معركة المصادر المفتوحة مقابل نماذج اللغات مغلقة المصدر: تحليل فني

استحوذت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على مجتمع الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، حيث قادت الاختراقات في معالجة اللغة الطبيعية. وراء هذه الضجة يكمن نقاش معقد – هل ينبغي أن تكون هذه النماذج القوية مفتوحة المصدر أم مغلقة المصدر؟

في هذا المنشور، سنقوم بتحليل التمايز الفني بين هذه الأساليب لفهم الفرص والقيود التي يقدمها كل منها. سنغطي الجوانب الرئيسية التالية:

• تعريف LLM مفتوح المصدر مقابل LLM مغلق المصدر
• الشفافية المعمارية وقابلية التخصيص
• قياس الأداء
• المتطلبات الحسابية
• براعة التطبيق
• إمكانية الوصول والترخيص
• خصوصية البيانات وسريتها
• الدعم التجاري والدعم

في النهاية، سيكون لديك منظور مستنير حول المفاضلات التقنية بين حاملي شهادات LLM مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر لتوجيه استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. دعونا الغوص في!

تحديد المصدر المفتوح مقابل LLMs المصدر المغلق

تمتلك LLMs مفتوحة المصدر بنيات نموذجية يمكن الوصول إليها بشكل عام، وكود المصدر، ومعلمات الوزن. يتيح ذلك للباحثين فحص العناصر الداخلية وتقييم الجودة وإعادة إنتاج النتائج وإنشاء متغيرات مخصصة. ومن الأمثلة الرائدة على ذلك Anthropic'stitutionalAI، وMeta's LLaMA، وEleutherAI's GPT-NeoX.

في المقابل، يتعامل حاملو شهادات LLM مغلقة المصدر مع بنية النموذج والأوزان كأصول خاصة. وتقوم الكيانات التجارية مثل Anthropic وDeepMind وOpenAI بتطويرها داخليًا. بدون تعليمات برمجية أو تفاصيل تصميم يمكن الوصول إليها، تواجه إمكانية التكرار والتخصيص قيودًا.

الشفافية المعمارية وقابلية التخصيص

يؤدي الوصول إلى مصادر LLM الداخلية مفتوحة المصدر إلى فتح فرص التخصيص غير الممكنة ببساطة مع البدائل مغلقة المصدر.

من خلال تعديل بنية النموذج، يمكن للباحثين استكشاف تقنيات مثل تقديم اتصال متناثر بين الطبقات أو إضافة رموز تصنيف مخصصة لتحسين الأداء في المهام المتخصصة. من خلال الوصول إلى معلمات الوزن، يمكن للمطورين نقل التمثيلات الموجودة أو تهيئة المتغيرات باستخدام وحدات البناء المدربة مسبقًا مثل تضمينات T5 وBERT.

تتيح إمكانية التخصيص هذه لحاملي LLM مفتوح المصدر تقديم خدمة أفضل للمجالات المتخصصة مثل أبحاث الطب الحيوي وتوليد الأكواد والتعليم. ومع ذلك، فإن الخبرة المطلوبة يمكن أن ترفع الحاجز أمام تقديم تطبيقات بجودة الإنتاج.

تقدم LLMs مغلقة المصدر تخصيصًا محدودًا حيث تظل تفاصيلها الفنية مملوكة. ومع ذلك، فإن داعميهم يخصصون موارد واسعة النطاق للبحث والتطوير الداخلي. تدفع الأنظمة الناتجة إلى ما هو ممكن من خلال بنية LLM المعممة.

لذلك، على الرغم من أنها أقل مرونة، إلا أن برامج LLM مغلقة المصدر تتفوق في مهام اللغة الطبيعية القابلة للتطبيق على نطاق واسع. كما أنها تعمل على تبسيط عملية التكامل من خلال التوافق مع الواجهات القائمة مثل معيار OpenAPI.

قياس الأداء

على الرغم من الشفافية المعمارية، فإن قياس أداء LLM مفتوح المصدر يطرح تحديات. تتيح مرونتها عددًا لا يحصى من التكوينات واستراتيجيات الضبط الممكنة. كما يسمح أيضًا للنماذج التي تسبقها "مفتوحة المصدر" بأن تتضمن فعليًا تقنيات خاصة تشوه المقارنات.

تتباهى LLMs مغلقة المصدر بأهداف أداء محددة بشكل أكثر وضوحًا حيث يقوم داعموها بمقياس الأداء ويعلنون عن عتبات مترية محددة. على سبيل المثال، تقوم Anthropic بنشر دقة دستورalAI في مجموعات مشكلات NLU المنسقة. تسلط Microsoft الضوء على كيفية تجاوز GPT-4 لخطوط الأساس البشرية في مجموعة أدوات فهم اللغة SuperGLUE.

