ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स लैंग्वेज मॉडल की लड़ाई: एक तकनीकी विश्लेषण

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ने हाल के वर्षों में एआई समुदाय को आकर्षित किया है, जिससे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में प्रगति हुई है। प्रचार के पीछे एक जटिल बहस है - क्या ये शक्तिशाली मॉडल खुला स्रोत या बंद स्रोत होने चाहिए?

इस पोस्ट में, हम प्रत्येक द्वारा प्रस्तुत अवसरों और सीमाओं को समझने के लिए इन दृष्टिकोणों के बीच तकनीकी भेदभाव का विश्लेषण करेंगे। हम निम्नलिखित प्रमुख पहलुओं को कवर करेंगे:

• ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स एलएलएम को परिभाषित करना
• वास्तुशिल्प पारदर्शिता और अनुकूलनशीलता
• प्रदर्शन बेंचमार्किंग
• कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएँ
• अनुप्रयोग बहुमुखी प्रतिभा
• पहुंच और लाइसेंसिंग
• डेटा गोपनीयता और गोपनीयता
• वाणिज्यिक समर्थन और समर्थन

अंत तक, आपके पास अपनी एआई रणनीति का मार्गदर्शन करने के लिए ओपन सोर्स और क्लोज्ड सोर्स एलएलएम के बीच तकनीकी ट्रेड-ऑफ पर एक सूचित दृष्टिकोण होगा। आइए गोता लगाएँ!

ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स एलएलएम को परिभाषित करना

ओपन सोर्स एलएलएम में सार्वजनिक रूप से सुलभ मॉडल आर्किटेक्चर, सोर्स कोड और वजन पैरामीटर होते हैं। यह शोधकर्ताओं को आंतरिक निरीक्षण करने, गुणवत्ता का मूल्यांकन करने, परिणाम पुन: पेश करने और कस्टम वेरिएंट बनाने की अनुमति देता है। प्रमुख उदाहरणों में एंथ्रोपिक का कॉन्स्टिट्यूशनलएआई, मेटा का एलएलएएमए, और एलुथरएआई का जीपीटी-नियोएक्स शामिल हैं।

इसके विपरीत, बंद स्रोत एलएलएम मॉडल वास्तुकला और वजन को मालिकाना संपत्ति के रूप में मानते हैं। एंथ्रोपिक, डीपमाइंड और ओपनएआई जैसी व्यावसायिक संस्थाएं इन्हें आंतरिक रूप से विकसित करती हैं। सुलभ कोड या डिज़ाइन विवरण के बिना, पुनरुत्पादन और अनुकूलन को सीमाओं का सामना करना पड़ता है।

वास्तुशिल्प पारदर्शिता और अनुकूलनशीलता

ओपन सोर्स एलएलएम इंटर्नल तक पहुंच अनुकूलन के अवसरों को अनलॉक करती है जो बंद सोर्स विकल्पों के साथ संभव नहीं है।

मॉडल आर्किटेक्चर को समायोजित करके, शोधकर्ता परतों के बीच विरल कनेक्टिविटी शुरू करने या विशिष्ट कार्यों पर प्रदर्शन बढ़ाने के लिए समर्पित वर्गीकरण टोकन जोड़ने जैसी तकनीकों का पता लगा सकते हैं। वजन मापदंडों तक पहुंच के साथ, डेवलपर्स मौजूदा अभ्यावेदन को सीख सकते हैं या टी5 और बीईआरटी एम्बेडिंग जैसे पूर्व-प्रशिक्षित बिल्डिंग ब्लॉक के साथ वेरिएंट को आरंभ कर सकते हैं।

यह अनुकूलनशीलता ओपन सोर्स एलएलएम को बायोमेडिकल रिसर्च, कोड जेनरेशन और शिक्षा जैसे विशेष डोमेन की बेहतर सेवा करने की अनुमति देती है। हालाँकि, आवश्यक विशेषज्ञता उत्पादन-गुणवत्ता कार्यान्वयन प्रदान करने में बाधा को बढ़ा सकती है।

बंद स्रोत एलएलएम सीमित अनुकूलन की पेशकश करते हैं क्योंकि उनके तकनीकी विवरण मालिकाना रहते हैं। हालाँकि, उनके समर्थक आंतरिक अनुसंधान और विकास के लिए व्यापक संसाधन समर्पित करते हैं। परिणामी प्रणालियाँ एक सामान्यीकृत एलएलएम वास्तुकला के साथ जो संभव है उसे आगे बढ़ाती हैं।

