Open Source oder OpenAI: Was ist der beste Weg zu fortschrittlicher KI? – Entschlüsseln

Können ausgereifte, dezentrale Open-Source-Modelle für künstliche Intelligenz mit gut finanzierten proprietären Modellen wie dem leistungsstarken GPT-4 von OpenAI konkurrieren? Die häufig gestellte Frage löste eine lebhafte Debatte auf Twitter aus, nachdem sich ein ehemaliger Google-KI-Forscher für eine Seite entschieden hatte.

Arnaud Benard, Mitbegründer von Galileo AI, warf den Fehdehandschuh hin und sagte: „Wenn Sie glauben, dass Open-Source-Modelle dieses Jahr GPT-4 schlagen werden, liegen Sie falsch.“ Er verwies auf das Talent und die Ressourcen von OpenAI sowie auf die Robustheit von GPT-4 als Produkt, das über ein LLM hinausgeht, und behauptete, dass Open-Source-Projekte Schwierigkeiten haben könnten, sich von Herausforderern zu KI-Champions zu entwickeln.

Es überrascht nicht, dass Benards Tweet gemischte Reaktionen hervorrief, die von lautstarker Unterstützung bis hin zu heftiger Meinungsverschiedenheit reichten.

Ryan Casey, ein beliebter KI-Enthusiast, der den Newsletter schreibt „Jenseits des Gelben Waldes„, zeigte sich optimistischer hinsichtlich des Potenzials von Open-Source-KI und erklärte: „Open Source wird dieses Jahr mithalten oder es übertreffen“, so seine Berechnungen. „Wenn es eine Nachfrage danach gibt, wird es Innovationen geben.“

Auf der anderen Seite der KI-Stratege Jeremi Traguna bekannt dass „die Modelle von OpenAI in Bewegung bleiben“ und fügte hinzu, dass „Open-Source-Modelle Schwierigkeiten haben werden, mit der Geschwindigkeit Schritt zu halten, um ein sich bewegendes Ziel zu treffen, wenn sich das Ziel in der Position befindet, in der es getroffen werden soll.“ Mit anderen Worten: Während Open-Source-Modelle in der Ära von GPT-3.5 möglicherweise mit GPT-4 gleichziehen, könnte es zu dem Zeitpunkt, an dem wir generalistische LLMs haben, die mit GPT-5 Turbo vergleichbar sind, ein GPT-4.5 geben.

Jon Howells, ein Technologieanalyst, glaubt, dass Ressourcen nicht der einzige Standard sind, der Open-Source-LLMs von Closed-Source-LLMs trennt.

„Mistral verfügt über enorme Mittel, ein großartiges Team und hat kürzlich ein Open-Source-Modell herausgebracht, das GPT-3.5 übertrifft“, schrieb er. „Sie oder ein ähnliches Unternehmen werden bis Ende dieses Jahres ein Open-Source-Modell auf GPT-4-Ebene herausbringen.“

Mistral AI, ein französisches Startup, hat nach der Veröffentlichung seines Unternehmens Anerkennung gefunden Mixtral LLM, das in vielen Anwendungsfällen eine verbesserte Leistung gegenüber GPT-3.5 bietet.

In einer Thread-Diskussion brachte Nous Research-Mitbegründer „Teknium“ einen wichtigen, aber philosophischen Punkt vor. „Jede Leistungssteigerung im Betriebssystem (Open Source) ist eine dauerhafte Sache, die niemals aus der Welt genommen werden kann und für immer zuverlässig genutzt werden kann“, sagte er. Grundsätzlich kann kein Unternehmen seinen Zugriff einschränken, solange es Fortschritte in der Open-Source-KI-Technologie gibt.

Offen oder geschlossen? Eine endlose Debatte

Die Debatte zwischen Open Source und Closed Source erinnert an die frühen Betriebssystemkämpfe zwischen Windows und Linux. Santiago Pino von der ML School schrieb, dass proprietäre KI-Modelle den allgemeinen Verbraucher wie Windows überzeugen könnten, Open-Source-Software jedoch Anpassungen und Kontrolle bietet, die für Unternehmensanwender äußerst nützlich sein können.

Pino hob hervor, wie viele Unternehmen mit ChatGPT experimentieren, dann aber auf Open-Source-Modelle migrieren, die sie an ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen an die Datenkonformität anpassen und anpassen können. Open-Source-Lösungen vermeiden eine Anbieterbindung und sorgen für Transparenz, sagte er.

„Geschlossene, proprietäre Modelle könnten Einzelpersonen überzeugen, aber die meisten Unternehmen möchten ihre Daten nicht an Microsoft oder Google senden. Sie wollen Kontrolle. Open-Source-Modelle sind die Antwort“, sagte er in einem Tweet, Tage bevor Bernards Thread viral ging.

Diese Ansicht wurde in der Debatte über Bernards Tweet von Sciumo Inc., einem Softwareentwicklungsunternehmen, geteilt, das das Nischenpotenzial von Open-Source-Modellen betonte: „(Open-Source-Modelle) werden dort konkurrieren, wo es darauf ankommt: bei domänenspezifischen Problemen.“ mit domänenspezifischen Daten und Fachwissen, über das (OpenAI) nicht verfügt.“

Furkan Gözükara, ein Computeringenieur, der für seinen YouTube-Kanal bekannt ist SEKurseAuch sie gehört zu denen mit einer differenzierteren Haltung. Im Gespräch mit Entschlüsseln, stimmte er Bernard zu und sagte, dass „Open-Source-LLMs nur bei bestimmten Aufgaben OpenAI bestehen werden“.

Gözükara nennt als Beispiel ein Unternehmen, das „LLM anhand (seiner) eigenen Dokumente ausbildet“. Ja, OpenAI hat die Möglichkeit, GPTs auf der Grundlage spezifischer Anweisungen und Dokumente anzupassen, aber der Umgang mit sensiblen Daten an Dritte ist immer ein Problem. Diese Besorgnis wurde kürzlich bestätigt, als bekannt wurde, dass personalisierte GPTs sensible Daten an Drittbenutzer weitergaben.

Yan Lecun, Leiter der KI-Entwicklung bei Meta und a leidenschaftlicher Open-Source-Verteidiger, hat wiederholt erklärt, dass „Open-Source-KI-Grundlagenmodelle geschlossene und proprietäre KI-Modelle verdrängen werden.“ Google, ein weiterer KI-Gigant, erkennt ebenfalls die Bedrohung durch Open-Source-KI: „Open-Source-Modelle sind schneller, anpassbarer, privater und um ein Vielfaches leistungsfähiger“, sagte a durchgesickertes Google-Memo .

Es bleibt abzuwarten, ob Open-Source-Modelle in diesem Jahr mit GPT-4 und zukünftigen Iterationen mithalten oder diese übertreffen werden. Die Sichtweisen von Experten beider Seiten offenbaren jedoch ein interessantes Spannungsverhältnis. Closed-Source-Modelle haben möglicherweise einen Vorteil bei den Ressourcen und der schnellen Iteration, Open-Source-Tools entwickeln sich jedoch schnell weiter und bieten dauerhafte Funktionen und Anpassbarkeit. Vorerst kann die KI-Community die Entwicklung des Wettbewerbs beobachten und die Vorteile des Einsatzes der besten verfügbaren Technologie genießen.

Herausgegeben von Ryan Ozawa.

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• Quelle: https://decrypt.co/211563/open-source-or-openai-whats-the-best-path-to-advanced-ai