• 2023年には149の基盤モデルがリリースされ、そのうち三分の二がオープンソースである。
  • Hugging Faceでは、テキスト生成用のLLMが80,000以上追跡されており、ベンチマークに基づいてモデルを迅速に評価できるリーダーボードが提供されている。
  • オープンソースモデルは商用モデルに比べて遅れをとっているが、急速に改善されている。
  • オープンソースモデルの一部は推論に使用される内容を見ることができ、ソースの閉鎖型モデルにはない透明性を提供する。
  • オープンソースソフトウェアはコードだけでなく、トレーニングデータやモデルの重みなども含まれる場合があり、モデルがどのように機能するかを理解する上で重要である。
  • オープンソースのAIは、自分で試してみることを重視し、企業は適切なライセンスのコードを使用し、脆弱性をチェックし、最新の状態に保つことが求められる。
  • オープンソースのLLMには、訓練データやファインチューニングの情報が公開されていないことがあり、これが性能向上の障壁となることがある。
  • オープンソースプロジェクトは多くの場合、標準に基づいているが、オープンソースのgen AI全体が標準に基づいているわけではない。
  • オープンソースのAIモデルは透明性が高いとされるが、常にそうとは限らない。

私の考え:

  • オープンソースのAI技術は進化しており、その透明性やコスト効率は非常に魅力的です。
  • しかし、セキュリティや品質の面ではまだ課題が多いため、使用する際には慎重に評価し、必要に応じて専門家の意見を求めることが重要です。
  • 特にライセンスやデータの管理に関しては、企業がしっかりと理解し、適切な対応を取ることが求められます。


元記事: https://www.cio.com/article/2104280/10-things-to-watch-out-for-with-open-source-gen-ai.html

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