Utnyttja kraften hos stora öppna källkodsspråkmodeller: Utforska fördelar och risker

Transparens är en nyckelförmån med öppna källkods-storspråkmodeller (LLM). Dessa modeller erbjuder bättre insyn i sin arkitektur, träningsdata och inre funktioner, vilket möjliggör större förståelse och ansvarsskyldighet.

En annan betydande fördel är möjligheten att finslipa öppna källkods-LLM för specifika användningsfall. Denna process gör det möjligt för organisationer att lägga till funktioner och träna modellerna på sina egna data, skräddarsy LLM:erna efter sina unika behov.

Öppna källkods-LLM drar också nytta av bidrag från gemenskapen, där utvecklare och forskare kan experimentera, förbättra och dela sitt arbete. Detta samarbetsinriktade tillvägagångssätt kontrasterar med beroendet av en enda leverantör som är inneboende i proprietära LLM.

Öppna källkods-storspråkmodeller (LLM) har hittat tillämpningar över ett brett spektrum av organisationer:

• NASA och IBM: Utvecklade en öppen källkods-LLM tränad på geospatial data för olika tillämpningar.
• Vårdorganisationer: Använder öppna källkods-LLM för att utveckla diagnostiska verktyg och optimera behandling.
• Finansbranschen: En öppen källkods-LLM kallad FinGPT utvecklades specifikt för finanssektorn.
• Företag och organisationer: Företag utnyttjar öppna källkods-LLM som Llama 2 och Vicuna, ofta för att finslipa dem för sina specifika användningsfall.
• Forsknings- och akademiska institutioner: Öppna källkods-LLM möjliggör för forskare och utvecklare att experimentera, bidra och driva framåt fältet för generativ AI.

Huggingface upprätthåller en öppen LLM-resultattavla som spårar, rankar och utvärderar öppna källkods-LLM på olika mätningar. Toppplaceringarna på denna resultattavla ändras ofta, vilket återspeglar den snabba utvecklingen av dessa modeller.

Många av modellerna på resultattavlan är variationer av den öppna källkods-LLM:en Llama 2, som tillhandahålls av Meta AI. Llama 2 omfattar förtränade och finjusterade generativa textmodeller från 70 miljarder till 7 miljarder parametrar, och är licensierad för kommersiell användning.

En annan framträdande öppen källkods-LLM är Vicuna, som skapades ovanpå Llama-modellen och finjusterades för att följa instruktioner. Bloom från BigScience är också en anmärkningsvärd öppen källkods-modell, en flerspråkig språkmodell skapad av över 1 000 AI-forskare.

Även om öppna källkods-LLM erbjuder många fördelar, kommer de också med associerade risker som måste beaktas. En nyckelrisk är att LLM-utdata kan vara säkert felaktiga, ett fenomen som kallas "hallucinationer". Detta kan inträffa när LLM:en tränas på ofullständiga, motstridiga eller felaktiga data, vilket leder till missförstånd av sammanhanget.

En annan risk är bias, som kan uppstå när källdata som används för att träna LLM:en inte är mångsidig eller representativ. Detta kan leda till att modellen förstärker eller förstärker samhällsbaserade fördomar.

Säkerhetsfrågor är också en oro, eftersom LLM:er potentiellt kan läcka personligt identifierbar information (PII) eller användas av cyberbrottslingar för skadliga uppgifter som nätfiske. Dessa risker är inte unika för öppna källkods-LLM, men de måste noggrant begränsas, särskilt i de tidiga skedena av utvecklingen av storspråkmodeller.

Öppna källkods-storspråkmodeller (LLM) erbjuder flera fördelar jämfört med proprietära modeller. De ger insyn i sin arkitektur och träningsdata, vilket möjliggör bättre förståelse och anpassning genom finjustering. Det öppna källkodssystemet drar också nytta av bidrag från gemenskapen, vilket möjliggör experiment och olika perspektiv.

Organisationer inom olika branscher, som hälso- och sjukvård, finans och rymdforskning, utnyttjar öppna källkods-LLM för en rad tillämpningar. Modeller som Llama 2, Vicuna och Bloom får allt större uppmärksamhet på resultattavlor, vilket visar på deras kapacitet.

Men både proprietära och öppna källkods-LLM delar risker, inklusive potentialen för hallucinationer, fördomar och säkerhetssårbarheter. Att begränsa dessa risker är avgörande, särskilt i de tidiga skedena av utvecklingen av storspråkmodeller.

Trots utmaningarna utvecklas det öppna källkods-LLM-området snabbt, vilket gör det till ett fält värt att noga övervaka. Plattformar som IBM:s Watsonx.ai Studio ger tillgång till en mängd olika Llama 2-modeller, och företaget har också släppt sina egna grundläggande modeller, som Granite. Framtiden för öppna källkods-LLM rymmer lovande möjligheter för innovation och ansvarsfull AI-utveckling.