जबकि GPT और PaLM जैसे मालिकाना सॉफ़्टवेयर बाज़ार में हावी हैं, कई डेवलपर्स इसके बजाय ओपन-सोर्स भाषा मॉडल में मूल्य देखते हैं। उदाहरण के तौर पर मेटा को लें। इसने फरवरी 2023 में LLaMA बड़े भाषा मॉडल को एक ओपन-सोर्स प्रोग्राम के रूप में आधिकारिक तौर पर जारी करने के लिए सुर्खियां बटोरीं। अप्रत्याशित रूप से, इस निर्णय को मिश्रित प्रतिक्रियाएँ मिलीं।

चूंकि ओपन-सोर्स भाषा मॉडल में कई फायदे और नुकसान हैं और यह एआई उद्योग को सकारात्मक और नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है, इसलिए हमने उन प्रमुख बिंदुओं को संक्षेप में प्रस्तुत किया है जिन्हें आपको जानना और समझना चाहिए।

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल के 5 सकारात्मक प्रभाव

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल एक सहयोगात्मक दृष्टिकोण को बढ़ावा देते हैं। दुनिया भर के डेवलपर्स के इनपुट, समीक्षा और उपयोग के मामले यकीनन उन्हें बंद परियोजनाओं की तुलना में तेजी से आगे बढ़ने में मदद करते हैं।

1. एआई डेवलपर्स ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करके संसाधनों को बचाते हैं

मालिकाना भाषा मॉडल लॉन्च करने में संसाधनों की लागत, यदि अरबों नहीं तो लाखों की होती है। उदाहरण के तौर पर OpenAI को लें। व्यापार अंदरूनी सूत्र

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रिपोर्ट में कहा गया है कि चैटजीपीटी को कुशलतापूर्वक चलाने के लिए कंपनी को लगभग 30 बिलियन डॉलर जुटाने पड़े। अधिकांश कंपनियों के लिए इतनी फंडिंग हासिल करना असंभव है। अपने शुरुआती चरण में टेक स्टार्टअप सात अंकों तक पहुंचने में भी भाग्यशाली होंगे।

उच्च ओवरहेड को ध्यान में रखते हुए, कई डेवलपर्स इसके बजाय ओपन-सोर्स भाषा मॉडल का उपयोग करते हैं। वे इन प्रणालियों की वास्तुकला, तंत्रिका संरचना, प्रशिक्षण डेटा, एल्गोरिदम, कोड कार्यान्वयन और प्रशिक्षण डेटासेट का उपयोग करके लाखों बचाते हैं।

2. ओपन-सोर्स मॉडल यकीनन तेजी से आगे बढ़ते हैं

कई तकनीकी नेताओं का तर्क है कि ओपन-सोर्स भाषा मॉडल मालिकाना समकक्षों की तुलना में तेजी से आगे बढ़ते हैं। वे सामुदायिक योगदान और सहयोग को महत्व देते हैं। लाखों कुशल डेवलपर खुली परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं - वे सैद्धांतिक रूप से बहुत तेजी से त्रुटि मुक्त, परिष्कृत पुनरावृत्ति प्राप्त कर सकते हैं।

ओपन-सोर्स एआई के साथ ज्ञान अंतराल को कवर करना भी तेज़ है। बग ढूंढने, अपडेट का परीक्षण करने और कार्यान्वयन का पता लगाने के लिए टीमों को प्रशिक्षित करने के बजाय, कंपनियां सामुदायिक योगदान का विश्लेषण कर सकती हैं। ज्ञान साझा करने से उपयोगकर्ता अधिक कुशलता से काम कर पाते हैं।

सामुदायिक योगदान हमेशा सटीक नहीं होते हैं. डेवलपर्स को अपने सिस्टम में एकीकृत करने से पहले एल्गोरिदम और मॉडलों की दोबारा जांच करनी चाहिए।