इसलिए कम लचीले होते हुए भी, बंद स्रोत एलएलएम व्यापक रूप से लागू प्राकृतिक भाषा कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे ओपनएपीआई मानक जैसे स्थापित इंटरफेस के अनुरूप एकीकरण को भी सरल बनाते हैं।

प्रदर्शन बेंचमार्किंग

वास्तुशिल्प पारदर्शिता के बावजूद, ओपन सोर्स एलएलएम प्रदर्शन को मापना चुनौतियां पेश करता है। उनका लचीलापन अनगिनत संभावित कॉन्फ़िगरेशन और ट्यूनिंग रणनीतियों को सक्षम बनाता है। यह "ओपन सोर्स" के रूप में उपसर्ग किए गए मॉडलों को वास्तव में मालिकाना तकनीकों को शामिल करने की अनुमति देता है जो तुलनाओं को विकृत करते हैं।

क्लोज्ड सोर्स एलएलएम अपने बैकर्स बेंचमार्क के रूप में अधिक स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रदर्शन लक्ष्यों का दावा करते हैं और विशिष्ट मीट्रिक सीमा का विज्ञापन करते हैं। उदाहरण के लिए, एंथ्रोपिक क्यूरेटेड एनएलयू समस्या सेटों पर कॉन्स्टिट्यूशनलएआई की सटीकता का प्रचार करता है। Microsoft इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे GPT-4 SuperGLUE भाषा समझ टूलकिट पर मानव आधार रेखाओं से आगे निकल जाता है।

जैसा कि कहा गया है, इन संकीर्ण रूप से परिभाषित बेंचमार्क को वास्तविक दुनिया के कार्यों पर प्रदर्शन को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाने और विफलताओं को कम दर्शाने के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा। वास्तव में निष्पक्ष एलएलएम मूल्यांकन एक खुला शोध प्रश्न बना हुआ है - खुले और बंद स्रोत दोनों दृष्टिकोणों के लिए।

कम्प्यूटेशनल आवश्यकताएँ

बड़े भाषा मॉडल का प्रशिक्षण व्यापक कम्प्यूटेशनल संसाधनों की मांग करता है। ओपनएआई ने क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर जीपीटी-3 के प्रशिक्षण में लाखों खर्च किए, जबकि एंथ्रोपिक ने कॉन्स्टिट्यूशनलएआई के लिए 10 मिलियन डॉलर से अधिक मूल्य के जीपीयू का उपभोग किया।

ऐसे मॉडलों के बिल में अधिकांश व्यक्तियों और छोटी टीमों को ओपन सोर्स समुदाय से बाहर रखा गया है। वास्तव में, होस्टिंग लागत में वृद्धि के कारण EleutherAI को GPT-J मॉडल को सार्वजनिक पहुंच से हटाना पड़ा।

गहरी जेब के बिना, ओपन सोर्स एलएलएम सफलता की कहानियां दान किए गए कंप्यूटिंग संसाधनों का लाभ उठाती हैं। LAION ने क्राउडसोर्स्ड डेटा का उपयोग करके अपने तकनीक-केंद्रित LAION-5B मॉडल को तैयार किया। गैर-लाभकारी एंथ्रोपिक कॉन्स्टिट्यूशनलएआई परियोजना ने स्वयंसेवी कंप्यूटिंग का उपयोग किया।

Google, Meta और Baidu जैसी कंपनियों का बड़ा तकनीकी समर्थन बंद स्रोत प्रयासों को LLM विकास के औद्योगिकीकरण के लिए आवश्यक वित्तीय ईंधन प्रदान करता है। यह जमीनी स्तर की पहल के लिए अथाह लंबाई तक स्केलिंग को सक्षम बनाता है - बस डीपमाइंड के 280 बिलियन पैरामीटर गोफर मॉडल को देखें।

आवेदन बहुमुखी प्रतिभा

ओपन सोर्स एलएलएम की अनुकूलनशीलता अत्यधिक विशिष्ट उपयोग के मामलों से निपटने में सशक्त बनाती है। शोधकर्ता प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी, कोड दस्तावेज़ निर्माण और गणितीय प्रमाण सत्यापन जैसे विशिष्ट कार्यों पर प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए मॉडल आंतरिक को आक्रामक रूप से संशोधित कर सकते हैं।

