Open Source o OpenAI: qual è il percorso migliore verso l’intelligenza artificiale avanzata? – Decifrare

Possono i modelli di intelligenza artificiale frammentari, decentralizzati e open source competere con quelli proprietari ben finanziati come il potente GPT-4 di OpenAI? La domanda più frequente ha alimentato un vivace dibattito su Twitter dopo che un ex ricercatore di intelligenza artificiale di Google ha preso posizione.

Arnaud Benard, co-fondatore di Galileo AI, ha lanciato la sfida, dicendo: "Se pensi che i modelli open source batteranno GPT-4 quest'anno, ti sbagli". Ha citato il talento e le risorse di OpenAI e la solida natura di GPT-4 come prodotto che va oltre un LLM e ha affermato che i progetti open source potrebbero avere difficoltà a passare da sfidanti a campioni di intelligenza artificiale.

Non sorprende che il tweet di Benard abbia suscitato reazioni contrastanti, che vanno dal forte sostegno al feroce disaccordo.

Ryan Casey, un famoso appassionato di intelligenza artificiale che scrive la newsletter “Oltre il bosco giallo,” 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.”

D'altra parte, lo stratega dell'IA Jeremi Traguna noto che "i modelli di OpenAI continuano a muoversi", aggiungendo che "i modelli open source avranno difficoltà a tenere il passo per colpire un bersaglio in movimento nel momento in cui il bersaglio è nella posizione di essere colpito". In altre parole, mentre i modelli open source potrebbero mettersi al passo con GPT-3.5 nell'era di GPT-4, potrebbe esserci un GPT-5 quando avremo LLM generalisti paragonabili a GPT-4.5 Turbo.

Jon Howells, analista tecnologico, ritiene che le risorse non siano l'unico standard che separa i LLM aperti da quelli chiusi.

"Mistral ha enormi finanziamenti, una grande squadra e ha recentemente lanciato un modello open source che batte GPT-3.5", ha scritto. "Loro o un gruppo simile pubblicheranno un modello open source di livello GPT-4 entro la fine di quest'anno."

Mistral AI, una startup francese, ha ottenuto il riconoscimento dopo aver rilasciato il suo LLM Mixtral, che offre prestazioni migliorate rispetto a GPT-3.5 in molti casi d'uso.

In una discussione, il cofondatore di Nous Research, “Teknium”, ha sottolineato un punto importante, ma allo stesso tempo filosofico. "Ogni aumento di capacità del sistema operativo (Open Source) è una cosa permanente che non potrà mai essere portata via dal mondo e che potrà essere utilizzata in modo affidabile per sempre", ha affermato. Fondamentalmente, finché ci sarà qualche progresso nella tecnologia AI open source, nessuna azienda può limitarne l’accesso.

Aperto o chiuso? Un dibattito senza fine

Il dibattito tra open source e closed source ricorda le prime battaglie sui sistemi operativi tra Windows e Linux. Santiago Pino della ML School ha scritto che i modelli di intelligenza artificiale proprietari possono conquistare i consumatori generali come ha fatto Windows, ma che il software open source fornisce personalizzazione e controllo che possono essere estremamente utili per gli utenti aziendali.

Pino ha evidenziato come molte aziende iniziano a sperimentare ChatGPT per poi migrare verso modelli open source, che possono perfezionare e personalizzare in base alle loro esigenze specifiche e ai requisiti di conformità dei dati. Le soluzioni open source evitano i vincoli al fornitore e garantiscono trasparenza, ha affermato.

“I modelli chiusi e proprietari potrebbero conquistare i privati, ma la maggior parte delle aziende non vuole inviare i propri dati a Microsoft o Google. Vogliono il controllo. I modelli open source sono la risposta”, ha detto in un tweet giorni prima che il thread di Bernard diventasse virale.

Questo tipo di visione è stata condivisa nel dibattito sul tweet di Bernard da Sciumo Inc., una società di sviluppo software, che ha sottolineato il potenziale di nicchia dei modelli open source: “(I modelli open source) competeranno dove conta: problemi specifici del dominio con dati e competenze specifici del dominio che (OpenAI) non ha."

Furkan Gözükara, un ingegnere informatico noto per il suo canale YouTube SECorsi, è anche tra quelli con una posizione più sfumata. Parlando con decrypt, è d'accordo con Bernard, affermando che "solo per compiti specifici gli LLM Open Source supereranno OpenAI".

Gözükara fornisce l'esempio di un'azienda che "forma LLM sui (propri) documenti". Sì, OpenAI ha la capacità di personalizzare i GPT in base a istruzioni e documenti specifici, ma la gestione dei dati sensibili a terzi è sempre una preoccupazione. Questa preoccupazione è stata recentemente confermata quando è stato rivelato che i GPT personalizzati fornivano dati sensibili a utenti di terze parti.

Yan Lecun, responsabile dello sviluppo dell'intelligenza artificiale di Meta e a feroce difensore dell'open source, ha ripetutamente affermato che “i modelli di base dell’intelligenza artificiale open source spazzeranno via i modelli di intelligenza artificiale chiusi e proprietari”. Anche Google, un altro gigante dell’intelligenza artificiale, riconosce la minaccia rappresentata dall’intelligenza artificiale open source: “I modelli open source sono più veloci, più personalizzabili, più privati ​​e più capaci”, ha affermato un promemoria di Google trapelato in 2023.

Resta da vedere se i modelli open source raggiungeranno o supereranno GPT-4 e le future iterazioni quest’anno. Tuttavia, i punti di vista degli esperti di entrambe le parti rivelano una tensione intrigante. I modelli closed source possono avere un vantaggio in termini di risorse e una rapida iterazione, ma gli strumenti open source si stanno evolvendo rapidamente, offrendo funzionalità permanenti e personalizzazione. Per ora, la comunità AI può osservare lo svolgersi della competizione e godere dei vantaggi derivanti dall’utilizzo della migliore tecnologia disponibile.

A cura di Ryan Ozawa.

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