A legjobb nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek: Az összes ingyenesen használható lehetőség leírása

Íme a legjobb nyílt forráskódú és ingyenesen használható mesterséges intelligencia modellek szöveghez, képekhez és hanghoz, típus, alkalmazás és licencelési szempontok szerint rendezve.

A Generatív AI (Gen AI) két évvel ezelőtti nyilvános bevezetése óta jelentősen fejlődött. A technológia olyan átalakuló alkalmazásokhoz vezetett, amelyek lenyűgöző pontossággal és kreativitással tudnak szöveget, képeket és egyéb médiát létrehozni.

A nyílt forráskódú generatív modellek értékesek a fejlesztők, kutatók és szervezetek számára, akik a legkorszerűbb mesterségesintelligencia-technológiát kívánják kihasználni anélkül, hogy magas licencdíjakat vagy korlátozó kereskedelmi politikákat kellene fizetniük. Tudjunk meg többet.

Nyílt forráskódú vs. szabadalmaztatott modellek

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek számos előnnyel járnak, beleértve a testreszabást, az átláthatóságot és a közösség által vezérelt innovációt. Ezek a modellek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy egyedi igényekhez igazítsák őket, és részesüljenek a folyamatos fejlesztésekből. Ezen túlmenően általában olyan licencekkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik mind a kereskedelmi, mind a nem kereskedelmi célú felhasználást, ami javítja hozzáférhetőségüket és alkalmazkodóképességüket a különböző alkalmazások között.

A nyílt forráskódú megoldások azonban nem mindig a legjobb választás. Azokban az iparágakban, amelyek szigorú szabályozási megfelelést, adatvédelmet és speciális támogatást követelnek meg, a védett modellek gyakran jobban teljesítenek. Erősebb jogi kereteket, dedikált ügyfélszolgálatot és az iparági követelményekhez szabott optimalizálásokat biztosítanak. A nagy teljesítményre és megbízhatóságra tervezett exkluzív funkcióknak köszönhetően a zárt forráskódú megoldások rendkívül speciális feladatokban is kiválóak lehetnek.

Amikor a szervezeteknek valós idejű frissítésekre, fejlett biztonságra vagy speciális funkciókra van szükségük, a szabadalmaztatott modellek robusztusabb és biztonságosabb megoldást kínálnak, hatékonyan egyensúlyozva a nyitottságot a minőség és az elszámoltathatóság szigorú követelményeivel.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia definíciója

Az Open Source Initiative (OSI) a közelmúltban bevezette a nyílt forráskódú AI-definíciót (OSAID), hogy tisztázza, mi minősül valódi nyílt forráskódú AI-nak. Az OSAID szabványoknak való megfelelés érdekében a modellnek teljesen átláthatónak kell lennie a tervezési és a betanítási adatait illetően, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy újra létrehozzák, adaptálhassák és szabadon felhasználhassák.

Néhány népszerű modell azonban, köztük a Meta LLaMA és a Stability AI Stable Diffusion, licenckorlátozásokkal rendelkezik, vagy hiányzik a képzési adatok átláthatósága, ami megakadályozza az OSAID-nek való teljes megfelelést.

Az OSAID validálási folyamat részeként az OSI a következőket értékelte:

• Megfelelő modellek: Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber and CrystalCoder (LLM360) és T5 (Google).
• Potenciálisan kompatibilis modellek: A Bloom (BigScience), a Starcoder2 (BigCode) és a Falcon (TII) megfelelhet az OSAID-szabványoknak a licencfeltételek vagy az átláthatóság kisebb módosításaival.
• Nem megfelelő modellek: LLaMA (Meta), Grok (X/Twitter), Phi (Microsoft) és Mixtral (Mistral) nem rendelkeznek a szükséges átláthatósággal, vagy korlátozó licencfeltételeket írnak elő.

Az OSAID jelentős nézeteltéréseket váltott ki a nyílt forráskódú közösség kiemelkedő tagjai között. Mivel eltér a szoftverekhez használt hagyományos nyílt forráskódú definíciótól, relevanciája és a nyílt forráskódú generatív mesterséges intelligencia modellekre gyakorolt hatása heves vitákat kavart a közösségi fórumokon, beleértve az Open Source Definition hirdetőtábláit (az OSI alternatív szervezete), fejlesztő levelezőlisták és nyilvános platformok, például a LinkedIn.

