- Yüksek performanslı bilişimin ilk dönemlerinde büyük teknoloji şirketleri kendi kapalı Unix sürümlerini geliştiriyordu
- Zamanla açık kaynak Linux popüler hale geldi ve bugün bulut bilişim ile mobil işletim sistemlerinin standardı oldu
- Yapay zekanın da benzer şekilde gelişmesi bekleniyor
- Şu anda birçok teknoloji şirketi kapalı modeller geliştiriyor, ancak açık kaynak hızla arayı kapatıyor
- Geçen yıl Llama 2, önceki nesil modellere kıyasla gerideydi, ancak bu yıl Llama 3 en ileri modellerle rekabet edebilecek seviyeye ulaştı
- Gelecek yıldan itibaren Llama modellerinin sektördeki en ileri modeller haline gelmesi bekleniyor
- Llama, açıklık, değiştirilebilirlik ve maliyet etkinliği açısından şimdiden önde gidiyor
- Artık açık kaynaklı yapay zekanın sektör standardı haline gelmesi için bir sonraki adımı atıyoruz
- Meta bugün Llama 3.1 405B'yi, ilk son teknoloji açık kaynaklı yapay zeka modeli olarak, ayrıca Llama 3.1 70B ve 8B modellerini duyuruyor
- Kapalı modellere kıyasla çok daha iyi fiyat/performans sunuyor ve 405B modelinin açık kaynak olması, onu daha küçük modelleri ince ayar yapmak ve rafine etmek için en iyi seçenek haline getirecek
- Daha geniş bir ekosistemi büyütmek için çeşitli şirketlerle iş birliği yapılıyor
- Amazon, Databricks, NVIDIA ve diğerleriyle iş birliği yaparak yapay zeka modellerinin ince ayarı ve distillation'ını destekleyen tam hizmetler sunuluyor
- Groq, düşük gecikmeli ve düşük maliyetli inference hizmetleri kuruyor
- Modeller AWS, Azure, Google, Oracle ve diğer tüm büyük bulut platformlarında kullanılabiliyor
- Scale.AI, Dell, Deloitte ve diğerleri, kurumların Llama'yı benimsemesine ve kendi verilerini kullanarak özelleştirilmiş modeller eğitmesine yardımcı oluyor
- Topluluk büyüdükçe ve daha fazla şirket yeni hizmetler geliştirdikçe, Llama'yı sektör standardı haline getirebilir ve yapay zekanın faydalarını herkese ulaştırabiliriz
- Meta açık kaynaklı yapay zekaya bağlılığını sürdürüyor.
- Açık kaynağın sizin için neden en uygun geliştirme yığını olduğuna,
- Llama'yı açık kaynak yapmanın Meta için neden iyi olduğuna,
- ve açık kaynaklı yapay zekanın dünya için neden iyi olduğuna,
- dolayısıyla uzun vadede var olacak platformun ne olduğuna değiniyor
Açık kaynaklı yapay zeka neden geliştiriciler için iyidir
- Modeli kendiniz eğitebilir, ince ayar yapabilir ve distillation uygulayabilirsiniz: Her kuruluş kendi benzersiz verilerini kullanarak modeli en uygun boyuta ayarlayabilir
- Kapalı tedarikçilere bağımlı olmadan bağımsız kalırsınız: Açık kaynak, uyumlu bir toolchain ekosistemi sunar ve özgürce geçiş yapmayı mümkün kılar
- Veri koruması: Hassas veriler bulut API'lerine gönderilmeden kendi modeliniz üzerinde işlenebilir
- Maliyet etkindir: Llama 3.1 405B modeli, kapalı modellere göre yaklaşık %50 daha ucuza inference yapabilir
- Uzun vadeli standarda yatırım yaparsınız: Açık kaynak kapalı modellere göre daha hızlı ilerliyor
Açık kaynaklı yapay zeka neden Meta için iyidir
- Meta'nın iş modeli, en iyi deneyimleri ve hizmetleri sunmaktır.
- Bunun için her zaman son teknolojiye erişebilmesi ve rakiplerin kapalı ekosistemlerine bağlı kalmaması gerekir
- Apple platformunda hizmet geliştirme deneyimi üzerinden kapalı ekosistemlerin kısıtlarını yaşadı.
