Loyiha Debian loyiha ishlab chiquvchilari o'rtasida mashinani o'rganish modellarini loyihaning asosiy omboriga qabul qilish mezonlarini tasdiqlash uchun umumiy rezolyutsiya (GR) ovoz berishini e'lon qildi. Muhokama bosqichi endi boshlandi, shundan so'ng ovozlar to'plana boshlaydi (ovoz berish boshlanish sanasi hali aniqlanmagan). Paketlar va infratuzilmani saqlash bilan shug'ullanadigan taxminan 1000 ta ishlab chiquvchi ovoz berish huquqiga ega. Debian.
Ochiq litsenziyalar asosida tarqatiladigan, ammo modelni o'qitish uchun manba materiallari va vositalarini taqdim etmagan AI modellari mezonlarga mos kelmaydigan deb tan olinishi taklif qilinmoqda. Debian, bepul dasturiy ta'minotni (DFSG) aniqlash, Debian Bepul dasturiy ta'minot bo'yicha qo'llanma). Agar taklif ma'qullansa, bunday modellarni loyihaning asosiy omboriga kiritish mumkin bo'lmaydi. Bunday modellarni bepul bo'lmagan omborlarga yuborish imkoniyati hozirgi ovoz berish jarayonida ko'rib chiqilmayapti.
O'qitish uchun ma'lumotlar mavjud bo'lmaganda yuzaga keladigan muammolar orasida quyidagilar qayd etilgan:
- O'qitish uchun ishlatiladigan manba ma'lumotlari yoki dasturlarning etishmasligi tayyor AI modellarini o'zgartirish imkoniyatini sezilarli darajada cheklaydi. Litsenziyada o'zgartirishga ruxsat berilgan bo'lsa-da, amalda bunday o'zgartirish qiyin. O'zgartirish talab qilinishi mumkin, masalan, yangi tillarni qo'llab-quvvatlash uchun tokenizerni almashtirish kerak bo'lsa.
- Trening uchun foydalaniladigan ma'lumotlar modelning "manba kodi" sifatida talqin qilinishi mumkin va bu "manba kodini" o'qitish vositasi tomonidan qayta ishlash natijasida tayyor model. Shunga ko'ra, modelni to'liq o'zgartirish uchun dastlabki ma'lumotlar va asboblarni o'zgartirish imkoniyati bo'lishi kerak.
- Modelni yaratish bo'yicha bajarilgan ishlarni asl ma'lumotlar va vositalardan foydalanmasdan takrorlash mumkin emas.
- Xavfsizlik va axloqiy muammolar. Manba ma'lumotlari va vositalarisiz, modellardagi zaifliklarni tuzatish qobiliyati ikkilik yamoqlardan foydalanish yoki modelni to'liq almashtirish bilan cheklangan. Bunday yamoqlarni faqat model muallifi tayyorlashi mumkin va model iste'molchilari unga to'liq qaram bo'lib qoladilar. Shu bilan birga, hech kim, jumladan, model mualliflari ham bu tarzda taklif etilayotgan o'zgarishlarning mohiyatini tushuna olmaydi. Manba ma'lumotlarining etishmasligi, shuningdek, mashinani o'rganish modellariga orqa eshik qo'shimchalarini aniqlashni qiyinlashtiradi.
- O'rganish cheklovlari. Dastlabki ma'lumotlarsiz modelning bunday foydalanishga ruxsat beruvchi litsenziyalar bo'yicha taqdim etilgan ma'lumotlarga o'rgatilganligini tasdiqlash yoki o'quv jarayonida noqonuniy olingan ma'lumotlardan foydalanilmaganligini istisno qilish mumkin emas. Bundan tashqari, agar treningda GPL litsenziyasi bo'yicha ma'lumotlardan foydalanilgan bo'lsa, ushbu ma'lumotlarning nusxasi bilan modelning chiqishida parchalar mavjudligini tahlil qilish kerak bo'lishi mumkin, buning uchun manba va litsenziya ko'rsatilishi kerak. Ishlab chiquvchi o'z loyihasiga model tomonidan yaratilgan kod/tarkibni qo'shishi va ba'zi manba ma'lumotlari uchun litsenziyani beixtiyor buzishi mumkin.
O'tgan oktyabr oyida Ochiq manba tashabbusi (OSI) ochiq manbali AI tizimining ta'rifini e'lon qildi. Ochiq AI tizimi quyidagi imkoniyatlarni taqdim etishi kerak: alohida ruxsat olish zaruratisiz istalgan maqsadda foydalanish; tizimning ishlashini o'rganish va uning tarkibiy qismlarini tekshirish; har qanday maqsadda o'zgartirishlar kiritish; o'zgartirishlar kiritilgandan so'ng, foydalanish maqsadlarini cheklamagan holda, asl nusxani ham, qayta ko'rib chiqilgan nusxasini ham boshqa shaxslarga topshirish. Ochiq AI tizimi model arxitekturasi, o'qitish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar va o'qitish metodologiyasi, shuningdek, AI tizimini ishga tushirish va o'qitish uchun dastlabki kod haqida batafsil ma'lumotni o'z ichiga olishi kerak. Ma'lumotlar professional ishlab chiquvchiga o'qitish uchun bir xil yoki shunga o'xshash ma'lumotlardan foydalangan holda ekvivalent AI tizimini mustaqil ravishda qayta yaratishi uchun etarli bo'lishi kerak.
Software Freedom Conservancy (SFC) bu ta'rifni tanqid qildi. Norozilik mezonlar modelni o'qitish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarni taqdim etishni talab qilmasligi bilan bog'liq. OSI ta'rifi o'quv ma'lumotlarining o'zi emas, balki faqat o'quv ma'lumotlari tafsilotlarini taqdim etishni talab qiladi. Qabul qilingan ta'rif Ochiq manbaning belgilangan to'rtta erkinligidan faqat ikkitasini - foydalanish va tarqatish huquqini kafolatlaydi, o'zgartirish va o'rganish huquqlari esa to'liq kafolatlanmagan.
OSI qarori asl ma'lumotlarni nashr etish ko'p hollarda AI modeli ishlab chiquvchisiga bog'liq bo'lmagan sabablarga ko'ra imkonsiz ekanligi bilan izohlanadi, masalan, maxfiylikni saqlash zarurati, mualliflik huquqi bilan himoyalangan materiallardan foydalanish, uchinchi tomon provayderlarining ma'lumotlarini litsenziyalash va boshqalar. Agar ma'lumotlarni taqdim etish talabi qo'shilsa, mavjud bo'lgan katta modellarning hech biri ochiq va aniq ta'rifga aylanmaydi. utopiya.
Manba: opennet.ru
