ปัญญาประดิษฐ์
Meta Llama เป็นโอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริงหรือไม่?
อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์หันมาใช้เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สมากขึ้น ที่น่าประทับใจ 80% ของธุรกิจเพิ่มการใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สตามที่ 2023 สถานะของรายงานโอเพ่นซอร์ส.
ในฐานะผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี การลงทุนด้านซอฟต์แวร์ของ Meta มีอิทธิพลอย่างมาก เมต้า ลามะ โครงการนี้มีส่วนสนับสนุนที่สำคัญต่อระบบนิเวศแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส อย่างไรก็ตาม เมื่อตรวจสอบการกล่าวอ้างโอเพ่นซอร์สอย่างใกล้ชิดแล้ว เราก็สามารถสังเกตเห็นความผิดปกติบางประการได้
มาตรวจสอบ Meta Llama อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้นเพื่อประเมินสิทธิ์การใช้งาน ความท้าทาย และผลกระทบที่ใหญ่กว่าในชุมชนโอเพ่นซอร์ส
โอเพ่นซอร์สประกอบด้วยอะไร?
ทำความเข้าใจสาระสำคัญของ โอเพนซอร์ส เป็นส่วนสำคัญในการประเมิน เมต้า ลามะ. โอเพ่นซอร์สไม่ได้หมายความเพียงแค่การเข้าถึงซอร์สโค้ดเท่านั้น แต่ยังแสดงถึงความมุ่งมั่นในการทำงานร่วมกัน ความโปร่งใส และการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน. เมื่อเปรียบเทียบกับซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์แล้ว ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สโดยทั่วไปไม่มีลิขสิทธิ์และสามารถคัดลอก เปลี่ยนแปลง หรือแชร์โดยใครก็ได้โดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างชัดแจ้งจากผู้เขียน
ลามะของ Meta รับประกันว่าจะมีการตรวจสอบการปฏิบัติตามเกณฑ์เหล่านี้อย่างละเอียด การประเมินความมุ่งมั่นของ Meta ในด้านความโปร่งใส การพัฒนาความร่วมมือ และการเข้าถึงโค้ดจะเผยให้เห็นว่าสอดคล้องกับหลักการโอเพ่นซอร์สมากน้อยเพียงใด
ภาพรวมของโครงการ Meta Llama
ภาพรวมของการฝึกอบรมล่วงหน้าและกระบวนการปรับแต่ง Llama 2
ในฐานะเครื่องมือสำคัญในระบบนิเวศของ Meta ลามะมีผลกระทบในวงกว้าง ความสามารถด้านภาษาธรรมชาติที่แข็งแกร่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งแชทบอท การแปลภาษา และระบบการสร้างเนื้อหาอันทรงพลัง Llama มุ่งหวังที่จะทำให้เกิดความเข้าใจและการสร้างภาษาที่เหมาะสมยิ่งขึ้นด้วยความสามารถในการปรับตัวและความยืดหยุ่น
สิ่งสำคัญในการดำเนินงานของลามะคือหลักการชี้นำที่สรุปไว้ใน นโยบายการใช้งานของ Meta. หลักการเหล่านี้ส่งเสริมการใช้งานแพลตฟอร์มอย่างปลอดภัยและยุติธรรม และกำหนดขอบเขตทางจริยธรรมที่ควบคุมการใช้งานอย่างรับผิดชอบ
การใช้งานและผลกระทบ
ลามะของ Meta ได้รับการเปรียบเทียบกับ LLM ที่โดดเด่นอื่นๆ เช่น BERT และ จีพีที-3. ก็ได้มีการค้นพบว่า มีประสิทธิภาพสูงกว่า บนเกณฑ์มาตรฐานภายนอกมากมาย เช่น ชุดข้อมูล QA เช่น Natural Questions และ QuAC
ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานบางส่วนที่เน้นถึงผลกระทบของ Llama ที่มีต่อนักพัฒนาและระบบนิเวศทางเทคโนโลยีในวงกว้าง:
- บอทที่ทรงพลัง: Llama ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างขั้นสูงยิ่งขึ้น ปฏิสัมพันธ์ทางภาษาธรรมชาติ กับผู้ใช้ในแชทบอทและผู้ช่วยเสมือน
- การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ได้รับการปรับปรุง: ลามะสามารถช่วยให้ธุรกิจและนักวิจัยเข้าใจได้ดีขึ้น ความรู้สึกของลูกค้า โดยการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความจำนวนมาก
- การควบคุมความเป็นส่วนตัว: ความสามารถในการปรับตัวและความยืดหยุ่นของลามะทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้น อาจก่อกวน ให้กับผู้นำในปัจจุบันใน LLM เช่น OpenAI และ Google. ความสามารถในการโฮสต์และแก้ไขด้วยตนเองทำให้สามารถควบคุมข้อมูลและโมเดลสำหรับกรณีการใช้งานที่เน้นความเป็นส่วนตัวได้มากขึ้น
การเรียกร้องของ Meta ของโอเพ่นซอร์ส
Meta ยืนยันธรรมชาติของโอเพ่นซอร์สของ Llama โดยวางตำแหน่งไว้ภายในขอบเขตการทำงานร่วมกัน ดังนั้น การตรวจสอบคำกล่าวอ้างของ Meta จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปฏิบัติที่แน่นอนจากวาทศาสตร์
นอกเหนือจากความถูกต้องทางการเมืองของโอเพ่นซอร์สแล้ว การทำให้ลามะสามารถเข้าถึงได้มีข้อได้เปรียบ ประโยชน์ที่คาดหวังบางประการ ได้แก่ การมีส่วนร่วมของชุมชนที่เพิ่มขึ้นกับ Meta นวัตกรรมที่เร่งตัว ความโปร่งใส และประโยชน์ใช้สอยที่กว้างขึ้น อย่างไรก็ตาม ความจริงของการกล่าวอ้างเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบอย่างพิถีพิถัน
การออกใบอนุญาต Llama ของ Meta
ดูรายละเอียดรูปแบบการออกใบอนุญาตของมีลักษณะเฉพาะบางอย่างที่แตกต่างจากใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สแบบดั้งเดิม ที่ ใบอนุญาตลามะแม้ว่าจะได้รับอนุญาตมากกว่าใบอนุญาตที่แนบมากับโมเดลเชิงพาณิชย์หลายรุ่น แต่ก็มีข้อจำกัดเฉพาะ นี่คือประเด็นสำคัญบางประการ:
1. ใบอนุญาตแบบกำหนดเอง
Meta ใช้สิทธิ์การใช้งานแบบเปิดบางส่วนที่กำหนดเองสำหรับ Llama ซึ่งให้สิทธิ์ผู้ใช้แบบจำกัดแบบไม่ผูกขาด ทั่วโลก ไม่สามารถถ่ายโอนได้ และไม่มีค่าลิขสิทธิ์ภายใต้สิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาของ Meta
2. การใช้และอนุพันธ์
ผู้ใช้สามารถใช้ ทำซ้ำ แจกจ่าย คัดลอก สร้างผลงานลอกเลียนแบบ และแก้ไขเนื้อหาของ Llama โดยไม่ต้องโอนใบอนุญาต
3. ข้อกำหนดทางการค้า
บริษัทที่มีมากกว่า 700 ล้าน ผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือนจะต้องได้รับใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จาก Meta AI ข้อกำหนดนี้ทำให้ Llama แตกต่างจากใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สแบบดั้งเดิม ซึ่งโดยปกติแล้วจะไม่กำหนดข้อจำกัดดังกล่าว
4. ห้างหุ้นส่วน
สามารถเข้าใช้งานโมเดล Llama 2 ได้ทาง AWS และ กอดหน้า. Meta ยังได้ร่วมมือกับ Microsoft เพื่อนำมา Llama 2 ไปยังไลบรารีโมเดล Azureช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันได้โดยไม่ต้องเสียค่าธรรมเนียมใบอนุญาต
ความท้าทายและการโต้เถียงเกี่ยวกับความเปิดกว้างของลามะ
ประสบการณ์ผู้ใช้ภายใน Meta ดูรายละเอียด ระบบนิเวศมีส่วนแบ่งของความท้าทาย โดยมีกรณีเฉพาะที่เปิดเผยข้อจำกัดเกี่ยวกับแบบจำลองและอนุพันธ์ของลามะ
- ข้อจำกัดด้านใบอนุญาตที่ซับซ้อนทำให้ภูมิทัศน์ซับซ้อนขึ้น โดยส่งผลต่อวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบและใช้ประโยชน์จากโมเดลขั้นสูงเหล่านี้
- อุปสรรคในการเข้าถึงแบบเลือกสรรเกิดขึ้น ส่งผลให้การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ไม่ครอบคลุม
- ความคลุมเครือในเอกสารเพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่ง ทำให้ผู้ใช้ต้องปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ที่ไม่ชัดเจน
