{"id":120383,"date":"2024-10-29T01:09:07","date_gmt":"2024-10-28T23:09:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/organizacziya-osi-vyrabotala-kriterii-otkrytosti-ai-sistem"},"modified":"2024-10-29T01:09:07","modified_gmt":"2024-10-28T23:09:07","slug":"organizacziya-osi-vyrabotala-kriterii-otkrytosti-ai-sistem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/organizacziya-osi-vyrabotala-kriterii-otkrytosti-ai-sistem","title":{"rendered":"L'organisation OSI a \u00e9labor\u00e9 des crit\u00e8res d'ouverture pour les syst\u00e8mes d'IA","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
L'organisation Open Source Initiative (OSI), qui se consacre \u00e0 la v\u00e9rification des licences pour leur conformit\u00e9 aux crit\u00e8res Open Source, a approuv\u00e9 le document Open Source AI Definition v1.0 (OSAID), qui d\u00e9finit l'IA ouverte. Un syst\u00e8me d'IA peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme ouvert s'il respecte les crit\u00e8res suivants : <\/p>\n
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Possibilit\u00e9 d'utilisation \u00e0 des fins vari\u00e9es sans n\u00e9cessit\u00e9 d'obtenir une autorisation distincte ;\n
Possibilit\u00e9 d'examiner le fonctionnement du syst\u00e8me et d'inspecter ses composants ;\n
Possibilit\u00e9 d'apporter des modifications \u00e0 des fins vari\u00e9es, y compris des ajustements des informations produites par le syst\u00e8me ;\n
Possibilit\u00e9 de transmettre aux tiers \u00e0 la fois la version originale et les modifications apport\u00e9es, sans limitation des objectifs d'utilisation. <\/ul>\n
Pour permettre les modifications, un syst\u00e8me d'IA ouvert doit inclure : <\/p>\n
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Des informations d\u00e9taill\u00e9es sur les donn\u00e9es utilis\u00e9es pour l'entra\u00eenement et la m\u00e9thodologie d'entra\u00eenement. Les informations doivent suffire \u00e0 ce qu'un d\u00e9veloppeur professionnel puisse recr\u00e9er un syst\u00e8me d'IA \u00e9quivalent, en utilisant les m\u00eames ou des donn\u00e9es similaires pour l'entra\u00eenement.\n
Le code source permettant \u00e0 la fois d'ex\u00e9cuter le syst\u00e8me d'IA et d'effectuer son processus d'apprentissage. Ce code doit \u00e9galement couvrir des domaines tels que le pr\u00e9traitement, la v\u00e9rification des donn\u00e9es et la tokenisation. De plus, une description d\u00e9taill\u00e9e de l'architecture du mod\u00e8le doit \u00eatre fournie. <\/li>\n
Les param\u00e8tres du mod\u00e8le (poids) impliquant la disponibilit\u00e9 d'une tranche d'\u00e9tat pr\u00eate \u00e0 l'emploi apr\u00e8s l'entra\u00eenement ou d'une version finale optimis\u00e9e du mod\u00e8le. <\/li>\n<\/ul>\n
De grands mod\u00e8les de langage d'apprentissage automatique reconnus comme conformes aux crit\u00e8res \u00e9tablis : Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber (LLM360), CrystalCoder (LLM360) et T5 (Google). <\/p>\n
De grands mod\u00e8les de langage d'apprentissage automatique qui pr\u00e9tendent \u00eatre conformes, mais n\u00e9cessitent des modifications des licences ou des r\u00e8gles d'utilisation : BLOOM (BigScience), Starcoder2 (BigCode) et Falcon (TII). <\/p>\n