- Açık bir ekosistem kurmak, daha iyi hizmetler sunmayı mümkün kılar
- Açık kaynak haline getirmenin teknolojik üstünlükten vazgeçmek anlamına geldiğine dair kaygılar var, ancak bu büyük resmi kaçırıyor
- Ekosistem gelişimi: Llama'nın araçlar, verimlilik iyileştirmeleri, silikon optimizasyonu ve diğer entegrasyonlarla tam bir ekosisteme dönüşmesi gerekiyor. Llama'yı kullanan tek şirket Meta olursa ekosistem gelişmez
- Rekabet gücünü koruma: Yapay zeka geliştirme son derece rekabetçi olacak, dolayısıyla açık kaynak yapmak büyük bir teknolojik avantajdan vazgeçmek anlamına gelmiyor. Llama her nesilde rekabetçi, verimli ve açık olmalı
- İş modeli farkı: Meta'nın iş modeli yapay zeka modeline erişim satmak değil, bu nedenle Llama'yı açık kaynak yapmak gelirlerini, sürdürülebilirliğini veya araştırmaya yatırım yapma kapasitesini zayıflatmıyor. Bu, birçok kapalı sağlayıcının hükümetler nezdinde açık kaynağa karşı lobi yapmasının nedenlerinden biri
- Açık kaynak deneyimi: Meta'nın açık kaynak projelerinde ve başarılarında bir geçmişi var. Open Compute Project aracılığıyla sunucu, ağ ve veri merkezi tasarımlarını açarak milyarlarca dolar tasarruf etti. PyTorch, React ve benzeri araçları açık kaynak yaparak ekosistem inovasyonundan fayda sağladı. Bu yaklaşım uzun vadede Meta'nın lehine tutarlı biçimde çalıştı
Açık kaynaklı yapay zeka neden dünya için iyidir
- Açık kaynak, yapay zekanın olumlu bir geleceği için gereklidir
- Yapay zeka üretkenliği, yaratıcılığı ve yaşam kalitesini artırabilir; ekonomik büyümeyi hızlandırabilir; sağlık ve bilimsel araştırmalarda ilerlemeyi mümkün kılabilir
- Açık kaynak, daha fazla insanın yapay zekanın fayda ve fırsatlarından yararlanmasını sağlar ve gücün az sayıdaki şirkette yoğunlaşmamasını güvence altına alır
- Yapay zeka teknolojisinin toplum genelinde daha eşit ve güvenli biçimde dağıtılmasına yardımcı olur; ayrıca açık kaynak şeffaf geliştirildiği için daha güvenlidir
- Güvenliği anlamaya yönelik çerçeve, iki zarar kategorisine karşı korunmayı gerektiriyor
- Kasıtsız zararlar: Yapay zeka sistemlerinin istemeden zarar vermesi
- Örnek: yanlış sağlık tavsiyesi vermek, kendi kendini kopyalama veya aşırı hedef optimizasyonu
- Kasıtlı zararlar: Kötü niyetli kullanıcıların yapay zeka modellerini zarar vermek için kullanması
- Kasıtsız zararlar, kaygıların büyük bölümünü oluşturuyor
- Örnek: yapay zeka sistemlerinin insanlar üzerindeki etkisi, yapay zekanın insanlara zarar verdiği bilim kurgu senaryoları
- Açık kaynak, sistemlerin daha şeffaf olmasını ve daha geniş çapta incelenebilmesini sağladığı için kasıtsız zararları önlemede daha güvenlidir
- Llama gibi açık kaynak modeller, güvenlik sistemleri (Llama Guard) sayesinde kapalı modellere göre daha güvenli ve daha emniyetli olabilir
- Sıkı testler ve red team çalışmaları dahil olmak üzere modellerin zararlı etkilerini değerlendirmeye ve riskleri azaltmaya çalışıyorlar
- Model yayımlandığı için herkes onu test edebilir.
