L'Open Source Initiative (OSI), qui examine la conformité des licences avec les critères Open Source, a approuvé l'Open Source AI Definition v1.0 (OSAID), qui définit la définition de l'IA ouverte. Un système d’IA peut être considéré comme ouvert s’il répond aux critères suivants :
- Possibilité d'utilisation à n'importe quelle fin sans avoir besoin d'obtenir une autorisation séparée ;
- Capacité à étudier le fonctionnement du système et à inspecter ses composantes ;
- La possibilité d'apporter des modifications à n'importe quelle fin, y compris la modification des informations produites par le système ;
- Possibilité de transférer à d'autres personnes la version originale et l'édition après modification, sans limiter les finalités d'utilisation.
Pour permettre le changement, un système d’IA ouvert doit inclure :
- Informations détaillées sur les données utilisées dans la formation et la méthodologie de formation. Il devrait y avoir suffisamment d'informations pour qu'un développeur professionnel puisse recréer lui-même un système d'IA équivalent, en utilisant des données identiques ou similaires pour la formation.
- Code source qui vous permet à la fois de lancer le système d'IA et d'effectuer le processus de formation. Le code doit également couvrir des domaines tels que le prétraitement, la validation des données et la tokenisation. De plus, une description détaillée de l’architecture du modèle doit être fournie.
- Paramètres du modèle (coefficients de pondération), impliquant la présence d'une tranche d'état prête à l'emploi après entraînement ou la présence d'une version finale optimisée du modèle.
Grands modèles de langage d'apprentissage automatique répondant aux critères préparés : Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber (LLM360), CrystalCoder (LLM360) et T5 (Google).
Grands modèles de langage d'apprentissage automatique qui prétendent être conformes, mais nécessitent des modifications de licences ou de règles d'utilisation : BLOOM (BigScience), Starcoder2 (BigCode) et Falcon (TII).
Les grands modèles de langage d'apprentissage automatique ne répondent pas aux critères des systèmes d'IA ouverts en raison du manque de composants nécessaires ou de la présence d'exigences incompatibles avec les principes de l'Open Source : Llama2 (Meta), Grok (X/Twitter), Phi-2 (Microsoft) et Mixtral (Mistral).
Source: opennet.ru
