La bataille pour l’IA open source à la suite de l’IA générative

L'IA open source remodèle rapidement le logiciel risque numérique en rendant les modèles et outils d’IA accessibles aux organisations. Cela conduit à un certain nombre de avantages. , notamment une innovation accélérée, une qualité améliorée et une réduction des coûts.

Selon le 2023 OuvrirLogique rapport, 80 % des organisations utilisent davantage de logiciels open source, contre 77 % l'année dernière, pour accéder aux dernières innovations, améliorer la vitesse de développement, réduire la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et minimiser les coûts de licence.

Le paysage actuel de l’IA open source continue d’évoluer. Des géants de la technologie comme Google (Meena, Bard et PaLM), Microsoft (Turing NLG), et Amazon Web Services (Amazon Lex) ont été plus prudents dans la publication de leurs innovations en matière d'IA. Cependant, certaines organisations, telles que Meta et d’autres sociétés de recherche basées sur l’IA, ouvrent activement leurs modèles d’IA.

En outre, il existe un débat intense sur IA open source qui tourne autour de son potentiel à défier les grandes technologies. Cet article vise à fournir une analyse approfondie des avantages potentiels de l’IA open source et à mettre en évidence les défis à venir.

Avancées pionnières – Le potentiel de l’IA open source

De nombreux praticiens considèrent L’essor de l’IA open source constitue un développement positif car elle rend l’IA plus transparente, flexible, responsable, abordable et accessible. Mais les géants de la technologie comme OpenAI et Google sont très prudents lorsqu’ils ouvrent leurs modèles en raison de problèmes commerciaux, de confidentialité et de sécurité. En open source, ils pourraient perdre leur avantage concurrentiel ou devraient divulguer des informations sensibles concernant leurs données et l'architecture de leurs modèles, et des acteurs malveillants pourraient utiliser les modèles à des fins nuisibles.

Cependant, le joyau des modèles d’IA open source est une innovation plus rapide. Plusieurs notables Avancées de l'IA sont devenus accessibles au public grâce à une collaboration open source. Par exemple, Meta a pris une décision révolutionnaire en rendant open source son modèle LLM. Lama.

À mesure que la communauté des chercheurs a eu accès à Lama, il a catalysé de nouvelles percées en matière d'IA, conduisant au développement de modèles dérivés comme Alpaga que le béton ey Vicuna. En juillet, Stability AI construit deux LLM nommés Beluga 1 et Beluga 2 en tirant parti de LLaMA et LLaMA 2, respectivement. Ils ont présenté de meilleurs résultats sur de nombreuses tâches linguistiques telles que le raisonnement, la réponse à des questions spécifiques à un domaine et la compréhension des subtilités du langage, par rapport aux modèles de pointe de l'époque. Récemment, Meta a introduit Code LLaMA– un outil d'IA open source pour le codage qui a surpassé les modèles de pointe en matière de tâches de codage – également construit sur LLaMA 2.

Comparaison des performances du Code LLaMA

Les chercheurs et les praticiens améliorent également les capacités de LLaMA pour rivaliser avec les modèles propriétaires. Par exemple, des modèles open source comme Giraffe de Abacus IA que le béton ey Lama-2-7B-32K-Instruire à partir de Ensemble IA sont désormais capables de gérer des contextes d'entrée longs de 32 4 - une fonctionnalité qui n'était disponible que dans les LLM propriétaires comme GPT-XNUMX. De plus, les initiatives de l'industrie, telles que MosaicML open-source MPT7B que le béton ey 30B modèles, permettent aux chercheurs de former leurs modèles d’IA génératifs à partir de zéro.

Dans l’ensemble, cet effort collectif a transformé le paysage de l’IA, favorisant la collaboration et le partage des connaissances qui continuent de conduire à des découvertes révolutionnaires.

Avantages de l'IA Open Source pour les entreprises

L’IA open source offre de nombreux avantages, ce qui en fait une approche intéressante en matière d’intelligence artificielle. Adoptant la transparence et la collaboration communautaire, l’IA open source a le potentiel de révolutionner la façon dont nous développons et déployons des solutions d’IA.

