ניצול הכוח של דגמי שפה גדולים בקוד פתוח: חקירת היתרונות והסיכונים

השקיפות היא תועלת עיקרית של מודלי שפה גדולים של מקור פתוח (LLMs). מודלים אלה מציעים בינה טובה יותר לגבי ארכיטקטורה, נתוני אימון ופעולות הפנים שלהם, וזאת לשם הבנה ואחריות גדולה יותר.

תועלה משמעותית נוספת היא היכולת להתאים מודלי LLM של מקור פתוח לשימושים ספציפיים. תהליך זה מאפשר לארגוניות להוסיף תכונות ולאמן את המודלים על נתוניהם שלהם, ולהתאים את ה-LLMs לצרכיהם הראשוניים.

מודלי LLM של מקור פתוח מועילים גם מתרומות קהילה, בהם מפתחים וחוקרים יכולים לנסות, להשתפר ולחלוק את עבודתם. גישה זו מתווכת לעומת התלות בספק יחיד המוגבל במודלי LLM פרופריטריים.

תועלות אלה הביאו לאימוץ רחב של ארגונים, מנאסא וIBM ועד ספקי שירותי בריאות ותעשיית הפיננסים, לשימוש במודלי LLM של מקור פתוח למגוורים יישומיים שונים, כמו כלים לאיבחון, אופטימיזציה של טיפול ומודלינג פיננסי.

מודלי LLM של מקור פתוח מצאו יישומים ברחב טווח של ארגונים:

• נאסא וIBM: פיתחו מודל LLM של מקור פתוח שובא על נתוני גיאוגרפיים ליישומים שונים.
• ארגוני בריאות: משתמשים במודלי LLM של מקור פתוח לפיתוח כלים לאיבחון ואופטימיזציה של טיפול.
• תעשיית הפיננסים: פותח מודל LLM של מקור פתוח בשם FinGPT ביוחד עבור המגזר הפיננסי.
• עסקים וארגונים: