एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें जहां एआई को कॉर्पोरेट तिजोरियों में बंद नहीं किया जाएगा, बल्कि नवप्रवर्तकों के एक वैश्विक समुदाय द्वारा ईंट-दर-ईंट खुले में बनाया जाएगा। जहां सहयोग, प्रतिस्पर्धा नहीं, प्रगति को बढ़ावा देता है, और नैतिक विचार कच्चे प्रदर्शन के बराबर महत्व रखते हैं। यह विज्ञान कथा नहीं है, यह एआई विकास के केंद्र में पनप रही ओपन-सोर्स क्रांति है। लेकिन बिग टेक का अपना एजेंडा है, जो वास्तव में खुले समुदाय के लाभों को प्राप्त करने का प्रयास करते हुए प्रतिबंधित मॉडलों को खुले स्रोत के रूप में छिपाता है।
आइए कोड की परतों को छीलें और इन प्रयासों के पीछे की सच्चाई का खुलासा करें। ओपन-सोर्स एआई के भविष्य की यह खोज "दिखावा करने वालों" का विच्छेदन करेगी और एआई विकास में "असली लोगों" को चैंपियन बनाएगी ताकि इन सबके नीचे ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर गुनगुना रहे इनोवेशन इंजन को उजागर किया जा सके। लब्बोलुआब यह है कि ओपन-सोर्स एआई एक ओपन-सोर्स डेटा स्टैक को जन्म देगा।
जरूरत
द अटलांटिक में माटेओ वोंग का एक हालिया लेख, ' 'ओपन' एआई जैसी कोई चीज़ कभी नहीं थी ' वास्तव में ओपन सोर्स एआई के लिए शिक्षा जगत और सॉफ्टवेयर समुदाय में बढ़ती प्रवृत्ति का वर्णन करता है। "विचार अपेक्षाकृत पारदर्शी मॉडल बनाने का है, जिसका जनता अधिक आसानी से और सस्ते में उपयोग, अध्ययन और पुनरुत्पादन कर सके, एक अत्यधिक केंद्रित तकनीक को लोकतांत्रिक बनाने का प्रयास कर सके जिसमें काम, पुलिस, अवकाश और यहां तक कि धर्म को बदलने की क्षमता हो सकती है।" वही अटलांटिक सुझाव देता है कि मेटा जैसी बड़ी टेक कंपनियां अपने उत्पादों को 'ओपन-वॉश' करके बाजार में इस जरूरत को पूरा करने की कोशिश कर रही हैं। वे वास्तव में अपने उत्पाद को ओपन-सोर्स किए बिना ओपन-सोर्स समुदाय के गुणों और सकारात्मक प्रतिष्ठा को मान रहे हैं। लेकिन, असली चीज़ का कोई विकल्प नहीं है। ऐसा इसलिए है क्योंकि सच्चा ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर नवाचार और सहयोग को प्रेरित करता है: दो गुण जिनकी एआई के साथ जिम्मेदारी से आगे बढ़ने के लिए सख्त जरूरत है।
उम्मीदवार
LLaMA 2, मेटा द्वारा बनाया गया एक बड़ा भाषा मॉडल है जो अनुसंधान और व्यावसायिक उपयोग दोनों के लिए मुफ़्त है। कुछ लोगों का सुझाव है कि LLaMA 2 खुला स्रोत है। हालाँकि, मेटा ने अपने मॉडल के उपयोग पर कुछ गंभीर प्रतिबंध लागू किए हैं। उदाहरण के लिए, LLaMA 2 का उपयोग किसी अन्य बड़े भाषा मॉडल को बेहतर बनाने के लिए नहीं किया जा सकता है। एक स्थिति जो पारंपरिक के विरुद्ध जाती है निजी सामूहिक नवाचार मॉडल खुले सॉफ़्टवेयर का, जो सॉफ़्टवेयर समुदाय में सभी के लाभ के लिए नवाचार के स्वतंत्र और खुले रहस्योद्घाटन को बढ़ावा देता है।
मेटा ने 700 मिलियन मासिक उपयोगकर्ताओं वाले उत्पादों के साथ LLaMA 2 के एकीकरण की अनुमति न देकर और उनके मॉडल को किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है या इसे बनाने के लिए उन्होंने किस कोड का उपयोग किया है, इसका खुलासा न करके उनके मॉडल के उपयोग को और अधिक बाधित कर दिया है। खुलासा न करके, मेटा खुद को अंतर्निहित पूर्वाग्रह और आकस्मिक भेदभाव के सवालों के लिए खोल रहा है। भेदभावपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल होगा भेदभावपूर्ण प्रतिक्रियाएँ प्रस्तुत करें . बड़े पैमाने पर सॉफ़्टवेयर समुदाय के बिना मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए गए कोड को देखने में सक्षम होने के बिना यह देखने के लिए कि क्या कोई सुरक्षा उपाय बनाए गए हैं या इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा को, हम इन नैतिक सवालों पर अंधेरे में रह गए हैं। ऐसे समय में जब एआई पर प्रकाशित शोध न्याय और सम्मान से अधिक प्रदर्शन को लेकर चिंतित है, यह अस्पष्टता विशेष रूप से परेशान करने वाली है।
असली वाले
मिस्ट्रल ए.आई अपने ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल, विशेष रूप से मिस्ट्रल 7बी और मिक्सट्राल 8x7बी के लिए मान्यता प्राप्त की है। कंपनी अपने एआई मॉडलों तक व्यापक पहुंच सुनिश्चित करने, खुले सॉफ्टवेयर समुदाय द्वारा समीक्षा, संशोधन और पुन: उपयोग को प्रोत्साहित करने का प्रयास करती है।
वीएलएलएम इसका मतलब है "वेक्टराइज्ड लो-लेटेंसी मॉडल सर्विंग" और यह एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसे विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को गति देने और अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो एलएलएम के प्रदर्शन और उपयोगिता में उल्लेखनीय सुधार कर सकता है। यह इसे चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट से लेकर कंटेंट निर्माण और कोड जेनरेशन तक विभिन्न एआई अनुप्रयोगों पर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान संपत्ति बनाता है। इतना कि, मिस्ट्रल 7बी और 8x7बी मॉडल के लिए अनुमान सर्वर के रूप में वीएलएलएम का उपयोग करने की सिफारिश करता है।
एलुथेरएआई एक गैर-लाभकारी एआई अनुसंधान प्रयोगशाला है जो GPT-3 पर चर्चा करने के लिए एक डिस्कॉर्ड सर्वर से एक अग्रणी गैर-लाभकारी अनुसंधान संगठन के रूप में विकसित हुई है। यह समूह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में खुले विज्ञान मानदंडों के प्रशिक्षण और प्रचार में अपने काम के लिए जाना जाता है। उन्होंने विभिन्न ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल जारी किए हैं और एआई संरेखण और व्याख्यात्मकता से संबंधित अनुसंधान परियोजनाओं में शामिल हैं। उनका एलएम-हार्नेस प्रोजेक्ट संभवतः भाषा मॉडलों के लिए अग्रणी ओपन-सोर्स मूल्यांकन उपकरण है।
फ़ि-2 माइक्रोसॉफ्ट का एलएलएम है जो अपने वजन से ऊपर है। सिंथेटिक पाठ और फ़िल्टर की गई वेबसाइटों के मिश्रण पर प्रशिक्षित, यह छोटा, लेकिन शक्तिशाली मॉडल प्रश्न-उत्तर, सारांश और अनुवाद जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। जो चीज़ वास्तव में Phi-2 को अलग करती है, वह है इसका तर्क और भाषा की समझ पर ध्यान केंद्रित करना, जो उन्नत संरेखण तकनीकों के बिना भी प्रभावशाली प्रदर्शन की ओर ले जाता है।
कई सक्षम ओपन-सोर्स एम्बेडिंग मॉडल समग्र ओपन-सोर्स जेनरेटर एआई स्पेस को मजबूत कर रहे हैं। ये ओपन सोर्स के लिए वर्तमान अत्याधुनिक हैं और इसमें शामिल हैं संयुक्त अरब अमीरात-बड़े-V1 और बहुभाषी-ई5-लार्जेल .
इस निरंतर बढ़ते क्षेत्र में और भी बहुत कुछ है। यह सीमित सूची तो बस एक शुरुआत है.