LLaMA és más nem megfelelő architektúrák

A Meta LLaMA architektúra jól példázza az OSAID-nek való meg nem felelést a korlátozó, csak kutatási licence és a képzési adatok teljes átláthatóságának hiánya, valamint a kereskedelmi felhasználás és a reprodukálhatóság korlátozása miatt. A származtatott modellek, mint például a Mistral Mixtral és a Vicuna Team MiniGPT-4, öröklik ezeket a korlátozásokat, továbbterjedve a LLaMA nem megfelelőségét további projektekben.

A LLaMA-alapú modelleken kívül más széles körben használt architektúrák is hasonló problémákkal küzdenek. A Stability Diffusion by Stability AI például a Creative ML OpenRAIL-M licencet használja, amely olyan etikai korlátozásokat tartalmaz, amelyek eltérnek az OSAID korlátlan használatra vonatkozó követelményeitől. Hasonlóképpen, a Grok by xAI egyesíti a szabadalmaztatott elemeket a használati korlátozásokkal, megkérdőjelezve a nyílt forráskódú ideálokhoz való igazodást.

Ezek a példák rávilágítanak az OSAID szabványainak való megfelelés nehézségére, mivel sok mesterséges intelligencia fejlesztő egyensúlyban tartja a nyílt hozzáférést a kereskedelmi és etikai megfontolásokkal.

A szervezetekre vonatkozó következmények: OSAID-megfelelőség vs. nem megfelelőség

Az OSAID-kompatibilis modellek választása átláthatóságot, jogbiztonságot és teljes testreszabhatóságot biztosít a szervezetek számára a felelős és rugalmas mesterségesintelligencia-használathoz. Ezek a megfelelő modellek betartják az etikai gyakorlatokat, és erős közösségi támogatást élveznek, elősegítve az együttműködésen alapuló fejlődést.

Ezzel szemben a nem megfelelő modellek korlátozhatják az alkalmazkodóképességet, és nagyobb mértékben támaszkodhatnak a védett erőforrásokra. Azon szervezetek számára, amelyek előnyben részesítik a rugalmasságot és a nyílt forráskódú értékekhez való igazodást, az OSAID-kompatibilis modellek előnyösek. A nem megfelelő modellek azonban továbbra is értékesek lehetnek, ha szabadalmaztatott funkciókra van szükség.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek engedélyezésének megértése

A nyílt forráskódú AI-modellek olyan licencek alapján kerülnek kiadásra, amelyek meghatározzák a használati, módosítási és megosztási feltételeket. Míg egyes licencek megfelelnek a hagyományos nyílt forráskódú szabványoknak, mások olyan korlátozásokat vagy etikai irányelveket tartalmaznak, amelyek megakadályozzák a teljes OSAID-megfelelést. A legfontosabb licencek a következők:

• Apache 2.0: Megengedő licenc, amely lehetővé teszi a szabad felhasználást, módosítást és terjesztést, valamint a szabadalom megadását. Az Apache 2.0 az OSI által jóváhagyott és népszerű a nyílt forráskódú projektekben, rugalmasságot és jogi védelmet biztosít.
• MIT: Egy másik megengedő licenc, amely csak az újrafelhasználáshoz szükséges hozzárendelést. Az Apache 2.0-hoz hasonlóan az MIT is OSI által jóváhagyott, széles körben elfogadott, egyszerűséget és minimális korlátozásokat kínál.
• Creative ML OpenRAIL-M: mesterséges intelligencia-alkalmazásokhoz tervezett licenc, amely széles körű felhasználást tesz lehetővé, de etikai irányelveket ír elő a káros felhasználás megelőzésére. Az OpenRAIL-M nem az OSI által jóváhagyott, mert olyan használati korlátozásokat tartalmaz, amelyek ütköznek az OSI korlátlan szabadság elveivel. A fejlesztők azonban nagyra értékelik, hogy az AI-ban előnyben részesítsék az etikus használatát.
• CC BY-SA: A Creative Commons Share-Alike licenc lehetővé teszi a szabad felhasználást, és megköveteli, hogy a származékos művek nyílt forráskódúak maradjanak. Bár ösztönzi a nyílt együttműködést, az OSI által nem jóváhagyott, és gyakrabban használják tartalomhoz, mint kódhoz, mivel hiányzik némi rugalmasság a szoftveralkalmazások számára.
• CC BY-NC 4.0: Creative Commons licenc, amely engedélyezi a szabad felhasználást forrásmegjelöléssel, de korlátozza a kereskedelmi alkalmazásokat. Ez a licenc bizonyos modellsúlyokhoz (mint például a Meta's MusicGen és az AudioGen) korlátozza a modellek használhatóságát kereskedelmi környezetben, és nincs összhangban az OSI nyílt forráskódú szabványaival.
• Egyéni licencek: A listánkon szereplő számos modell, például az IBM Granite és az Nvidia NeMo, védett vagy egyéni licencek alapján működik. Ezek a modellek gyakran speciális használati feltételeket írnak elő, vagy módosítják a hagyományos nyílt forráskódú kifejezéseket, hogy azok megfeleljenek a kereskedelmi céloknak, így nem felelnek meg a nyílt forráskódú elveknek.
• Csak kutatási licencek: Bizonyos modellek, mint például a Meta LLaMA és Codellama sorozata, csak kutatási felhasználási feltételek mellett állnak rendelkezésre. Ezek a licencek az akadémiai vagy nem kereskedelmi célokra korlátozzák a felhasználást, és megakadályozzák a széles körű közösségvezérelt projekteket, mivel nem felelnek meg az OSI nyílt forráskódú kritériumainak.

Követelmények a nyílt forráskódú AI-modellek futtatásához

A nyílt forráskódú Gen AI modellek futtatásához speciális hardver-, szoftverkörnyezetek és eszközkészletek szükségesek a modellképzéshez, a finomhangoláshoz és a telepítési feladatokhoz. A többmilliárd paraméterrel rendelkező, nagy teljesítményű modellek az olyan erőteljes GPU-beállítások előnyeit élvezhetik, mint az Nvidia A100 vagy H100.

Az alapvető környezetek általában a Python és a gépi tanulási könyvtárak, például a PyTorch vagy a TensorFlow. A speciális eszközkészletek, beleértve a Hugging Face Transformers könyvtárát és az Nvidia NeMo-ját, leegyszerűsítik a finomhangolást és az üzembe helyezést. A Docker segít konzisztens környezetek fenntartásában a különböző rendszerek között, míg az Ollama lehetővé teszi nagy nyelvi modellek helyi végrehajtását kompatibilis rendszereken.

Az alábbi táblázat kiemeli a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modellek kezeléséhez szükséges alapvető eszközkészleteket, ajánlott hardvert és azok speciális funkcióit:

Ez a beállítás robusztus keretrendszert hoz létre a Gen AI modellek hatékony kezeléséhez, a kísérletezéstől a termelésre kész üzembe helyezésig. Minden eszközkészlet egyedi erősségekkel rendelkezik, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy környezetüket a konkrét projektigényekhez szabják.

A megfelelő modell kiválasztása

A megfelelő AI modell kiválasztása számos tényezőtől függ, beleértve a licenckövetelményeket, a kívánt teljesítményt és a specifikus funkciókat. Míg a nagyobb modellek általában nagyobb pontosságot és rugalmasságot biztosítanak, jelentős számítási erőforrásokat igényelnek. A kisebb modellek viszont jobban megfelelnek az erőforrás-korlátos alkalmazásokhoz és eszközökhöz.

Fontos megjegyezni, hogy az itt felsorolt modellek többsége, még azok sem, amelyek hagyományosan nyílt forráskódú licenccel rendelkeznek, mint például az Apache 2.0 vagy az MIT, nem felelnek meg a nyílt forráskódú AI-definíciónak (OSAID). Ez a hiányosság elsősorban a betanítási adatok átláthatóságával és a felhasználási korlátozásokkal kapcsolatos korlátozásoknak tudható be, amelyeket az OSAID a valódi nyílt forráskódú mesterséges intelligencia szempontjából elengedhetetlennek tart. Egyes modellek, például a Bloom és a Falcon azonban potenciálisan megfelelnek a licencek vagy az átláthatósági protokollok kisebb módosításainak, és idővel elérhetik a teljes megfelelést.

