{"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\/sv\/blog\/news\/organizacziya-osi-vyrabotala-kriterii-otkrytosti-ai-sistem","title":{"rendered":"OSI-organisationen har utvecklat kriterier f\u00f6r \u00f6ppenhet f\u00f6r AI-system.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Organisationen Open Source Initiative (OSI), som granskar licenser f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att de uppfyller kriterierna f\u00f6r Open Source, har godk\u00e4nt dokumentet Open Source AI Definition v1.0 (OSAID), vilket formulerar en definition av \u00f6ppen AI. En AI-system kan betraktas som \u00f6ppen om den uppfyller f\u00f6ljande kriterier: <\/p>\n
\n
M\u00f6jlighet att anv\u00e4nda f\u00f6r vilket syfte som helst utan att beh\u00f6va f\u00e5 s\u00e4rskilt tillst\u00e5nd;\n
M\u00f6jlighet att studera hur systemet fungerar och inspektera dess komponenter;\n
M\u00f6jlighet att g\u00f6ra \u00e4ndringar f\u00f6r vilken anledning som helst, inklusive att \u00e4ndra den information som systemet producerar;\n
M\u00f6jlighet att vidarebefordra b\u00e5de urversionen och redigeringarna efter att \u00e4ndringar har gjorts, utan begr\u00e4nsningar i syftet med anv\u00e4ndningen. <\/ul>\n
F\u00f6r att m\u00f6jligg\u00f6ra \u00e4ndringar m\u00e5ste ett \u00f6ppet AI-system inkludera: <\/p>\n
\n
Detaljerad information om de data som anv\u00e4ndes f\u00f6r tr\u00e4ning och tr\u00e4ningsmetodologin. Informationen m\u00e5ste vara tillr\u00e4cklig s\u00e5 att en professionell utvecklare kan \u00e5terskapa ett motsvarande AI-system med hj\u00e4lp av samma eller liknande data.\n
K\u00e4llkoden som g\u00f6r det m\u00f6jligt att b\u00e5de k\u00f6ra AI-systemet och genomf\u00f6ra processen f\u00f6r dess tr\u00e4ning. Koden ska \u00e4ven omfatta omr\u00e5den som f\u00f6rbearbetning, datagranskning och tokenisering. Dessutom ska en detaljerad beskrivning av modellens arkitektur tillhandah\u00e5llas. <\/li>\n
Modellens parametrar (vikter), vilket inneb\u00e4r att det finns ett f\u00e4rdigt anv\u00e4ndningsbart tillst\u00e5nd efter tr\u00e4ning eller en slutlig optimerad version av modellen. <\/li>\n<\/ul>\n
Stora spr\u00e5kmodeller f\u00f6r maskininl\u00e4rning som anses uppfylla de angivna kriterierna: Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber (LLM360), CrystalCoder (LLM360) och T5 (Google). <\/p>\n
Stora spr\u00e5kmodeller f\u00f6r maskininl\u00e4rning som aspirerar att uppfylla kriterierna men kr\u00e4ver \u00e4ndringar i licenser eller anv\u00e4ndarvillkor: BLOOM (BigScience), Starcoder2 (BigCode) och Falcon (TII). <\/p>\n
Stora spr\u00e5kmodeller f\u00f6r maskininl\u00e4rning som anses inte uppfylla kriterierna f\u00f6r \u00f6ppna AI-system, antingen p\u00e5 grund av brist p\u00e5 n\u00f6dv\u00e4ndiga komponenter eller p\u00e5 grund av krav som \u00e4r of\u00f6renliga med principerna f\u00f6r Open Source: Llama2 (Meta), Grok (X\/Twitter), Phi-2 (Microsoft) och Mixtral (Mistral). \n K\u00e4lla: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"