Voici quelques avantages de l’IA open source :

• Développement rapide: Les modèles d'IA open source permettent aux développeurs de s'appuyer sur des cadres et des architectures existants, permettant ainsi le développement et l'itération rapides de nouveaux modèles. Avec une base solide, les développeurs peuvent créer de nouvelles applications sans réinventer la roue.
• Transparence accrue : Transparence est une fonctionnalité clé de l'open source, offrant une vue claire des algorithmes et des données sous-jacents. Cette visibilité réduit les préjugés et favorise l’équité, conduisant à un environnement d’IA plus équitable.
• Collaboration accrue : L’IA open source a démocratisé le développement de l’IA, qui favorise la collaboration, favorisant une communauté diversifiée de contributeurs aux expertises variées.

Relever les défis – Les risques de l’IA open source

Si l’open source offre de nombreux avantages, il est important d’être conscient des risques potentiels qu’il peut comporter. Voici quelques-unes des principales préoccupations associées à l’IA open source :

• Défis réglementaires : L’essor des modèles d’IA open source a conduit à un développement effréné comportant des risques inhérents qui nécessitent une réglementation prudente. L’accessibilité et la démocratisation de l’IA suscitent des inquiétudes quant à son utilisation malveillante potentielle. Selon un récent rapport de SiliconAngle, certains projets d'IA open source utilisent l'IA générative et les LLM avec une sécurité médiocre, mettant en danger les organisations et les consommateurs.
• Dégradation de la qualité : Bien que les modèles d’IA open source apportent transparence et collaboration communautaire, leur qualité peut souffrir d’une dégradation au fil du temps. Contrairement aux modèles fermés gérés par des équipes dédiées, la charge de la maintenance incombe souvent à la communauté. Cela conduit souvent à une négligence potentielle et à des versions de modèles obsolètes. Cette dégradation pourrait entraver les applications critiques, mettant en danger la confiance des utilisateurs et les progrès globaux de l’IA.
• Complexité de la réglementation de l’IA : Les modèles d’IA open source introduisent un nouveau niveau de complexité pour les régulateurs de l’IA. Il existe un certain nombre de facteurs à prendre en compte, tels que la manière de protéger les données sensibles, la manière d'empêcher l'utilisation des modèles à des fins malveillantes et la manière de garantir que les modèles sont bien entretenus. Il est donc très difficile pour les régulateurs de l’IA de garantir que les modèles open source sont utilisés à bon escient et non à des fins nuisibles.

La nature évolutive du débat sur l’IA open source

« L'Open Source stimule l'innovation car il permet à un plus grand nombre de développeurs de construire avec les nouvelles technologies. Cela améliore également la sûreté et la sécurité, car lorsque le logiciel est ouvert, davantage de personnes peuvent l'examiner pour identifier et résoudre les problèmes potentiels., m'a dit Mark Zuckerberg lorsqu'il a annoncé le LLaMA2 grand modèle de langage en juillet de cette année.

D’un autre côté, des acteurs majeurs comme OpenAI et Google, soutenus par Microsoft, gardent leurs systèmes d’IA fermés. Ils visent à obtenir un avantage concurrentiel et à minimiser le risque d’utilisation abusive de l’IA.

Co-fondateur et scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, a déclaré à The Verge, « Ces modèles sont très puissants et le deviennent de plus en plus. À un moment donné, il sera assez facile, si l’on le souhaite, de causer beaucoup de tort à ces modèles. Et à mesure que les capacités augmentent, il est logique que vous ne vouliez pas les divulguer. Il existe donc des risques potentiels liés aux modèles d’IA open source que les humains ne peuvent ignorer.

Même si les IA capables de provoquer la destruction humaine pourraient être d’ici plusieurs décennies, les outils d’IA open source ont déjà été utilisés à mauvais escient. Par exemple, le premier modèle LLaMA n’a été publié que pour faire progresser la recherche sur l’IA. Mais des agents malveillants l'ont utilisé pour créer des chatbots qui diffusent du contenu haineux comme les insultes raciales et les stéréotypes.

Il est crucial de maintenir un équilibre entre une collaboration ouverte en matière d’IA et une gouvernance responsable. Il garantit que les progrès de l’IA restent bénéfiques à la société tout en la protégeant contre les dommages potentiels. La communauté technologique doit collaborer pour établir des lignes directrices et des mécanismes qui favorisent le développement éthique de l’IA. Plus important encore, ils doivent prendre des mesures pour prévenir les abus, permettant ainsi aux technologies de l’IA d’être une force de changement positif.

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