Açık kaynaklı yapay zeka, modern bilgisayarları alakalı hale getiriyor ve abonelikler perişan görünüyor

Sütun Geçen yıl bu zamanlar, bilgi işlemdeki en son trendi göz ardı etmek imkansız hale geldi: yüz milyarlarca transistörlü devasa silikon levhalar – Moore Yasasını unutulmaktan koruyan başka bir dizi geçici çözümün kaçınılmaz sonucu.

Ancak düşen bilgisayar satışları, bu canavar bilgisayarlara ihtiyacımız olmadığını gösteriyor - ve bunun nedeni yalnızca COVID'in satış gölgesi değil.

2022'nin ilk yarısında kurumsal bilgi işlem, son on yıldakiyle hemen hemen aynı görünüyordu: temel ofis uygulamaları, ekip iletişim uygulamaları ve yaratıcı sınıf için birkaç zengin medya aracı. Elbette, oyuncular her zaman bu transistörleri çalıştırmanın bir yolunu bulurlardı, ancak donanımın büyük çoğunluğu zaten aşırı güçlü ve yetersiz çalışıyordu. Neden transistörleri çözülmüş problemler için boşa harcıyorsunuz?

Sonra dünya değişti. OpenAI, bir yıl önce, gürültüyü, bir metin istemini ve çok büyük bir ağırlıklandırma veritabanını görüntülere dönüştüren bir "yayıcı" olan, yaygın olarak bulunan üretici yapay zeka araçlarından ilki olan DALL-E'yi piyasaya sürdü. Neredeyse sihir gibiydi. Kısa bir süre sonra Midjourney, kesinlikle 70'lerin Prog Rock albüm kapağı estetiğine ayarlanmış olmasına rağmen, hemen hemen aynı şeyi teklif etti. Bu araçlar Microsoft, Canva, Adobe ve diğerlerinin ürünlerine girerken, bulut bilişime olan talep hızla artacak gibi görünüyordu.

Sonra dünya yeniden değişti. Ağustos ayında Stability AI, difüzör ağırlıklarının açık kaynaklı bir veritabanını tanıttı. Stable Diffusion başlangıçta son teknoloji ürünü bir GPU talep etti, ancak açık kaynak topluluğu kısa süre sonra difüzörü hemen hemen her şeyde çalışacak şekilde optimize edebileceğini keşfetti. Mutlaka hızlı olmayabilir, ancak işe yarayacaktır ve donanımınızla birlikte büyüyecektir.

Devasa bulut kaynakları talep etmek yerine, bu daha yeni AI araçları yerel olarak çalışır. Ve bir canavar bilgisayar satın aldıysanız, en azından abonelik olmadan OpenAI veya Midjourney'in sunduğu herhangi bir şey kadar hızlı çalışırlardı.

Stable Diffusion'ı yöneten her zaman heyecanlı açık kaynak topluluğu, her biri belirli bir estetiği hedefleyen etkileyici bir dizi yeni difüzör ağırlığı yarattı. Stable Difüzyon, yalnızca ticari bir yapay zeka firması tarafından sunulan herhangi bir şey kadar hızlı değildir; hem daha kullanışlı hem de daha genişletilebilirdir.

Ve sonra - evet, tahmin ettiniz - dünya yeniden değişti. Aralık ayının başında, OpenAI'ler ChatGPT yapay zekadan beklentilerimizi tamamen yeniden yazdı ve 100 milyon kullanıcıya en hızlı ulaşan web uygulaması oldu. “Üretken, önceden eğitilmiş bir transformatör” tarafından desteklenen büyük bir dil modeli (LLM) – kaçımız GPT'nin ne anlama geldiğini unuttuk? - bu, ağırlıklarını internette bulunan geniş metin hazineleri üzerinde eğitti.

Bu eğitim çabasının Azure bulut bilgi işlem kaynaklarında milyonlara (muhtemelen on milyonlarca) mal olduğu tahmin edilmektedir. Bu giriş maliyetinin, belki Google ve Meta hariç, rakipleri uzak tutmaya yetmesi bekleniyordu.

Ta ki bir kez daha dünya değişene kadar. Mart ayında Mete LLaMA'yı yayınladı – nispeten küçük bir ağırlık veri tabanına sahip, ancak yanıt kalitesi OpenAI'nin GPT-4'üne yaklaşan çok daha kompakt ve verimli bir dil modeli.

Yalnızca otuz milyar parametrelik bir modelle LLaMA, 32 GB RAM'e sahip bir PC'ye rahatlıkla sığabilir. Çok büyük ağırlıklandırma veritabanı nedeniyle Azure Bulut üzerinde çalışan ChatGPT'ye çok benzeyen bir şey hemen hemen her yerde çalıştırılabilir.

Meta'nın araştırmacıları, ağırlıklandırmalarını akademik meslektaşlarına ücretsiz olarak sundular. LLaMA laboratuvar bilgisayarlarında çalışabildiğinden, Stanford'daki araştırmacılar LLaMA'yı yeni eğitim teknikleri ile hemen geliştirdiler. Alpaka-Lora, bu da mevcut bir ağırlıklandırma setinin eğitim maliyetini yüzbinlerce dolardan birkaç yüz dolara düşürdü. Kodlarını da paylaştılar.

DALL-E'nin kullanılabilirlik ve genişletilebilirlik açısından Stable Diffusion'a yenilmesi gibi, araştırmacılar Alpaca gibi bir dizi model ürettikçe ChatGPT de bir ırk daha kaybediyor gibi görünüyor. Vicuña, Koalave hızlı ve ucuz bir şekilde eğiten ve yeniden eğiten diğerlerinden oluşan bir hayvanat bahçesi.

Herkesin beklediğinden çok daha hızlı gelişiyorlar. Bunun bir nedeni, Reddit gibi sitelerde paylaşılan birçok ChatGPT "konuşması" üzerinde eğitim almaları ve çoğu bilgisayarda iyi çalışabilmeleridir. Eğer bir canavar bilgisayarınız varsa, gerçekten çok iyi çalışırlar.

Daha bir yıl önce nasıl kullanılacağını hayal bile edemediğimiz makineler amaçlarını buldular: Tüm üretken AI görevlerimizin beygirleri haline geliyorlar. Kodlamamıza, planlamamıza, yazmamıza, çizmemize, modellememize ve daha pek çok şeye yardımcı olurlar.

Ve bu yeni araçların çalışmasını sağlamak için aboneliklere borçlu olmayacağız. Açık kaynak, hem difüzörlerin hem de transformatörlerin ticari gelişimini geride bırakmış gibi görünüyor.

Açık kaynaklı yapay zeka, bize bilgisayarın neden çoğaldığını da hatırlattı: bir zamanlar yalnızca ofiste bulunan araçları eve getirmeyi mümkün kılarak.

Bu ticarete kapıyı kapatmayacak. Bilakis, girişimcilerin Google, Microsoft, Meta veya başka herhangi birinin iş modellerini ihlal edip etmedikleri konusunda endişelenmeden yeni ürünler yaratmaları için daha fazla alan olduğu anlamına gelir. Teknolojide yaygın bir bozulma dönemine doğru gidiyoruz ve boyut pek fazla avantaj sağlamıyor gibi görünüyor.

Canavarlar serbest. Bunun iyi bir şey olduğunu düşünüyorum. ®

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/05/11/open_source_ai_makes_subscriptions_irrelevant/