3. डेवलपर्स कमजोरियों को तेजी से पहचानेंगे

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल अपने सहयोगी समुदाय के भीतर सहकर्मी समीक्षाओं और सक्रिय जुड़ाव को प्रोत्साहित करते हैं। डेवलपर्स स्वतंत्र रूप से कोडबेस परिवर्तनों तक पहुंच सकते हैं। चूंकि इतने सारे उपयोगकर्ता खुली परियोजनाओं का विश्लेषण कर रहे हैं, इसलिए वे सुरक्षा समस्याओं, कमजोरियों और सिस्टम बगों को तेजी से पहचान लेंगे।

इसी तरह, बग रिज़ॉल्यूशन को भी सुव्यवस्थित किया गया है। सिस्टम समस्याओं को मैन्युअल रूप से हल करने के बजाय, डेवलपर्स पिछले सुधारों के लिए प्रोजेक्ट के संस्करण नियंत्रण सिस्टम की जांच कर सकते हैं। कुछ प्रविष्टियाँ पुरानी हो सकती हैं. हालाँकि, वे अभी भी शोधकर्ताओं और एआई प्रशिक्षकों को एक सहायक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करेंगे।

4. एआई टेक लीडर ओपन-सोर्स मॉडल से सीखते हैं

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल फीडबैक लूपिंग से लाभान्वित होते हैं। सकारात्मक फीडबैक लूपिंग प्रभावी एल्गोरिदम, डेटासेट और फ़ंक्शन साझा करता है, जिससे डेवलपर्स को इनकी नकल करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। इस प्रक्रिया से उनका काफी समय बचता है। बस ध्यान दें कि सकारात्मक प्रतिक्रिया के साथ त्रुटियां उत्पन्न हो सकती हैं जिन्हें उपयोगकर्ता बेतरतीब ढंग से दोहराते हैं-गलतियों को नजरअंदाज कर दिया जाता है।

इस बीच, नकारात्मक फीडबैक लूपिंग सुधार के क्षेत्रों पर केंद्रित है। इस प्रक्रिया में बग को हल करते समय व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि साझा करना, नए कार्यों का परीक्षण करना और सिस्टम समस्याओं को ठीक करना शामिल है।

5. ओपन-सोर्स एआई प्लेटफ़ॉर्म को नए सिस्टम पर पहली बार जानकारी मिलती है

टेक कंपनियाँ दयालुता के कारण अरबों डॉलर की भाषा प्रणालियाँ साझा नहीं कर रही हैं। जबकि ओपन-सोर्स लाइसेंस तीसरे पक्ष के उपयोगकर्ताओं को सिस्टम को संशोधित करने और बेचने की स्वतंत्रता देते हैं, उनकी सीमाएँ हैं।

वितरक अक्सर ऐसी स्थितियाँ बनाते हैं जो यह सुनिश्चित करती हैं कि उनका कुछ अधिकार बरकरार रहे। आपको ये नियम ओपन-सोर्स प्रोग्राम के लाइसेंसिंग समझौतों में मिलेंगे-अंतिम उपयोगकर्ताओं को शायद ही कभी 100 प्रतिशत अधिकार मिलता है।

मान लीजिए कि मेटा LLaMA-संचालित उत्पादों पर नियंत्रण चाहता है। इसकी कानूनी टीम यह निर्दिष्ट कर सकती है कि मेटा अपने भाषा मॉडल पर निर्मित किसी भी नई प्रणाली में निवेश करने का अधिकार सुरक्षित रखता है।

लेकिन ग़लत न समझें- तृतीय-पक्ष डेवलपर्स और वितरक अभी भी पारस्परिक रूप से लाभप्रद समझौते बनाते हैं। उत्तरार्द्ध अरबों डॉलर की प्रौद्योगिकियाँ और प्रणालियाँ प्रदान करता है। इस बीच, स्टार्टअप और स्वतंत्र डेवलपर्स उन्हें विभिन्न अनुप्रयोगों में लागू करने के तरीके तलाशते हैं।