जैसा कि कहा गया है, कोड तक पहुंचने और संपादित करने की क्षमता सही डेटा के बिना प्रभावी डोमेन-विशिष्ट समाधान की गारंटी नहीं देती है। संकीर्ण अनुप्रयोगों के लिए व्यापक प्रशिक्षण डेटासेट को व्यवस्थित करने और अद्यतन रखने के लिए महत्वपूर्ण प्रयास करना पड़ता है।

यहां बंद स्रोत एलएलएम आंतरिक रिपॉजिटरी और वाणिज्यिक भागीदारों से स्रोत प्रशिक्षण डेटा के संसाधनों से लाभान्वित होते हैं। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड एप्लिकेशन पहुंच का विस्तार करने के लिए रसायन विज्ञान के लिए ChEMBL और प्रोटीन के लिए UniProt जैसे डेटाबेस को लाइसेंस देता है। औद्योगिक पैमाने पर डेटा पहुंच गोफ़र जैसे मॉडलों को वास्तुशिल्प अस्पष्टता के बावजूद उल्लेखनीय बहुमुखी प्रतिभा प्राप्त करने की अनुमति देती है।

अभिगम्यता और लाइसेंसिंग

ओपन सोर्स एलएलएम की अनुमेय लाइसेंसिंग मुफ्त पहुंच और सहयोग को बढ़ावा देती है। GPT-NeoX, LLaMA और जुरासिक-1 जंबो जैसे मॉडल गैर-व्यावसायिक अनुसंधान और निष्पक्ष व्यावसायीकरण को सक्षम करने के लिए क्रिएटिव कॉमन्स और अपाचे 2.0 जैसे समझौतों का उपयोग करते हैं।

इसके विपरीत, बंद स्रोत एलएलएम प्रतिबंधात्मक लाइसेंस रखते हैं जो मॉडल उपलब्धता को सीमित करते हैं। भविष्यवाणी एपीआई और उद्यम भागीदारी से संभावित राजस्व धाराओं की सुरक्षा के लिए वाणिज्यिक संस्थाएं पहुंच को सख्ती से नियंत्रित करती हैं।

जाहिर है, एन्थ्रोपिक और कोहेयर जैसे संगठन कॉन्स्टिट्यूशनलएआई और कोहेयर-512 इंटरफेस तक पहुंच के लिए शुल्क लेते हैं। हालाँकि, इससे महत्वपूर्ण अनुसंधान डोमेन के मूल्य निर्धारण का जोखिम है, जिससे विकास अच्छी तरह से वित्त पोषित उद्योगों की ओर झुक रहा है।

ओपन लाइसेंसिंग में भी चुनौतियाँ हैं, विशेष रूप से एट्रिब्यूशन और दायित्व के आसपास। हालाँकि, अनुसंधान उपयोग के मामलों के लिए, ओपन सोर्स एक्सेसिबिलिटी द्वारा दी गई स्वतंत्रता स्पष्ट लाभ प्रदान करती है।

डेटा गोपनीयता और गोपनीयता

एलएलएम के लिए प्रशिक्षण डेटासेट आमतौर पर वेब पेज, वैज्ञानिक लेख और चर्चा मंचों जैसे विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से सामग्री एकत्र करते हैं। इससे मॉडल आउटपुट में व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य या अन्यथा संवेदनशील जानकारी सामने आने का जोखिम रहता है।

ओपन सोर्स एलएलएम के लिए, डेटासेट संरचना की जांच गोपनीयता के मुद्दों के खिलाफ सर्वोत्तम सुरक्षा प्रदान करती है। डेटा स्रोतों का मूल्यांकन, फ़िल्टरिंग प्रक्रियाएं और परीक्षण के दौरान पाए गए उदाहरणों से संबंधित दस्तावेज़ीकरण से कमजोरियों की पहचान करने में मदद मिल सकती है।

दुर्भाग्य से, बंद स्रोत एलएलएम ऐसे सार्वजनिक ऑडिटिंग को रोकते हैं। इसके बजाय, उपभोक्ताओं को घोषित नीतियों के आधार पर आंतरिक समीक्षा प्रक्रियाओं की कठोरता पर भरोसा करना चाहिए। संदर्भ के लिए, Azure Cognitive Services व्यक्तिगत डेटा को फ़िल्टर करने का वादा करती है जबकि Google औपचारिक गोपनीयता समीक्षा और डेटा लेबलिंग निर्दिष्ट करता है।