ومع ذلك، واجهت هذه المعايير المحددة بدقة انتقادات بسبب المبالغة في تقدير الأداء في مهام العالم الحقيقي وعدم تمثيل حالات الفشل. يظل تقييم LLM غير المتحيز حقًا سؤالاً بحثيًا مفتوحًا - لكل من مناهج المصادر المفتوحة والمغلقة.

المتطلبات الحسابية

يتطلب تدريب النماذج اللغوية الكبيرة موارد حسابية واسعة النطاق. أنفقت OpenAI الملايين على تدريب GPT-3 على البنية التحتية السحابية، في حين استهلكت Anthropic ما يزيد عن 10 ملايين دولار من وحدات معالجة الرسوميات لـ CovenantalAI.

يستثني مشروع قانون مثل هذه النماذج معظم الأفراد والفرق الصغيرة من مجتمع المصادر المفتوحة. في الواقع، اضطرت شركة EleutherAI إلى إزالة نموذج GPT-J من الوصول العام بسبب ارتفاع تكاليف الاستضافة.

بدون جيوب عميقة، تستفيد قصص نجاح LLM مفتوحة المصدر من موارد الحوسبة المتبرع بها. قامت LAION برعاية نموذج LAION-5B الذي يركز على التكنولوجيا باستخدام بيانات التعهيد الجماعي. استخدم مشروع الأنثروبي الدستوري AI غير الربحي الحوسبة التطوعية.

يوفر الدعم التكنولوجي الكبير لشركات مثل Google وMeta وBaidu للجهود مغلقة المصدر الوقود المالي اللازم لتصنيع تطوير LLM. يتيح ذلك إمكانية التوسع إلى مستويات لا يمكن فهمها بالنسبة للمبادرات الشعبية - ما عليك سوى الاطلاع على نموذج Gopher الذي يتضمن 280 مليار معلمة من DeepMind.

براعة التطبيق

تمكن قابلية تخصيص LLMs مفتوحة المصدر من معالجة حالات الاستخدام عالية التخصص. يمكن للباحثين تعديل الأجزاء الداخلية للنموذج بقوة لتعزيز الأداء في المهام المتخصصة مثل التنبؤ ببنية البروتين، وإنشاء وثائق التعليمات البرمجية، والتحقق من الأدلة الرياضية.

ومع ذلك، فإن القدرة على الوصول إلى التعليمات البرمجية وتحريرها لا تضمن حلاً فعالاً خاصًا بالمجال دون البيانات الصحيحة. تتطلب مجموعات بيانات التدريب الشاملة للتطبيقات الضيقة جهدًا كبيرًا لتنظيمها وتحديثها باستمرار.

هنا تستفيد LLMs مغلقة المصدر من الموارد للحصول على بيانات التدريب من المستودعات الداخلية والشركاء التجاريين. على سبيل المثال، تقوم شركة DeepMind بترخيص قواعد البيانات مثل ChEMBL للكيمياء وUniProt للبروتينات لتوسيع نطاق وصول التطبيقات. يسمح الوصول إلى البيانات على المستوى الصناعي لنماذج مثل Gopher بتحقيق تنوع ملحوظ على الرغم من التعتيم المعماري.

إمكانية الوصول والترخيص

يعزز الترخيص المسموح به لـ LLMs مفتوحة المصدر حرية الوصول والتعاون. تستخدم نماذج مثل GPT-NeoX وLLaMA وJurassic-1 Jumbo اتفاقيات مثل Creative Commons وApache 2.0 لتمكين الأبحاث غير التجارية والتسويق العادل.

في المقابل، تحمل شهادات LLM مغلقة المصدر تراخيص مقيدة تحد من توفر النموذج. تتحكم الكيانات التجارية بإحكام في الوصول لحماية تدفقات الإيرادات المحتملة من واجهات برمجة التطبيقات للتنبؤ والشراكات المؤسسية.

من المفهوم أن منظمات مثل Anthropic وCohere تتقاضى رسومًا مقابل الوصول إلى واجهات CovenantalAI وCohere-512. ومع ذلك، فإن هذا يهدد بتسعير مجالات بحثية مهمة، مما يؤدي إلى انحراف التنمية نحو الصناعات ذات التمويل الجيد.

ويطرح الترخيص المفتوح تحديات أيضًا، لا سيما فيما يتعلق بالإسناد والمسؤولية. ومع ذلك، بالنسبة لحالات الاستخدام البحثي، فإن الحريات الممنوحة من خلال إمكانية الوصول إلى المصادر المفتوحة توفر مزايا واضحة.

خصوصية البيانات والسرية

عادةً ما تقوم مجموعات البيانات التدريبية الخاصة بـ LLM بتجميع المحتوى من مصادر مختلفة عبر الإنترنت مثل صفحات الويب والمقالات العلمية ومنتديات المناقشة. وهذا يخاطر بظهور معلومات شخصية أو معلومات حساسة في مخرجات النموذج.