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल के 5 नकारात्मक प्रभाव

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल स्वाभाविक रूप से निष्पक्ष हैं, लेकिन मनुष्य नहीं हैं। उपभोक्ता, डेवलपर्स और दुर्भावनापूर्ण इरादे वाली कंपनियां व्यक्तिगत लाभ के लिए इन प्रणालियों की खुली प्रकृति का फायदा उठा सकती हैं।

1. कंपनियां बेतरतीब ढंग से एआई की दौड़ में शामिल हो रही हैं

कंपनियों को फिलहाल एआई की दौड़ में शामिल होने के लिए काफी दबाव का सामना करना पड़ रहा है। एआई सिस्टम के लोकप्रिय होने के साथ, कई कंपनियों को डर है कि अगर उन्होंने एआई को नहीं अपनाया तो वे अप्रचलित हो जाएंगे। परिणामस्वरूप, ब्रांड बेतरतीब ढंग से बैंडबाजे पर कूद पड़ते हैं। वे उत्पाद बेचने और प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए अपने उत्पादों में ओपन-सोर्स भाषा मॉडल को एकीकृत करते हैं, भले ही वे कुछ भी मूल्यवान न पेश करते हों।

हाँ, AI एक तेजी से उभरता हुआ बाज़ार है। लेकिन लापरवाही से परिष्कृत लेकिन असुरक्षित सिस्टम जारी करने से उद्योग को नुकसान होता है और उपभोक्ता सुरक्षा से समझौता होता है। डेवलपर्स को समस्याओं को हल करने के लिए एआई का उपयोग करना चाहिए, न कि मार्केटिंग नौटंकी चलाने के लिए।

2. उपभोक्ताओं को उस प्रौद्योगिकी तक पहुंच प्राप्त होती है जिसे वे बमुश्किल समझते हैं

आपको विभिन्न तकनीकी उपकरणों की एआई-आधारित विविधताएँ मिलेंगी ऑनलाइन छवि संपादक को स्वास्थ्य-निगरानी ऐप्स. और जैसे-जैसे एआई विकसित होगा, ब्रांड नए सिस्टम पेश करते रहेंगे। एआई मॉडल उन्हें अपने मौजूदा प्लेटफार्मों के अधिक अनुकूलित, उपयोगकर्ता-केंद्रित पुनरावृत्तियों को प्रदान करने में मदद करते हैं।

जबकि तकनीकी उद्योग नवाचारों का स्वागत करता है, एआई का तेजी से विकास उपयोगकर्ता शिक्षा से आगे निकल गया है। उपभोक्ता उन प्रौद्योगिकियों तक पहुंच प्राप्त कर रहे हैं जिन्हें वे बमुश्किल समझते हैं। शिक्षा की कमी से बड़े पैमाने पर ज्ञान का अंतर पैदा होता है, जिससे जनता साइबर सुरक्षा खतरों और शिकारी प्रथाओं से ग्रस्त हो जाती है।

ब्रांडों को उत्पाद विकास के साथ-साथ प्रशिक्षण को भी प्राथमिकता देनी चाहिए। उन्हें उपयोगकर्ताओं को शक्तिशाली एआई-आधारित टूल का उपयोग करने के सुरक्षित, जिम्मेदार तरीकों को समझने में मदद करनी चाहिए।

3. सभी डेवलपर्स के इरादे अच्छे नहीं होते

हर कोई अपने इच्छित उद्देश्य के लिए एआई टूल का उपयोग नहीं करता है। उदाहरण के लिए, OpenAI ने कार्य-सुरक्षित सामान्य ज्ञान प्रश्नों का उत्तर देने और प्राकृतिक भाषा आउटपुट को दोहराने के लिए ChatGPT विकसित किया, लेकिन अपराधी इसका उपयोग अवैध गतिविधियों के लिए करते हैं। वहाँ कई हो गए हैं चैटजीपीटी घोटाले नवंबर 2022 में AI चैटबॉट लॉन्च होने के बाद से।

