Je Meta Llama skutečně otevřený zdroj?

Softwarový průmysl stále více využívá open-source technologie. Působivé 80 % podniků zvýšilo používání softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, V závislosti na Zpráva o stavu open source za rok 2023.

Jako hlavní hráč v technologickém průmyslu mají softwarové podniky společnosti Meta významný vliv. Meta láma projekt je pozoruhodným příspěvkem do ekosystému velkých jazykových modelů s otevřeným zdrojovým kódem. Při bližším zkoumání jeho open-source nároků však můžeme pozorovat určité nesrovnalosti.

Podívejme se blíže na Meta Llama, abychom posoudili její licencování, výzvy a větší důsledky v komunitě open source.

Co tvoří Open Source?

Pochopení podstaty open source je při posuzování stěžejní Meta láma. Open source znamená nejen dostupnost zdrojového kódu, ale také závazek ke spolupráci, transparentnosti a komunitnímu rozvoji. Ve srovnání s proprietárním softwarem je software s otevřeným zdrojovým kódem obvykle bez licencí a může být kopírován, upravován nebo sdílen kýmkoli bez výslovného povolení autora.

Meta's Llama si zaslouží kontrolu ohledně dodržování těchto kritérií. Hodnocení závazku Meta k transparentnosti, společnému vývoji a přístupnosti kódu odhalí, jak moc je v souladu s principy open-source.

Přehled projektu Meta Llama

Přehled předtréninkového a dolaďovacího procesu Llama 2

Jako klíčový nástroj v ekosystému Meta má Llama dalekosáhlé důsledky. Jeho robustní schopnosti přirozeného jazyka umožňují vývojářům vytvářet a dolaďovat výkonné chatboty, jazykové překlady a systémy pro generování obsahu. Llama si klade za cíl umožnit jemnější porozumění a generování jazyka díky své přizpůsobivosti a flexibilitě.

Rozhodující pro fungování Llamy jsou hlavní principy zapouzdřené v Zásady používání Meta. Tyto zásady podporují bezpečné a spravedlivé používání platformy a vymezují etické hranice, jimiž se řídí její odpovědné používání.

Aplikace a dopad

Meta's Llama je srovnávána s jinými prominentními LLM, jako je např BERTI a GPT-3. Bylo zjištěno, že Vyšší výkon je na mnoha externích benchmarcích, jako jsou datové sady QA, jako jsou Natural Questions a QuAC.

Zde je několik případů použití, které zdůrazňují dopad Llamy na vývojáře a širší technologický ekosystém:

• Výkonní roboti: Llama umožňuje vývojářům vytvářet pokročilejší interakce přirozeného jazyka s uživateli v chatbotech a virtuálních asistentech.
• Vylepšená analýza sentimentu: Lama může pomoci podnikům a výzkumníkům lépe porozumět sentiment zákazníků analýzou velkého množství textových dat.
• Ochrana soukromí: Přizpůsobivost a flexibilita lamy to dělají potenciálně rušivé současným lídrům v LLM, jako jsou např OpenAI a Google. Jeho schopnost být hostován a upravován poskytuje větší kontrolu nad daty a modely pro případy použití zaměřené na soukromí.

Nároky společnosti Meta na otevřený zdroj

Meta prosazuje open-source povahu Llamy a umisťuje ji do sféry spolupráce. Proto se zkoumání Metaových tvrzení stává prvořadým pro zjištění praxe z rétoriky.

Kromě politické korektnosti open-source je výhodné Llamu zpřístupnit. Některé očekávané výhody zahrnují lepší zapojení komunity s Meta, zrychlené inovace, transparentnost a širší užitečnost. Pravdivost těchto tvrzení však vyžaduje pečlivou kontrolu.

Licencování Meta's Llama

LamaLicenční model společnosti 's má některé jedinečné vlastnosti, které jej odlišují od tradičních licencí s otevřeným zdrojovým kódem. The Llama licence, přestože je tolerantnější než licence spojené s mnoha komerčními modely, má specifická omezení. Zde je několik klíčových bodů:

1. Vlastní licence

Meta používá vlastní, částečnou otevřenou licenci pro Llama, která uživatelům poskytuje nevýhradní, celosvětovou, nepřenosnou a bezplatnou omezenou licenci v rámci práv duševního vlastnictví společnosti Meta.

2. Použití a deriváty

Uživatelé mohou používat, reprodukovat, distribuovat, kopírovat, vytvářet odvozená díla a upravovat materiály Llama bez převodu licence.

3. Obchodní podmínky

Společnosti s nad 700 milionu měsíční aktivní uživatelé musí získat komerční licenci od Meta AI. Tento požadavek odlišuje Llama od tradičních open-source licencí, které obvykle taková omezení neukládají.

4. Partnerství

Model Llama 2 je přístupný přes AWS a Objímání obličeje. Meta také navázala partnerství s Microsoftem Llama 2 do knihovny modelů Azure, což vývojářům umožňuje vytvářet aplikace bez placení licenčního poplatku.

Výzvy a kontroverze kolem lámovy otevřenosti

Uživatelská zkušenost v rámci Meta Lama ekosystém má svůj podíl na výzvách, přičemž konkrétní případy odhalují omezení modelů a derivátů lám.

• Labyrint licenčních omezení komplikuje krajinu a ovlivňuje, jak uživatelé interagují s těmito pokročilými modely a jak je využívají.
• Objevují se překážky selektivního přístupu, které vrhají stín na inkluzivitu účasti uživatelů.
• Nejednoznačnosti dokumentace přidávají další vrstvu složitosti a vyžadují, aby uživatelé procházeli nejasnými pokyny.

V poslední hodnocení provedené Radboud University, několik instrukčně laděných textových generátorů, včetně Llama 2, prošlo kontrolou ohledně jejich nároků na open source. Studie komplexně posuzovala dostupnost, kvalitu dokumentace a přístupové metody s cílem seřadit tyto modely na základě jejich otevřenosti. Llama 2 se objevila jako druhý nejnižší model mezi hodnocenými, s celkovým skóre otevřenosti nepatrně vyšším než ChatGPT.

Hodnocení Radboud University open source nároků Llama 2, kromě jiných textových generátorů, k červnu 2023 (K dispozici je celá tabulka zde)

Vývojářská komunita také vznesla několik kritik a obav ohledně Llamy:

1. Nedostatek transparentnosti v práci Meta s modelem.
2. Omezení použití a deriváty.
3. Obchodní podmínky uvalené na velké společnosti.

Odpověď Meta

Meta's Llama byla diskutována ohledně její skutečné otevřenosti. Zatímco Meta popsal Llama 2 jako open-source a zdarma pro výzkum a komerční použití, kritici tvrdí, že ano není plně open source. Hlavními spornými body je dostupnost trénovacích dat a kód použitý k trénování modelu.

Meta zpřístupnila váhy modelu, vyhodnocovací kód a dokumentaci, což je významný aspekt open-source modelu. Llama 2 je však ve srovnání s jinými LLM s otevřeným zdrojovým kódem považována za poněkud uzavřenou. Tréninková data modelu a kód použitý k jejich trénování nejsou sdíleny, což omezuje schopnost začínajících vývojářů a výzkumníků model plně analyzovat.

Zachování integrity open-source

Přijetí částečně open-source projektů jako open-source může být škodlivé pro důvěryhodnost open-source praktik v tomto odvětví. Některé potenciální dopady zahrnují:

• Nedoporučená synergie spolupráce: Špatné označení projektů, které nejsou open source, by mohlo odradit potenciální spolupracovníky, bránit živé výměně nápadů a kolektivnímu řešení problémů, které definuje open source.
• Inhibované inovační spektrum: Přijetí uzavřených projektů jako open source by mohlo potlačit inovaci tím, že povede vývojáře na cesty, které postrádají společnou, neomezenou kreativitu, která je klíčová pro průlomy.
• Zmatek a problém s adopcí: Špatná identifikace uzavřeného zdroje jako open source může zmást uživatele a vývojáře, což má za následek váhavost přijmout skutečně otevřené iniciativy kvůli skepticismu nebo nejasným rozdílům.
• Právní labyrint: Přijetí nevyhovujících projektů může vyvolat právní problémy, přidat složitost a potenciální závazky a narušit étos transparentnosti a spolupráce komunity.

K řešení těchto potenciálních důsledků musí komunita open-source podporovat skutečného ducha open-source. Jasné definování a sdělování principů a hodnot open source může pomoci předejít nejasnostem a zajistit, aby projekty akceptované jako open source byly v souladu s těmito principy.

Chcete-li získat nejnovější poznatky o technologiích a umělé inteligenci, navštivte Sjednotit AI. Zůstaňte informováni a buďte s námi napřed!