- Yapay zeka modelleri internetten bilgi öğrendiği için, modelin mevcut bilgiden daha fazla zarar verip veremeyeceği değerlendirilmelidir
- Kasıtlı zararlara ilişkin değerlendirmeler
- Küçük ölçekli aktörlerle büyük ölçekli aktörler arasındaki farkı ayırt etmek gerekir
- Gelecekte kötü niyetli bireyler yapay zeka modellerini kullanarak yeni zararlar üretebilir
- Büyük aktörlerin küçük kötü niyetli aktörlerin gücünü dengelemesi için yapay zekanın geniş çapta dağıtılması gerekir
- Büyük kurumlar yapay zekayı büyük ölçekte devreye aldığında, toplum genelinde güvenlik ve istikrarı teşvik eder
- ABD ve demokratik ülkelerin yanıtı
- ABD'nin gücü dağıtık ve açık inovasyondur
- Modeller kapalı tutulursa Çin'in erişemeyeceği yönünde görüşler var, ancak bu etkili değil
- Casusluk kapasitesi yüksek olduğu için modellerin çalınması kolaydır
- Yalnızca kapalı modellerin olduğu bir dünya, modellere erişimi birkaç büyük şirket ve rakip ülkeyle sınırlarken startup'lar, üniversiteler ve küçük işletmeler için büyük fırsat kaybı yaratır
- ABD inovasyonunu kapalı geliştirmeyle sınırlamak, liderliği korumayı zorlaştırır
- Açık bir ekosistem kurmalı ve en yeni teknolojinin faydalarını en üst düzeye çıkarmak için hükümetler ve müttefiklerle birlikte çalışmalıyız
- Açık kaynaklı yapay zeka, ekonomik fırsatları ve güvenliği en üst düzeyde değerlendirmek için dünyanın sahip olduğu en iyi yöntemdir
- Günümüzün başlıca teknoloji şirketleri ve bilimsel araştırmaları açık kaynak yazılımlar üzerine kuruludur
- Gelecek nesil şirketler ve araştırmalar da açık kaynaklı yapay zekayı kullanacak
Birlikte inşa edelim
- Meta, önceki Llama modellerinden farklı bir yaklaşım benimsiyor
- İçeride ekipler kurarak mümkün olduğunca çok geliştirici ve iş ortağının Llama'yı kullanabilmesini destekliyoruz
- Ekosistemdeki daha fazla şirketin müşterilerine benzersiz yetenekler sunabilmesi için aktif olarak ortaklıklar kuruyoruz
- Llama 3.1 sürümünün, geliştiricilerin çoğunun ağırlıklı olarak açık kaynak kullanmaya başlaması açısından sektör için bir dönüm noktası olacağına inanıyoruz
5 yorum
Meta'nın şimdiye kadar yaptıklarına bakılırsa, ister kasıtsız ister kasıtlı olsun, zararlı sonuçlara göz yumma ihtimalinin yüksek olduğu görünüyor. Benim kişisel değerlendirmeme göre Zuckerberg güvenilebilecek biri değil.
Llama açık kaynak mı? Hayır.
Eğitim verisi = kaynak kod
Bu kez Llama 3.1 modelini açık kaynak olarak yayımladılar. Ancak eğitim verisi kamuya açık değil. Yapay zeka ve derin öğrenmede eğitim verisi
kaynak kod, model ise bir uygulama (app) gibidir. Bu nedenle aslında Llama’nın açık kaynak olduğunu söyleyemeyiz. Sadece ücretsiz bir dil modeli uygulaması yayımlamış oldular.Meta’nın Llama eğitim verisini açıklama ihtimali var mı? Hayır.
Llama’nın eğitim verisi yalnızca metin tarafında 15 trilyon token; ayrıca multimodal eğitim için görüntü, video ve ses verileri de vardır. Bu verilerin önemli bir kısmının Facebook veya Instagram gibi platformlardaki kullanıcı verileri olma ihtimali bulunuyor. Bu yüzden bunları açıklamak, toplumsal açıdan büyük veri sahipliği ve telif hakkı sorunları yaratacağından, Meta istese bile verileri açıklayamayacağı tahmin ediliyor.
Meta harika görünüyor.
Hacker News görüşleri
Açık kaynak yapay zeka konusundaki terminoloji kafa karıştırıcı
Yapay zeka girişimleri ve geliştiriciler için büyük avantajlar var
Meta, açık model sunan az sayıdaki büyük yapay zeka şirketinden biri
Meta'nın reklam gelir modeline dikkat etmek gerekiyor
Meta, yapay zeka açık kaynağının öncüsü olarak konumlanmak istiyor