开放源代码或开放源代码:什么是通往高级人工智能的最好途径?

精力充沛、分散、开放源码的人工智能模型能与资金充足的专利模型(如公开赛的强大的gpt-4)竞争吗?这个经常被问到的问题在一个前谷歌AI研究员选了边后,在twitter上引发了一场激烈的争论。

伽利略AI公司的共同创始人阿诺贝纳德(arnodBenard)提出了挑战,他说:"如果你认为今年开源模型将击败GTP-4,那你就错了。"他引用了公开赛的人才和资源,以及GPS-4作为一个超越了LMA的产品的强大性,并断言开源项目可能很难从挑战者转向人工智能的支持者。

不出所料,贝纳德的微博引发了各种各样的反应,从大声支持到激烈的分歧。

瑞安凯西,一个受欢迎的人工智能爱好者谁写的通讯 "在黄色的树林里 根据他的计算,"今年开源将与[私有模式]匹敌",这对开源AI的潜力提供了更乐观的看法。"如果有需求,就会有创新。"

另一方面,大赦国际战略家杰雷米·特拉古纳 显著的 这句话还补充道,"开源模型很难在目标处于被击中的位置时保持与移动目标同步的速度。""换句话说,在GPS-4时代,开源模型可能会赶上GPC-3.5,但在我们拥有通用LMS时,可能会出现GPC-5,这与GPC-4.5TUR相当。

技术分析师乔恩•豪威尔斯认为,资源并不是区分开放和封闭式LLMS的唯一标准。

"米斯特拥有庞大的资金,一个伟大的团队,最近已经推出了一个gps-3.5比开源模式,"他写道。"他们或类似的机构将在今年年底前推出一个gpt-4级的开源模型。"

法国的一家初创公司--米斯特拉尔人工智能在发布了 混合激光激光器 ,在很多用例中,它比GPS-3.5的性能有所提高。

在一个线程式的讨论中,nus研究的共同创始人"特奈姆"提出了一个重要的,但哲学的观点。他说:"操作系统(开源)中的每一个能力增长都是一个永久性的东西,永远不能从世界上夺走,永远都可以可靠地使用。"基本上,只要开源人工智能技术有所进步,就没有任何公司可以限制其访问。

打开还是关闭?无休止的辩论

开放源代码与封闭源代码的辩论让人想起了早期的操作系统在Windows和Linux之间的斗争。ML学校的圣地亚哥皮诺写到,专有的AI模型可能会赢得像Windows一样的普通消费者的支持,但是开源软件提供的定制和控制对于公司用户来说非常有用。

皮诺强调了有多少公司开始试用Tg-1,但随后转向了开源模型,他们可以根据自己的具体需求和数据合规性要求对这些模型进行微调和定制。他说,开源解决方案避免了供应商锁定,并提供了透明度。

"封闭的、专有的模型可能会赢得个人,但大多数公司都不愿意将数据发送给微软或谷歌。他们想要控制权。"开源模型是答案,"他在《伯纳德的线索》走红前的一天在微博上说。

这种观点在关于伯纳德的微博的辩论中也是这样。一家软件开发公司,强调了开源模型的特殊潜力:"(开源模型)将在重要的地方进行竞争:与领域特定数据和专业知识的领域特定问题,而这些领域并没有。"

富尔坎-格扎帕-卡拉,计算机工程师,因其YouTube频道而闻名。 安全措施 ,也是那些更微妙的立场。在谈到解密时,他同意伯纳德的说法,他说"只有在特定的任务上,开放源代码LMS才会通过开放。""

托姆茨卡拉提供了一个公司的例子,该公司"在自己的文档上培训LMA。"是的,"开放"有能力根据具体的指令和文档定制GITS,但向第三方处理敏感数据始终是一个令人关切的问题。这一关切最近得到证实,因为人们发现,个性化的全球数据技术将敏感数据提供给第三方用户。

严列肯,梅塔的人工智能开发和 激烈的开源辩护者 他曾多次表示,"开源人工智能基金会将封闭的、专有的人工智能模型清除掉。"另一个人工智能巨头谷歌也认识到了开源人工智能所带来的威胁:"开源模型更快,更能定制,更私人,更能以英镑支付。" 泄漏的谷歌备忘录 in 2023.

开源模式是否会与GPS-4相匹配,以及今年未来的迭代,还有待观察。然而,双方专家的观点显示出一种有趣的紧张关系。封闭源代码模型可能在资源和快速迭代方面有优势,但开源工具正在迅速发展,提供了永久的功能和定制性。目前,人工智能社区可以观看竞争的展开,并享受使用现有最佳技术的好处。