Az alábbi táblázatok rendszerezett áttekintést adnak a vezető nyílt forráskódú generatív mesterséges intelligencia modellekről, típus, kibocsátó és funkcionalitás szerint kategorizálva, hogy segítsenek kiválasztani az igényeinek leginkább megfelelő megoldást, legyen az teljesen átlátható, közösségvezérelt modell vagy nagy teljesítményű modell. teljesítményeszköz speciális funkciókkal és licenckövetelményekkel.

Nyelvi modellek

A nyelvi modellek kulcsfontosságúak a szövegalapú alkalmazásokban, például a chatbotokban, a tartalomkészítésben, a fordításban és az összegzésben. Alapvetőek a természetes nyelvi feldolgozáshoz (NLP), és folyamatosan javítják a nyelvi szerkezet és kontextus megértését.

A figyelemre méltó modellek közé tartozik a Meta LLaMA, az EleutherAI GPT-NeoX és az Nvidia NVLM 1.0 családja, amelyek mindegyike a többnyelvű, nagyszabású és multimodális feladatokban nyújtott egyedi erősségeiről ismert.

Képgeneráló modellek

A képgeneráló modellek szöveges felszólításokból kiváló minőségű látványelemeket vagy grafikákat hoznak létre, ami felbecsülhetetlen értékűvé teszi őket a tartalomkészítők, tervezők és marketingszakemberek számára.

A Stabilitás A mesterséges intelligencia stabil diffúziója széles körben elterjedt rugalmassága és kimeneti minősége miatt, míg a DeepFloyd IF a valósághű látványelemek létrehozására helyezi a hangsúlyt a nyelv megértésével.

Vision modellek

A Vision modellek elemzik a képeket és a videókat, támogatva az objektumészlelést, a szegmentálást és a szöveges felszólításokból származó vizuális generálást.

Ezek a technológiák számos iparág számára előnyösek, beleértve az egészségügyet, az autonóm járműveket és a médiát.

Audio modellek

Az audiomodellek hangadatokat dolgoznak fel és generálnak, lehetővé téve a beszédfelismerést, a szöveg-beszéd szintézist, a zenealkotást és a hangjavítást.

Multimodális modellek

A multimodális modellek szöveget, képeket, hangot és egyéb adattípusokat kombinálnak, hogy tartalmat hozzanak létre különböző bemenetekből.

Ezek a modellek hatékonyak a nyelvi, vizuális és érzékszervi megértést igénylő alkalmazásokban.

Retrieval-augmented generáció (RAG)

A RAG-modellek egyesítik a generatív mesterséges intelligenciát az információ-visszakereséssel, lehetővé téve számukra, hogy válaszaikba beépítsék a kiterjedt adatkészletekből származó releváns adatokat.

Speciális modellek

A speciális modelleket meghatározott területekre optimalizálták, mint például a programozás, a tudományos kutatás és az egészségügy, és a területükre szabott, továbbfejlesztett funkcionalitást kínálnak.

Védőkorlát modellek

A Guardrail modellek biztonságos és felelősségteljes kimenetet biztosítanak a torzítások, a nem megfelelő tartalom és a káros válaszok észlelésével és enyhítésével.

Válasszon nyílt forráskódú modelleket

A generatív mesterséges intelligencia környezete gyorsan fejlődik, és a nyílt forráskódú modellek kulcsfontosságúak a fejlett technológia mindenki számára elérhetővé tételéhez. Ezek a modellek lehetővé teszik a testreszabást és az együttműködést, lebontva azokat az akadályokat, amelyek a mesterséges intelligencia fejlesztését a nagyvállalatokra korlátozzák.

A fejlesztők a nyílt forráskódú Gen AI választásával, a globális közösséghez való hozzájárulással és a technológiai fejlődés felgyorsításával saját igényeikre szabhatják a megoldásokat. A rendelkezésre álló modellek sokfélesége - a nyelvtől és a látásmódtól a biztonságra összpontosító kialakításokig - szinte minden alkalmazáshoz lehetőséget biztosít.

A nyílt forráskódú mesterséges intelligencia közösségek támogatása elengedhetetlen lesz az etikus és innovatív mesterségesintelligencia-fejlesztések előmozdításához, az egyes projektek javára, valamint a technológia felelősségteljes fejlesztéséhez.