaklı gelişmeler sunar. Genellikle ticari ve ticari olmayan kullanıma izin vererek çok yönlü olmalarını sağlar. Ancak, sıkı düzenleme gerektiren sektörlerde, tescilli modeller genellikle özel hukuki çerçeveler ve spesifik endüstri taleplerini karşılayan uzman destekler sunarak daha iyi performans gösterir. ### Açık Kaynak AI Tanımı (OSAID) Açık Kaynak Girişimi (OSI), açık kaynak niteliklerine açıklık kazandırmak için OSAID'i tanıtmıştır. Bir modelin uyumlu olması için tasarım ve eğitim verilerinde şeffaf olması gerekmektedir. Meta’nın LLaMA’sı ve Stability AI’nın Stable Diffusion’ı lisans kısıtlamaları ve şeffaflık sorunları nedeniyle bu şartları karşılayamazken, Pythia (Eleuther AI) ve OLMo (AI2) gibi modeller kriterleri karşılar. Bloom (BigScience) gibi modeller ise bazı düzenlemelere ihtiyaç duyar. ### Uyumlu Olmayan Modellerle İlgili Zorluklar Meta’nın LLaMA’sı, yalnızca araştırma lisansı nedeniyle kullanımda kısıtlamalar getirerek türev projeleri etkiler. Benzer zorluklar, etik kısıtlamalar getirerek sınırsız kullanım idealleriyle çelişen Stability AI'nın yaratıcı lisansında da ortaya çıkar. ### Kuruluşlar İçin Dikkate Alınacaklar OSAID uyumlu modeller, sorumlu AI kullanımı için gerekli şeffaflık ve özelleştirme sunar.

Uyumlu olmayan modeller esnekliği sınırlayabilir; ancak tescilli özellikler gerektiğinde yararlı olabilir. ### Açık Kaynak AI Modelleri İçin Lisanslama Açık kaynak AI modellerine lisanslar kullanım, modifikasyon ve paylaşım dikte eder. Apache 2. 0 ve MIT lisansları esnekliği teşvik eder ancak eğitim verileri ve kullanım kısıtlamaları nedeniyle tam OSAID uyumu sağlamayabilir. Creative ML OpenRAIL-M gibi seçenekler ise etik kullanımı sınırsız özgürlüğün önüne koyar. ### Açık Kaynak AI İçin Donanım ve Yazılım Gen AI modellerini çalıştırmak, Nvidia GPU'lar gibi belirli donanımlar ile Python, PyTorch ve Docker gibi yazılımlar gerektirir. Bu araçlar model eğitimi, ince ayar ve dağıtım süreçlerini destekler. ### Doğru Modeli Seçme Bir Gen AI modeli seçmek, lisanslama ve performans ihtiyaçları gibi faktörleri içerir. Daha büyük modeller daha yüksek doğruluk sunar ancak önemli kaynaklar gerektirirken daha küçük modeller sınırlı ortamlar için uygundur. Birçok model, veri şeffaflığı ve kullanım koşulları nedeniyle açık kaynak etiketi taşımasına rağmen tam OSAID uyumu göstermeyebilir. ### Model Kategorileri - **Dil Modelleri**: NLP görevleri için Meta’nın LLaMA ve Google T5 gibi dikkat çeken modeller. - **Görüntü Modelleri**: Metinden görsel oluşturmak için Stability AI'nin Stable Diffusion'ı gibi kullanılır. - **Görüş Modelleri**: Görüntü ve video analizine yardım eder. - **Ses Modelleri**: Ses verileriyle ve konuşma sentezi gibi görevlerle ilgilenir. - **Çok Modelli Modeller**: Çeşitli içerik yaratımı için metin, görsel ve sesi birleştirir. - **Geri Çağırma Destekli Üretim**: AI'nin veri geri çağırma ile entegrasyonunu sağlar. - **Uzmanlaşmış Modeller**: Programlama ve sağlık gibi belirli endüstriler için özelleştirilmiştir. - **Korumalı Modeller**: Güvenli, önyargısız çıktılar sağlar. ### Açık Kaynak Girişimlerini Destekleme Gen AI'nin gelişen çevresi, erişilebilirliği ve iş birliğini teşvik eden açık kaynak modeller tarafından yönlendirilmektedir. Bu toplulukları desteklemek, büyük kurumsal sınırların dışında yeniliği teşvik ederken etik AI gelişimini ve sorumlu teknoloji geliştirmesini teşvik eder.