المصدر المفتوح أو OpenAI: ما هو أفضل طريق للذكاء الاصطناعي المتقدم؟ – فك التشفير

هل يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزة والمفتوحة المصدر أن تتنافس مع نماذج الملكية الممولة تمويلا جيدا مثل نموذج GPT-4 القوي من شركة OpenAI؟ أثار السؤال المتكرر جدلاً حيويًا على تويتر بعد أن اختار باحث سابق في الذكاء الاصطناعي في Google جانبًا.

وقد تحدى أرنود بينارد، المؤسس المشارك لشركة غاليليو للذكاء الاصطناعي، قائلاً: "إذا كنت تعتقد أن النماذج مفتوحة المصدر ستتغلب على GPT-4 هذا العام، فأنت مخطئ". واستشهد بموهبة OpenAI ومواردها والطبيعة القوية لـ GPT-4 كمنتج يتجاوز شهادة LLM، وأكد أن المشاريع مفتوحة المصدر قد تواجه صعوبات في التحول من المنافسين إلى أبطال الذكاء الاصطناعي.

وليس من المستغرب أن تثير تغريدة بينارد ردود فعل متباينة، تراوحت بين الدعم الصاخب والخلاف الشديد.

رايان كيسي، أحد المتحمسين المشهورين للذكاء الاصطناعي والذي يكتب النشرة الإخبارية ”ما وراء الغابة الصفراء,” offered a more optimistic take on open-source AI’s potential, stating, “Open source will match or beat this year,” according to his calculations. “If there’s demand for it, there will be innovation.”

من ناحية أخرى، استراتيجي الذكاء الاصطناعي جيريمي تراغونا وأشار أن "نماذج OpenAI تستمر في التحرك"، مضيفًا أن "النماذج مفتوحة المصدر ستواجه صعوبة في مواكبة السرعة لضرب هدف متحرك في الوقت الذي يكون فيه الهدف في وضع يسمح له بالضرب". بمعنى آخر، في حين أن النماذج مفتوحة المصدر قد تلحق بـ GPT-3.5 في عصر GPT-4، فقد يكون هناك GPT-5 بحلول الوقت الذي نحصل فيه على شهادات LLM عامة يمكن مقارنتها بـ GPT-4.5 Turbo.

يعتقد جون هاولز، وهو محلل تقني، أن الموارد ليست المعيار الوحيد الذي يفصل بين برامج LLM المفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.

وكتب: "تتمتع ميسترال بتمويل ضخم، وفريق رائع، وقد طرحت مؤخرًا نموذجًا مفتوح المصدر يتفوق على GPT-3.5". "سوف يقومون هم أو جماعة مماثلة بطرح نموذج مفتوح المصدر على مستوى GPT-4 بحلول نهاية هذا العام."

اكتسبت شركة Mistral AI، وهي شركة فرنسية ناشئة، شهرة بعد إطلاقها ميكسترال إل إل إم، والذي يوفر أداءً محسنًا مقارنة بـ GPT-3.5 في العديد من حالات الاستخدام.

في مناقشة مترابطة، أشار الشريك المؤسس لشركة Nous Research "Teknium" إلى نقطة مهمة ولكنها فلسفية. وقال: "كل زيادة في القدرات في نظام التشغيل (المصدر المفتوح) هي شيء دائم لا يمكن أخذه من العالم ويمكن استخدامه بشكل موثوق إلى الأبد". في الأساس، طالما أن هناك بعض التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، فلا يمكن لأي شركة تقييد وصولها.

مفتوحة أم مغلقة؟ نقاش لا ينتهي

إن الجدل حول المصادر المفتوحة مقابل المصادر المغلقة يذكرنا بمعارك أنظمة التشغيل المبكرة بين Windows وLinux. كتب سانتياغو بينو من مدرسة ML أن نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتكارية قد تجذب المستهلكين بشكل عام مثلما فعل نظام Windows، ولكن هذا البرنامج مفتوح المصدر يوفر التخصيص والتحكم الذي يمكن أن يكون مفيدًا للغاية لمستخدمي الشركات.

سلط بينو الضوء على عدد الشركات التي تبدأ في تجربة ChatGPT ثم تنتقل بعد ذلك إلى نماذج مفتوحة المصدر، والتي يمكنها ضبطها وتخصيصها وفقًا لاحتياجاتها المحددة ومتطلبات الامتثال للبيانات. وقال إن الحلول مفتوحة المصدر تتجنب تقييد البائعين وتوفر الشفافية.

"قد تفوز النماذج المغلقة المملوكة للأفراد، لكن معظم الشركات لا ترغب في إرسال بياناتها إلى Microsoft أو Google. يريدون السيطرة. وقال في تغريدة قبل أيام من انتشار موضوع برنارد: "إن النماذج مفتوحة المصدر هي الحل".

تمت مشاركة هذا النوع من وجهات النظر في المناقشة حول تغريدة برنارد من قبل شركة سكيومو، وهي شركة لتطوير البرمجيات، والتي أكدت على الإمكانات المتخصصة للنماذج مفتوحة المصدر: "(النماذج مفتوحة المصدر) سوف تتنافس حيثما يهم: المشاكل الخاصة بالمجال ببيانات وخبرات خاصة بالمجال لا تمتلكها (OpenAI)."

Furkan Gözükara، مهندس كمبيوتر معروف بقناته على YouTube دورات ثانية، وهو أيضًا من بين أولئك الذين لديهم موقف أكثر دقة. يتحدث الي فك تشفيرلقد اتفق مع برنارد قائلاً: "فقط في مهام محددة، سوف يجتاز حاملو شهادات LLM مفتوحة المصدر برنامج OpenAI."

ويعطي جوزوكارا مثالاً على شركة "تدرب ماجستير إدارة الأعمال على وثائقها الخاصة". نعم، لدى OpenAI القدرة على تخصيص GPTs بناءً على تعليمات ومستندات محددة، ولكن التعامل مع البيانات الحساسة لأطراف ثالثة يمثل دائمًا مصدر قلق. تم التحقق من صحة هذا القلق مؤخرًا عندما تم الكشف عن أن GPTs الشخصية قد أعطت بيانات حساسة لمستخدمي الطرف الثالث.

يان ليكون، رئيس تطوير الذكاء الاصطناعي في شركة Meta وأ مدافع شرس مفتوح المصدرصرح مرارًا وتكرارًا أن "النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ستقضي على نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة والمملوكة". تدرك شركة جوجل، وهي شركة عملاقة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي، أيضًا التهديد الذي يشكله الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: "النماذج مفتوحة المصدر أسرع وأكثر قابلية للتخصيص وأكثر خصوصية وأكثر قدرة". مذكرة جوجل مسربة في 2023.

ويبقى أن نرى ما إذا كانت النماذج مفتوحة المصدر ستطابق أو تتفوق على GPT-4 والتكرارات المستقبلية هذا العام. ومع ذلك، فإن وجهات نظر الخبراء من كلا الجانبين تكشف عن توتر مثير للاهتمام. قد تتمتع النماذج مغلقة المصدر بميزة الموارد والتكرار السريع، لكن الأدوات مفتوحة المصدر تتطور بسرعة، وتوفر إمكانات دائمة وقابلية للتخصيص. في الوقت الحالي، يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعي مشاهدة المنافسة والتمتع بفوائد استخدام أفضل التقنيات المتاحة.

حرره ريان أوزاوا.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://decrypt.co/211563/open-source-or-openai-whats-the-best-path-to-advanced-ai