मुख्य तथ्य
- डेवलपर्स का एक नया समूह ओपन-सोर्स एआई मॉडल बना रहा है।
- समूह बड़े पैमाने पर भाषा प्रशिक्षण मॉडल का उपयोग करता है जिसे वह खुले लाइसेंस के तहत जारी करेगा।
- ओपन-सोर्स एआई नई तकनीक की संभावित गेम-चेंजिंग पावर को पूर्वाग्रहों और त्रुटियों से कम प्रवण बनाने में मदद कर सकता है।
बड़ी कंपनियों (एआई) द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता में बहुत शोध किया गया है, लेकिन एक ऑनलाइन समूह इस प्रक्रिया का लोकतंत्रीकरण करना चाहता है।
EleutherAI ओपन-सोर्स AI रिसर्च पर केंद्रित स्वयंसेवी शोधकर्ताओं, इंजीनियरों और डेवलपर्स का हाल ही में गठित समूह है। संगठन बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए GPT-Neo और GPT-NeoX कोडबेस का उपयोग करता है, जिसे वह खुले लाइसेंस के तहत जारी करने की योजना बना रहा है।
एआई कंपनी ग्रेविटी के सीईओ एडवर्ड कुई ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया, "ओपन सोर्स डेटा शोधकर्ताओं को लाभान्वित करता है क्योंकि वैज्ञानिकों के पास मॉडल को प्रशिक्षित करने और शोध को पूरा करने के लिए अधिक मुफ्त संसाधन हैं।" उनकी कंपनी EueutherAI में शामिल नहीं है। "हम जानते हैं कि वास्तविक उपयोग के मामलों से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की सामान्य कमी के कारण एआई परियोजनाओं के स्कोर को रोक दिया गया था, इसलिए मार्गदर्शन स्थापित करना महत्वपूर्ण है जो भाग लेने वाले समुदाय की सहायता से डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करता है।"
यही तरीका है
EleutherAI की शुरुआत विनम्र थी। पिछले साल, कॉनर लेही नामक एक स्वतंत्र एआई शोधकर्ता ने एक डिस्कॉर्ड सर्वर पर निम्नलिखित संदेश पोस्ट किया: "अरे दोस्तों [एसआईसी] ओपनएआई को अपने पैसे के लिए अच्छे पुराने दिनों की तरह एक रन दें।"
और इसलिए, समूह का गठन किया गया। अब इसके सैकड़ों योगदानकर्ता हैं जो अपना कोड ऑनलाइन सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी GitHub पर पोस्ट करते हैं।
ओपन सोर्सिंग AI प्रयास कोई नई बात नहीं है।वास्तव में, Airbnb का Airflow वर्कफ़्लो प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म और Lyft का डेटा डिस्कवरी इंजन डेटा टीमों को डेटा के साथ बेहतर काम करने में सक्षम बनाने के लिए ओपन-सोर्स टूल का उपयोग करने के परिणाम हैं, जैसा कि Lifewire के साथ एक ईमेल साक्षात्कार में सॉफ्टवेयर कंपनी CloudiTwins के प्रोजेक्ट मैनेजर अली रहमान ने बताया।.
"जिस तरह ओपन-सोर्स क्रांति ने सॉफ्टवेयर विकास के परिवर्तन को जन्म दिया है, वैसे ही यह डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि के विकास और लोकतंत्रीकरण को भी चला रहा है," रहमान ने कहा। "ओपन सोर्स एंटरप्राइज़ डेटा साइंस सॉल्यूशंस का एक महत्वपूर्ण प्रवर्तक बन गया है, जिसमें अधिकांश डेटा वैज्ञानिक ओपन-सोर्स टूल्स का उपयोग कर रहे हैं।"
दरवाजा खोलना
ओपन-सोर्स एआई विकसित करने से नई तकनीक की संभावित गेम-चेंजिंग पावर को पूर्वाग्रहों और त्रुटियों से कम करने में मदद मिल सकती है, कुछ पर्यवेक्षकों का तर्क है।
एआई अनुसंधान अब मुख्य रूप से खुले में होता है, लगभग सभी कंपनियों, अनुसंधान प्रयोगशालाओं और विश्वविद्यालयों ने विद्वानों के प्रकाशनों में तुरंत अपने परिणाम प्रस्तुत किए, आईबीएम के एआई शोधकर्ता कुश वार्ष्णेय ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"यह खुला समुदाय आवश्यक है, क्योंकि यह सुनिश्चित करने के लिए जांच और संतुलन के उन्नत स्तर प्रदान करता है कि एआई पर शोध किया जा रहा है, बनाया गया है, तैनात किया गया है और जिम्मेदारी से लागू किया गया है," वार्ष्णेय ने कहा। "यह उन स्थितियों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां ये सिस्टम समाज के हमारे सबसे कमजोर सदस्यों के जीवन को प्रभावित कर सकते हैं। यह खुलापन न केवल सामान्य मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम पर बल्कि भरोसेमंद एआई के तत्वों पर भी लागू होता है।"
रहमान ने कहा कि मालिकाना और ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के बीच महत्वपूर्ण अंतरों में से एक लचीलापन और अनुकूलन है। मालिकाना AI अनुसंधान में सुरक्षा, अपडेट और अनुकूलन के मुद्दे होंगे।
"ऐसा इसलिए है क्योंकि ओपन-सोर्स समुदाय-आधारित दृष्टिकोण को हजारों उद्योग विशेषज्ञों से मूल्यवान इनपुट प्राप्त होता है जो संभावित सुरक्षा कमजोरियों की पहचान करते हैं जिन्हें बाद में और अधिक तेज़ी से दूर किया जाता है," रहमान ने कहा।"समुदाय की आम सहमति का मतलब है कि गुणवत्ता की गारंटी है और नए अवसरों की अधिक आसानी से पहचान की जाती है।"
एक और मुद्दा यह है कि मालिकाना एआई अनुसंधान इंटरऑपरेबल नहीं होगा, जिसका अर्थ है कि यह विभिन्न डेटा प्रारूपों के साथ काम नहीं कर सकता है और इसमें वेंडर लॉक-इन होने की संभावना है, जो कंपनियों को समाधान करने से पहले सॉफ़्टवेयर का परीक्षण और परीक्षण करने से रोकता है, रहमान ने कहा।
लेकिन एआई शोध के हर पहलू को ओपन-सोर्स होने की जरूरत नहीं है, मेडिकल एआई कंपनी रिवील सर्जिकल के सीईओ क्रिस केंट ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। "यह एआई के प्रमुख अनुप्रयोगों के व्यावसायिक विकास को चलाने वाले आर्थिक प्रोत्साहनों की रक्षा करना महत्वपूर्ण है," उन्होंने कहा।
हालांकि, एआई में अनुसंधान के लिए एक मजबूत ओपन-सोर्स घटक की जरूरत है, केंट ने कहा। उन्होंने कहा कि ओपन सोर्स विश्वास बनाने और डेटासेट का उपयोग करने के लिए काम करता है जो एकल संस्थानों या कंपनियों द्वारा नियंत्रित नहीं किया जाना चाहिए या नहीं होना चाहिए।
"एक खुला स्रोत दृष्टिकोण अंतर्निहित पूर्वाग्रह की पहचान करने और क्षतिपूर्ति करने का सबसे अच्छा तरीका है जो प्रशिक्षण सेट में मौजूद हो सकता है और एआई के अधिक समग्र, रचनात्मक और विश्वसनीय अनुप्रयोगों को जन्म देगा," केंट ने कहा।