भले ही एआई लैब कठोर प्रतिबंध लागू करें, फिर भी बदमाश उन्हें बायपास करने के तरीके ढूंढ लेंगे। उदाहरण के तौर पर चैटजीपीटी को फिर से लें। उपयोगकर्ता बाधाओं के आसपास काम करते हैं और इसका उपयोग करके निषिद्ध कार्य करते हैं चैटजीपीटी जेलब्रेक संकेत देता है.

नीचे दी गई बातचीत इन कमजोरियों को प्रदर्शित करती है। चैटजीपीटी के पास सीमित डेटासेट हैं; इसलिए, यह अस्थिर, बिना गारंटी वाली घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी नहीं कर सकता।

अपनी सीमाओं के बावजूद, चैटजीपीटी ने हमारे अनुरोध को निष्पादित किया और जेलब्रेक करने के बाद आधारहीन भविष्यवाणियां प्रदान कीं।

4. संस्थानों को ओपन-सोर्स एआई को विनियमित करने में परेशानी हो सकती है

नियामक निकाय एआई के साथ तालमेल बनाए रखने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, और ओपन-सोर्स मॉडल का प्रसार केवल निगरानी को कठिन बनाता है। एआई की प्रगति पहले से ही नियामक ढांचे से आगे निकल गई है। यहां तक ​​कि एलोन मस्क, बिल गेट्स और जैसे वैश्विक तकनीकी नेता भी सैम ऑल्टमैन सख्त एआई विनियमन की मांग कर रहे हैं.

निजी और सरकारी क्षेत्रों को समान रूप से इन प्रणालियों को नियंत्रित करना चाहिए। अन्यथा, दुर्भावनापूर्ण व्यक्ति डेटा गोपनीयता कानूनों का उल्लंघन करने, निष्पादित करने के लिए उनका शोषण करना जारी रखेंगे चोरी की पहचान, और घोटाले के शिकार, अन्य अवैध गतिविधियों के बीच।

5. प्रवेश में कम बाधाएं गुणवत्ता में बाधा डालती हैं

ओपन-सोर्स भाषा मॉडल का प्रसार एआई दौड़ में शामिल होने के लिए प्रवेश की बाधाओं को कम करता है। आपको हजारों AI-आधारित टूल ऑनलाइन मिलेंगे।

कंपनियों को मशीन और गहन शिक्षण को अपनाते हुए देखना प्रभावशाली लग सकता है, लेकिन कुछ ही वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं। अधिकांश केवल अपने प्रतिस्पर्धियों की नकल करते हैं। समय के साथ, परिष्कृत भाषा मॉडल और प्रशिक्षण डेटासेट की पहुंच निरर्थक एआई प्लेटफार्मों को संशोधित कर सकती है।

एआई उद्योग पर ओपन-सोर्स भाषा मॉडल का समग्र प्रभाव

जबकि ओपन-सोर्स भाषा मॉडल एआई प्रौद्योगिकियों को अधिक सुलभ बनाते हैं, वे कई सुरक्षा जोखिम भी पेश करते हैं। डेवलपर्स को कड़े प्रतिबंध लगाने चाहिए। अन्यथा बदमाश इन प्रणालियों की पारदर्शी वास्तुकला का शोषण करना जारी रखेंगे।

जैसा कि कहा गया है, उपभोक्ता एआई घोटालों के प्रति पूरी तरह से रक्षाहीन नहीं हैं। उन सामान्य तरीकों से खुद को परिचित करें जिनसे बदमाश जेनरेटिव एआई टूल का फायदा उठाते हैं और हमलों के चेतावनी संकेतों का अध्ययन करते हैं। आप सतर्क रहकर अधिकांश साइबर अपराधों से निपट सकते हैं।