ในล่าสุด การประเมินผลดำเนินการโดย Radboud Universityโปรแกรมสร้างข้อความที่ปรับแต่งคำสั่งหลายตัว รวมถึง Llama 2 ได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับการอ้างสิทธิ์แบบโอเพ่นซอร์ส การศึกษานี้ประเมินความพร้อมใช้งาน คุณภาพเอกสาร และวิธีการเข้าถึงอย่างครอบคลุม โดยมีเป้าหมายเพื่อจัดอันดับโมเดลเหล่านี้ตามความเปิดกว้าง Llama 2 กลายเป็นโมเดลที่มีอันดับต่ำที่สุดเป็นอันดับสองในบรรดาผู้ที่ได้รับการประเมิน โดยมีคะแนนการเปิดกว้างโดยรวมสูงกว่า ChatGPT เล็กน้อย
การประเมินของมหาวิทยาลัย Radboud ของการอ้างสิทธิ์โอเพ่นซอร์สของ Llama 2 รวมถึงเครื่องมือสร้างข้อความอื่นๆ ณ เดือนมิถุนายน 2023 (มีตารางเต็ม) ที่นี่)
ชุมชนนักพัฒนายังได้หยิบยกข้อวิพากษ์วิจารณ์และข้อกังวลหลายประการเกี่ยวกับ Llama:
- การขาดความโปร่งใสในการจัดการโมเดลของ Meta
- ข้อจำกัดในการใช้งานและอนุพันธ์
- เงื่อนไขทางการค้าที่บังคับใช้กับบริษัทขนาดใหญ่
การตอบสนองของเมตา
ลามะของ Meta ได้รับการถกเถียงกันเกี่ยวกับความเปิดกว้างที่แท้จริง ขณะที่เมตาได้อธิบายไว้ Llama 2 เป็นโอเพ่นซอร์ส และฟรีสำหรับการวิจัยและการใช้งานเชิงพาณิชย์ นักวิจารณ์ยืนยันว่าเป็นเช่นนั้น ไม่ใช่โอเพ่นซอร์สอย่างสมบูรณ์. ประเด็นหลักของการโต้แย้งคือความพร้อมใช้งานของข้อมูลการฝึกและโค้ดที่ใช้ในการฝึกโมเดล
Meta ได้จัดทำน้ำหนักของโมเดล โค้ดการประเมิน และเอกสารประกอบ ซึ่งถือเป็นส่วนสำคัญของโมเดลโอเพ่นซอร์ส อย่างไรก็ตาม Llama 2 ถือว่าปิดตัวลงเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ LLM แบบโอเพ่นซอร์สอื่นๆ ข้อมูลการฝึกของโมเดลและโค้ดที่ใช้ในการฝึกจะไม่ถูกแชร์ ซึ่งจำกัดความสามารถของนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการวิเคราะห์โมเดลอย่างเต็มที่
การรักษาความสมบูรณ์ของโอเพ่นซอร์ส
การยอมรับโครงการโอเพ่นซอร์สบางส่วนเป็นโอเพ่นซอร์สอาจเป็นอันตรายต่อความน่าเชื่อถือของแนวทางปฏิบัติโอเพ่นซอร์สในอุตสาหกรรม ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ได้แก่:
- การทำงานร่วมกันที่ท้อแท้: การติดป้ายกำกับโครงการที่ไม่ใช่โอเพ่นซอร์สผิดอาจขัดขวางผู้มีโอกาสร่วมงาน ขัดขวางการแลกเปลี่ยนความคิดที่มีชีวิตชีวาและการแก้ปัญหาโดยรวมที่กำหนดโอเพ่นซอร์ส
- สเปกตรัมนวัตกรรมที่ถูกยับยั้ง: การนำโครงการแบบโอเพนซอร์ซมาใช้เป็นโอเพ่นซอร์สอาจขัดขวางนวัตกรรมโดยนักพัฒนาชั้นนำที่ขาดความคิดสร้างสรรค์ของชุมชนที่ไม่จำกัดซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของความก้าวหน้า
- ความสับสนและการยอมรับการผูกปม: การระบุแหล่งที่มาปิดอย่างไม่ถูกต้องว่าเป็นโอเพ่นซอร์สอาจทำให้ผู้ใช้และนักพัฒนาสับสน ส่งผลให้เกิดความลังเลที่จะยอมรับความคิดริเริ่มแบบเปิดอย่างแท้จริง เนื่องจากความกังขาหรือความแตกต่างที่ไม่ชัดเจน
- เขาวงกตทางกฎหมาย: การยอมรับโครงการที่ไม่ปฏิบัติตามอาจก่อให้เกิดปัญหาทางกฎหมาย เพิ่มความซับซ้อนและความรับผิดที่อาจเกิดขึ้น และขัดขวางหลักปฏิบัติด้านความโปร่งใสและความร่วมมือของชุมชน
เพื่อจัดการกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ ชุมชนโอเพ่นซอร์สจะต้องรักษาจิตวิญญาณที่แท้จริงของโอเพ่นซอร์ส การกำหนดและการสื่อสารหลักการและคุณค่าของโอเพ่นซอร์สอย่างชัดเจนสามารถช่วยป้องกันความสับสนและทำให้มั่นใจได้ว่าโครงการที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นโอเพ่นซอร์สจะสอดคล้องกับหลักการเหล่านี้
สำหรับข้อมูลเชิงลึกล่าสุดเกี่ยวกับเทคโนโลยีและ AI โปรดไปที่ รวมพลังเอไอ. ติดตามข่าวสารและก้าวไปข้างหน้ากับเรา!