ओपन सोर्स नवाचार को बढ़ावा देता है
अत्यधिक खुले नवाचार के दर्शन को अपनाते हुए, जो कंपनियाँ वास्तव में ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर विकास में भाग लेती हैं, वे यह स्वीकार करके प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की पारंपरिक धारणाओं को चुनौती देती हैं सभी अच्छे कोड या महान विचार उनके संगठन में नहीं रहते हैं . यह बदलाव इसका समर्थन करता है तर्क ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर साझा नवाचारों से बाजार में तेजी से विकास होता है, जिससे छोटी सॉफ्टवेयर कंपनियों को भी अधिक सीमित आर एंड डी फंड उपलब्ध होते हैं लाभ का अवसर ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर में मौजूद R&D स्पिलओवर से। ऐसा इसलिए है, क्योंकि पारंपरिक आउटसोर्सिंग के विपरीत, खुला नवाचार आंतरिक संसाधनों को बढ़ाता है आंतरिक अनुसंधान एवं विकास प्रयासों को कम किए बिना, समुदाय की सामूहिक बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर। मतलब यह है कि ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर कंपनियों को अपने संगठन के बाहर विचार नेतृत्व और कोड को आगे बढ़ाने के लिए अपने बजट का त्याग नहीं करना पड़ता है।
इसके अतिरिक्त, ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर कंपनियाँ रणनीतिक रूप से नवाचार को बढ़ावा देती हैं कोड जल्दी और बार-बार जारी करना , सॉफ्टवेयर समुदाय में नवाचार प्रक्रिया की संचयी प्रकृति को पहचानना। बहुत से लोग पहले से ही कुछ कहने के लिए कहते हैं: ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर नवाचार को प्रेरित करता है।
ओपन सोर्स फोस्टर्स सहयोग
के माध्यम से नेटवर्किंग ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर समुदाय में, उद्यमी अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों लक्ष्यों को पूरा करने में सक्षम होते हैं। अल्पकालिक लाभ लक्ष्य कंपनियों का निर्माण करते हैं और दीर्घकालिक लाभ लक्ष्य उन्हें बनाए रखते हैं। साथ ही, यह नेटवर्किंग प्रयास नेटवर्क को स्वयं कायम रखता है - इसे अगले उद्यमी के लिए विकसित करता है। यह सर्वविदित है कि ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म स्रोत कोड तक पहुंच प्रदान करते हैं, जिससे डेवलपर्स अपग्रेड, प्लग-इन और सॉफ़्टवेयर के अन्य टुकड़े बनाने और अपनी आवश्यकताओं के अनुसार उनका उपयोग करने में सक्षम होते हैं। व्यापक सॉफ्टवेयर समुदाय द्वारा कुबेरनेट्स को व्यापक रूप से अपनाने के साथ इस विशेष प्रकार के सहयोग में तेजी का अनुभव हुआ। अब पहले से कहीं अधिक, आधुनिक प्रौद्योगिकियाँ बहुत कम घर्षण के साथ एक साथ काम करती हैं और लगभग कहीं भी मिनटों में एक साथ काम कर सकती हैं।
बड़ी टेक कंपनियां ओपन-सोर्स समुदाय में निहित इस गहरे सहयोग को स्वीकार करती हैं जब वे आंतरिक उपकरणों को बनाए रखने और विकसित करने के लिए उनके द्वारा बनाए गए फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी और भाषाओं को स्वतंत्र रूप से जारी करते हैं। ऐसा करने से अपने उत्पादों पर काम करने में सक्षम डेवलपर्स का समूह गहरा हो जाता है और समान प्रौद्योगिकियों को कैसे काम करना चाहिए, इसके लिए मानक निर्धारित करना शुरू हो जाता है। उसी अटलांटिक लेख में मेटा के संस्थापक मार्क जुकरबर्ग को यह कहते हुए उद्धृत किया गया है कि "यह प्रदान करना हमारे लिए बहुत मूल्यवान रहा है क्योंकि अब उद्योग भर के सभी सर्वश्रेष्ठ डेवलपर उन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं जिनका हम आंतरिक रूप से भी उपयोग कर रहे हैं"।
ओपन सोर्स ओपन सोर्स को जन्म देता है
ये ऐसे कारक हैं जिनकी वजह से हम अक्सर ओपन-सोर्स कंपनियों के बीच तालमेल देखते हैं। ओपन-सोर्स एआई और एमएल कंपनियां स्वाभाविक रूप से ऑब्जेक्ट स्टोरेज जैसे मूलभूत उत्पादों से लेकर स्टैक से लेकर विज़ुअलाइज़ेशन टूल तक अन्य ओपन-सोर्स उत्पादों के साथ समाधान विकसित करेंगी। जब एक ओपन-सोर्स कंपनी आगे बढ़ती है, तो हम सभी आगे बढ़ते हैं। यह सामंजस्यपूर्ण और मिश्रित दृष्टिकोण संभवतः एआई विकसित करने के लिए हमारा सबसे अच्छा विकल्प है जो मानव-केंद्रित दृष्टिकोण अपनाता है। बाज़ार में निहित इन प्राकृतिक शक्तियों को ओपन सोर्स एआई की आवश्यकता है, जो नवाचार और सहयोग के ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के गुणों के साथ मिलकर एआई डेटा स्टैक ओपन सोर्स को चलाएगा।
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