कुल मिलाकर, ओपन सोर्स एलएलएम उन खामियों के बड़े पैमाने पर प्रकट होने से पहले एआई सिस्टम में गोपनीयता जोखिमों की अधिक सक्रिय पहचान को सशक्त बनाता है। बंद समकक्ष डेटा प्रबंधन प्रथाओं में अपेक्षाकृत सीमित पारदर्शिता प्रदान करते हैं।

वाणिज्यिक समर्थन और समर्थन

बंद स्रोत एलएलएम का मुद्रीकरण करने की क्षमता विकास और रखरखाव के लिए महत्वपूर्ण वाणिज्यिक निवेश को प्रोत्साहित करती है। उदाहरण के लिए, अपने Azure AI पोर्टफोलियो से आकर्षक रिटर्न की आशा करते हुए, Microsoft GPT मॉडल के आसपास OpenAI के साथ अरबों डॉलर की साझेदारी के लिए सहमत हुआ।

इसके विपरीत, ओपन सोर्स एलएलएम रखरखाव के लिए व्यक्तिगत समय आवंटित करने वाले स्वयंसेवकों या सीमित अवधि के वित्त पोषण प्रदान करने वाले अनुदान पर निर्भर करते हैं। यह संसाधन विषमता ओपन सोर्स परियोजनाओं की निरंतरता और दीर्घायु को जोखिम में डालती है।

हालाँकि, व्यावसायीकरण की बाधाएँ भी खुले स्रोत समुदायों को लाभ से अधिक वैज्ञानिक प्रगति पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करती हैं। और खुले पारिस्थितिकी तंत्र की विकेंद्रीकृत प्रकृति किसी भी एक समर्थक के निरंतर हित पर अत्यधिक निर्भरता को कम करती है।

अंततः प्रत्येक दृष्टिकोण संसाधनों और प्रोत्साहनों के इर्द-गिर्द व्यापार-बंद करता है। बंद स्रोत एलएलएम अधिक फंडिंग सुरक्षा का आनंद लेते हैं लेकिन प्रभाव केंद्रित करते हैं। खुले पारिस्थितिकी तंत्र विविधता को बढ़ावा देते हैं लेकिन अत्यधिक अनिश्चितता का सामना करते हैं।

ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स एलएलएम लैंडस्केप को नेविगेट करना

खुले या बंद स्रोत एलएलएम के बीच निर्णय लेने के लिए मॉडल क्षमताओं के साथ अनुकूलनशीलता, पहुंच और स्केलेबिलिटी जैसी संगठनात्मक प्राथमिकताओं का मिलान आवश्यक है।

शोधकर्ताओं और स्टार्टअप के लिए, ओपन सोर्स विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल को ट्यून करने के लिए अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। लाइसेंसिंग सहयोगियों के बीच अंतर्दृष्टि को निःशुल्क साझा करने की सुविधा भी प्रदान करता है। हालाँकि, प्रशिक्षण डेटा और बुनियादी ढांचे की सोर्सिंग का बोझ वास्तविक दुनिया की व्यवहार्यता को कमजोर कर सकता है।

इसके विपरीत, बंद स्रोत एलएलएम पर्याप्त फंडिंग और डेटा के सौजन्य से बड़े गुणवत्ता वाले सुधार का वादा करते हैं। हालाँकि, विक्रेता रोडमैप पर तैनाती को बाध्य करते समय पहुंच और संशोधनों से संबंधित प्रतिबंध वैज्ञानिक पारदर्शिता को सीमित करते हैं।

व्यवहार में, वास्तुकला विनिर्देशों, मॉडल चौकियों और मूल्यांकन डेटा के आसपास खुले मानक दोनों दृष्टिकोणों की कमियों को दूर करने में मदद कर सकते हैं। Google के ट्रांसफ़ॉर्मर या ऑक्सफ़ोर्ड के REALTO बेंचमार्क जैसे साझा फ़ाउंडेशन प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता में सुधार करते हैं। ONNX जैसे इंटरऑपरेबिलिटी मानक खुले और बंद स्रोतों से घटकों को मिलाने की अनुमति देते हैं।

अंततः जो बात मायने रखती है वह है मौजूदा काम के लिए सही उपकरण - खुला या बंद स्रोत - चुनना। बंद स्रोत एलएलएम का समर्थन करने वाली व्यावसायिक संस्थाएँ निर्विवाद प्रभाव रखती हैं। लेकिन खुले विज्ञान समुदायों का जुनून और सिद्धांत एआई प्रगति को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते रहेंगे।