المصدر المفتوح أو OpenAI.. ما هو أفضل طريق للذكاء الاصطناعي المتقدم؟

هل يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزة والمفتوحة المصدر أن تتنافس مع نماذج الملكية الممولة تمويلا جيدا مثل GPT-4 القوي من OpenAI؟ أثار السؤال المتكرر جدلاً حيويًا على تويتر بعد أن اختار باحث سابق في الذكاء الاصطناعي في Google جانبًا.

وقد تحدى أرنو بينارد، المؤسس المشارك لشركة Galileo AI، التحدي قائلًا: "إذا كنت تعتقد أن النماذج مفتوحة المصدر ستتغلب على GPT-4 هذا العام، فأنت مخطئ".

واستشهد بموهبة OpenAI ومواردها والطبيعة القوية لـ GPT-4 كمنتج يتجاوز شهادة LLM، وأكد أن المشاريع مفتوحة المصدر قد تواجه صعوبات في التحول من المنافسين إلى أبطال الذكاء الاصطناعي.

 

وليس من المستغرب أن تثير تغريدة بينارد ردود فعل متباينة، تراوحت بين الدعم الصاخب والخلاف الشديد.

قدم ريان كيسي، أحد المتحمسين المشهورين للذكاء الاصطناعي والذي يكتب النشرة الإخبارية "Beyond The Yellow Woods"، وجهة نظر أكثر تفاؤلاً بشأن إمكانات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، قائلاً: "سوف يضاهي المصدر المفتوح [النماذج الخاصة] أو يتفوق عليها هذا العام،" وفقًا لما قاله. العمليات الحسابية. "إذا كان هناك طلب عليه، فسيكون هناك ابتكار."

من ناحية أخرى، أشار جيريمي تراغونا، استراتيجي الذكاء الاصطناعي، إلى أن "نماذج OpenAI تستمر في التحرك"، مضيفًا أن "النماذج مفتوحة المصدر ستواجه صعوبة في مواكبة السرعة لضرب هدف متحرك في الوقت الذي يكون فيه الهدف في وضع يسمح له بالضرب". ". بمعنى آخر، في حين أن النماذج مفتوحة المصدر قد تلحق بـ GPT-3.5 في عصر GPT-4، فقد يكون هناك GPT-5 بحلول الوقت الذي نحصل فيه على شهادات LLM عامة يمكن مقارنتها بـ GPT-4.5 Turbo.

يعتقد جون هاولز، وهو محلل تقني، أن الموارد ليست المعيار الوحيد الذي يفصل بين برامج LLM المفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.
وكتب: "تتمتع ميسترال بتمويل ضخم، وفريق رائع، وقد قامت مؤخرًا بطرح نموذج مفتوح المصدر يتفوق على GPT-3.5". "سوف يقومون هم أو جماعة مماثلة بطرح نموذج مفتوح المصدر على مستوى GPT-4 بحلول نهاية هذا العام."

اكتسبت شركة Mistral AI، وهي شركة فرنسية ناشئة، شهرة بعد إطلاق برنامج Mixtral LLM، الذي يقدم أداءً محسنًا مقارنة بـ GPT-3.5 في العديد من حالات الاستخدام.

قال: "كل زيادة في القدرات في نظام التشغيل (المصدر المفتوح) هي شيء دائم لا يمكن أخذه من العالم ويمكن استخدامه بشكل موثوق إلى الأبد". في الأساس، طالما أن هناك بعض التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، فلا يمكن لأي شركة تقييد وصولها.

مفتوحة أم مغلقة؟ نقاش لا ينتهي
إن الجدل حول المصادر المفتوحة مقابل المصادر المغلقة يذكرنا بمعارك أنظمة التشغيل المبكرة بين Windows وLinux. كتب سانتياغو بينو من مدرسة ML أن نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتكارية قد تجذب المستهلكين بشكل عام مثلما فعل نظام Windows، ولكن هذا البرنامج مفتوح المصدر يوفر التخصيص والتحكم الذي يمكن أن يكون مفيدًا للغاية لمستخدمي الشركات.

سلط بينو الضوء على عدد الشركات التي تبدأ في تجربة ChatGPT ثم تنتقل بعد ذلك إلى نماذج مفتوحة المصدر، والتي يمكنها ضبطها وتخصيصها وفقًا لاحتياجاتها المحددة ومتطلبات الامتثال للبيانات. وقال إن الحلول مفتوحة المصدر تتجنب تقييد البائعين وتوفر الشفافية.

وقال في تغريدة قبل أيام من انتشار موضوع برنارد: "النماذج المغلقة والمملوكة قد تفوز بالأفراد، لكن معظم الشركات لا ترغب في إرسال بياناتها إلى مايكروسوفت أو جوجل. إنهم يريدون السيطرة. النماذج مفتوحة المصدر هي الحل".
تمت مشاركة هذا النوع من وجهات النظر في النقاش حول تغريدة برنارد من قبل شركة Siumo Inc.، وهي شركة لتطوير البرمجيات، والتي أكدت على الإمكانات المتخصصة للنماذج مفتوحة المصدر: "(النماذج مفتوحة المصدر) سوف تتنافس حيثما يهم: المشاكل الخاصة بالمجال ببيانات وخبرات خاصة بالمجال لا تمتلكها (OpenAI)."

فوركان جوزوكارا، مهندس كمبيوتر معروف بقناته على YouTube SECours، هو أيضًا من بين أولئك الذين لديهم موقف أكثر دقة. وفي حديثه مع Decrypt، اتفق مع برنارد، قائلًا إنه "فقط في مهام محددة، سوف تتمكن برامج LLM مفتوحة المصدر من اجتياز OpenAI."

يعطي Gözükara مثالاً على شركة "تدرب ماجستير إدارة الأعمال على وثائقها الخاصة". نعم، لدى OpenAI القدرة على تخصيص GPTs بناءً على تعليمات ومستندات محددة، ولكن التعامل مع البيانات الحساسة لأطراف ثالثة يمثل دائمًا مصدر قلق. تم التحقق من صحة هذا القلق مؤخرًا عندما تم الكشف عن أن GPTs الشخصية قد أعطت بيانات حساسة لمستخدمي الطرف الثالث.

صرح يان ليكون، رئيس تطوير الذكاء الاصطناعي في ميتا والمدافع الشرس عن المصادر المفتوحة، مراراً وتكراراً أن "نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر سوف تمحو نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة والمملوكة". -مصدر الذكاء الاصطناعي: "النماذج مفتوحة المصدر أسرع، وأكثر قابلية للتخصيص، وأكثر خصوصية، وأكثر قدرة على تحقيق ذلك"، حسبما ورد في مذكرة Google المسربة في عام 2023.

ويبقى أن نرى ما إذا كانت النماذج مفتوحة المصدر ستطابق أو تتفوق على GPT-4 والتكرارات المستقبلية هذا العام. ومع ذلك، فإن وجهات نظر الخبراء من كلا الجانبين تكشف عن توتر مثير للاهتمام. قد تتمتع النماذج مغلقة المصدر بميزة الموارد والتكرار السريع، لكن الأدوات مفتوحة المصدر تتطور بسرعة، وتوفر إمكانات دائمة وقابلية للتخصيص. في الوقت الحالي، يمكن لمجتمع الذكاء الاصطناعي مشاهدة المنافسة والتمتع بفوائد استخدام أفضل التقنيات المتاحة.

 

المصدر: بوابة الوفد