بالنسبة لحملة LLM مفتوحة المصدر، يوفر التدقيق في تكوين مجموعة البيانات أفضل حاجز حماية ضد مشكلات السرية. يمكن أن يساعد تقييم مصادر البيانات وإجراءات التصفية والتوثيق فيما يتعلق بالأمثلة التي تم العثور عليها أثناء الاختبار في تحديد نقاط الضعف.

ولسوء الحظ، فإن شهادات LLM مغلقة المصدر تمنع مثل هذا التدقيق العام. وبدلاً من ذلك، يجب على المستهلكين الاعتماد على دقة عمليات المراجعة الداخلية بناءً على السياسات المعلنة. بالنسبة للسياق، تعد Azure Cognitive Services بتصفية البيانات الشخصية بينما تحدد Google مراجعات الخصوصية الرسمية وتسمية البيانات.

بشكل عام، تعمل برامج LLM مفتوحة المصدر على تمكين التحديد الاستباقي لمخاطر السرية في أنظمة الذكاء الاصطناعي قبل ظهور تلك العيوب على نطاق واسع. توفر النظراء المغلقون شفافية محدودة نسبيًا في ممارسات معالجة البيانات.

الدعم التجاري والدعم

إن القدرة على تحقيق الدخل من LLMs مغلقة المصدر تحفز الاستثمار التجاري الكبير للتطوير والصيانة. على سبيل المثال، توقعت مايكروسوفت عوائد مربحة من محفظة Azure AI الخاصة بها، وافقت على شراكات بمليارات الدولارات مع OpenAI حول نماذج GPT.

في المقابل، تعتمد LLMs مفتوحة المصدر على المتطوعين الذين يخصصون وقتًا شخصيًا للصيانة أو المنح التي توفر تمويلًا محدود الأجل. إن عدم تناسق الموارد هذا يهدد استمرارية وطول عمر المشاريع مفتوحة المصدر.

ومع ذلك، فإن العوائق التي تحول دون التسويق أيضًا تحرر مجتمعات المصادر المفتوحة من التركيز على التقدم العلمي بدلاً من الربح. وتعمل الطبيعة اللامركزية للأنظمة البيئية المفتوحة على تخفيف الاعتماد المفرط على المصلحة المستدامة لأي داعم منفرد.

وفي نهاية المطاف، يحمل كل نهج مقايضات حول الموارد والحوافز. تتمتع LLMs ذات المصادر المغلقة بأمان تمويلي أكبر ولكن تأثيرها يركز. تعمل النظم البيئية المفتوحة على تعزيز التنوع ولكنها تعاني من عدم اليقين المتزايد.

التنقل بين المصادر المفتوحة والمغلقة المصدر LLM

يتطلب اتخاذ القرار بين LLMs مفتوحة أو مغلقة المصدر مطابقة الأولويات التنظيمية مثل قابلية التخصيص وإمكانية الوصول وقابلية التوسع مع قدرات النموذج.

بالنسبة للباحثين والشركات الناشئة، يمنح المصدر المفتوح مزيدًا من التحكم لضبط النماذج لمهام محددة. ويسهل الترخيص أيضًا المشاركة المجانية للأفكار بين المتعاونين. ومع ذلك، فإن عبء الحصول على بيانات التدريب والبنية التحتية يمكن أن يقوض القدرة على البقاء في العالم الحقيقي.

على العكس من ذلك، تعد LLMs مغلقة المصدر بتحسينات كبيرة في الجودة بفضل التمويل والبيانات الوفيرة. ومع ذلك، فإن القيود المفروضة على الوصول والتعديلات تحد من الشفافية العلمية مع ربط عمليات النشر بخرائط طريق البائعين.

من الناحية العملية، يمكن للمعايير المفتوحة حول مواصفات البنية ونقاط التفتيش النموذجية وبيانات التقييم أن تساعد في تعويض عيوب كلا النهجين. تعمل المؤسسات المشتركة مثل معايير Google Transformer أو معايير REALTO الخاصة بأكسفورد على تحسين إمكانية التكرار. تسمح معايير التشغيل البيني مثل ONNX بخلط المكونات من المصادر المفتوحة والمغلقة.

في نهاية المطاف، ما يهم هو اختيار الأداة المناسبة – مفتوحة المصدر أو مغلقة المصدر – للمهمة التي بين يديك. تتمتع الكيانات التجارية التي تدعم LLMs مغلقة المصدر بنفوذ لا يمكن إنكاره. لكن شغف مجتمعات العلوم المفتوحة ومبادئها سيستمر في لعب دور حاسم في دفع تقدم الذكاء الاصطناعي.