גוגל פרסמה זה עתה שני דגמי AI פתוחים שיכולים לפעול על מחשבים ניידים

בשנה שעברה, גוגל איחדה את יחידות ה-AI שלה ב-Google DeepMind ואמרה שהיא מתכננת להאיץ את פיתוח המוצר במאמץ להתעדכן באנשים כמו Microsoft ו-OpenAI. זרם המהדורות בשבועות האחרונים ממשיך את ההבטחה הזו.

לפני שבועיים הודיעה גוגל על ​​כך שחרור ה-AI החזק ביותר שלו עד כה, Gemini Ultra, וארגנה מחדש את היצע הבינה המלאכותית שלה, כולל הצ'אטבוט בארד שלה, תחת המותג Gemini. שבוע מאוחר יותר, הם הציגו את Gemini Pro 1.5, דגם Pro מעודכן שתואם במידה רבה את הביצועים של Gemini Ultra וכולל גם חלון הקשר עצום - כמות הנתונים שאתה יכול לבקש ממנו - עבור טקסט, תמונות ואודיו.

היום הכריזה החברה על שני דגמים חדשים. בשם Gemma, הדגמים קטנים בהרבה מ-Gemini Ultra, במשקל של 2 ו-7 מיליארד פרמטרים בהתאמה. גוגל אמרה שהדגמים הם מבוסס טקסט לחלוטין- בניגוד למודלים מולטי-מודאליים שמאומנים על מגוון נתונים, כולל טקסט, תמונות ואודיו -להתעלות על דגמים בגודל דומה, וניתן להפעיל אותו על מחשב נייד, שולחן עבודה או בענן. לפני האימון, Google הסירה מערכי נתונים של נתונים רגישים כמו מידע אישי. הם גם כוונו עדין ובחנו את הדגמים המאומנים לפני השחרור כדי למזער התנהגות לא רצויה.

הדגמים נבנו ואומנו עם אותה טכנולוגיה המשמשת ב-Gemini, אמרה גוגל, אך לעומת זאת, הם משוחררים ברישיון פתוח.

זה לא אומר שהם בקוד פתוח. במקום זאת, החברה הופכת את משקלי הדגם לזמינים כדי שמפתחים יוכלו להתאים אותם ולכוונן אותם. הם גם משחררים כלים למפתחים כדי לעזור לשמור על בטיחות יישומים ולהפוך אותם למתאימים למסגרות ופלטפורמות AI מרכזיות. גוגל טוענת שניתן להשתמש במודלים לשימוש מסחרי והפצה אחראיים - כפי שהוגדרו בתנאי השימוש - עבור ארגונים בכל גודל.

אם ג'מיני מכוונת ל-OpenAI ולמיקרוסופט, כנראה ש-Gemma מתכוונת ל-Meta. Meta דוגלת במודל פתוח יותר עבור מהדורות בינה מלאכותית, בעיקר עבור מודל השפה הגדולה שלה Llama 2. למרות שלפעמים היא מבולבלת לגבי מודל קוד פתוח, Meta לא פרסמה את מערך הנתונים או הקוד המשמש לאימון Llama 2. מודלים פתוחים יותר, כמו מכון אלן לבינה מלאכותית (AI2) דגמי OLMo האחרונים, כלול נתוני אימון וקוד. מהדורת Gemma של גוגל דומה יותר ל-Llama 2 מאשר OLMo.

"[דגמים פתוחים] הפכו די נפוצים עכשיו בתעשייה", ג'ינין בנקס מגוגל אמר בתדרוך עיתונאים. "ולעתים קרובות זה מתייחס למודלים של משקלים פתוחים, שבהם יש גישה רחבה למפתחים ולחוקרים להתאמה אישית ולכוונן של מודלים, אך במקביל לתנאי השימוש - דברים כמו הפצה מחדש, כמו גם בעלות על הגרסאות האלה מפותחים - משתנים בהתאם לתנאי השימוש הספציפיים של הדגם עצמו. וכך אנו רואים הבדל מסוים בין מה שהיינו מתייחסים אליו באופן מסורתי כקוד פתוח והחלטנו שהכי הגיוני להתייחס למודלים של Gemma שלנו כאל מודלים פתוחים."

ובכל זאת, Llama 2 השפיע על קהילת המפתחים, ודגמים פתוחים כמו סטארט-אפ צרפתי, Mistral ואחרים דוחפים את הביצועים לעבר דגמים סגורים מתקדמים, כמו GPT-4 של OpenAI. דגמים פתוחים עשויים הגיוני יותר בהקשרים ארגוניים, שבו מפתחים יכולים להתאים אותם בצורה טובה יותר. הם גם יקרי ערך עבור חוקרי בינה מלאכותית שעובדים על תקציב. גוגל רוצה לתמוך במחקר כזה באמצעות קרדיטים של Google Cloud. חוקרים יכולים להגיש בקשה לעד 500,000 $ זיכויים לפרויקטים גדולים יותר.

עד כמה AI צריך להיות פתוח הוא עדיין עניין של ויכוח בתעשייה.

תומכי מערכת אקולוגית פתוחה יותר מאמינים שהיתרונות עולים על הסיכונים. קהילה פתוחה, הם אומרים, יכולה לא רק לחדש בקנה מידה, אלא גם להבין, לחשוף ולפתור בעיות טוב יותר כשהן מתעוררות. OpenAI ואחרים טענו לגישה סגורה יותר, בטענה שככל שהמודל חזק יותר, כך הוא עלול להיות מסוכן יותר בטבע. דרך אמצעית עשויה לאפשר מערכת אקולוגית בינה מלאכותית פתוחה אבל לווסת אותו בצורה הדוקה יותר.

מה שברור הוא ש-AI סגור וגם פתוח נעים בקצב מהיר. אנו יכולים לצפות ליותר חדשנות מחברות גדולות וקהילות פתוחות ככל שהשנה מתקדמת.

תמונת אשראי: Google

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://singularityhub.com/2024/02/21/googles-latest-ai-models-are-open-to-anyone-and-can-run-on-a-laptop/