ऐसा कभी नहीं देखा गया।
अभी-अभी, न्वीडिया के संस्थापक हुआंग रेन्क्सुन ने अपना पहला ट्वीट भेजा:
यह एक नया रजिस्टर्ड खाता है, और ट्वीट थोड़ा जल्दी से किया गया है।
पहले पोस्ट में, लाओ हुआंग ने निवेडिया द्वारा हस्ताक्षरित पत्र "ओपन वेट्स एंड अमेरिकन एआई लीडरशिप" साझा किया, जिसमें ओपन सोर्स मॉडल्स क्यों महत्वपूर्ण हैं, इसकी व्याख्या की गई है।
उन्होंने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रत्येक उद्योग को बदल देगी, प्रत्येक कंपनी को सशक्त बनाएगी और प्रत्येक देश द्वारा विकसित की जाएगी। ओपन सोर्स मॉडल सुरक्षा और साइबर सुरक्षा को मजबूत करते हैं, नवाचार और प्रसार को तेज करते हैं और संप्रभुता को सुनिश्चित करते हैं। दुनिया को अग्रणी बंद सोर्स मॉडल की आवश्यकता है, साथ ही अग्रणी ओपन सोर्स मॉडल की भी।
वास्तव में, यह एक ऐसा खुला पत्र है जिसे 20 से अधिक टेक दिग्गज, स्टार्टअप और निवेश संस्थानों ने संयुक्त रूप से हस्ताक्षरित किया है, जिसमें NVIDIA, Microsoft, Meta के साथ-साथ Hugging Face, Mistral, YC भी शामिल हैं।
वे अब बंद स्रोत वाले विशालकाय OpenAI और Anthropic के खिलाफ मिलकर काम करने की योजना बना रहे हैं।
यहाँ पूरा अनुवाद है:
1980 के दशक में, ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर के प्रारंभिक प्रवर्तकों ने उस समय के प्रचलित विचार को चुनौती दी, जिसके अनुसार सॉफ्टवेयर केवल तभी आगे बढ़ सकता था जब कंपनियाँ अपने कोड पर कठोर नियंत्रण रखती थीं। इस आंदोलन ने एक पारदर्शी पारिस्थितिकी तंत्र की स्थापना को बढ़ावा दिया, जहाँ दुनिया भर के डेवलपर्स सॉफ्टवेयर सीख सकते, इसमें परिवर्तन कर सकते और इसे सुधार सकते थे। आज, ओपन सोर्स समुदाय द्वारा विकसित सॉफ्टवेयर इंटरनेट के अधिकांश कार्यों को संचालित करता है और वैश्विक सबसे बड़ी टेक कंपनियों, अमेरिकी सेना और संघीय एजेंसियों के लिए शोध, साइबर सुरक्षा और अन्य महत्वपूर्ण कार्यों के प्रणालियों का मूल समर्थन प्रदान करता है। ओपन सोर्स का महत्व केवल सॉफ्टवेयर लागत में कमी तक सीमित नहीं है; इसने एक साझा ज्ञान की नींव बनाई, जिस पर पीढ़ी-दर-पीढ़ी अमेरिकी इंजीनियर और उद्यमी अपनी संस्थागत स्वायत्तता का निर्माण करते रहे हैं।
अब, संयुक्त राज्य अमेरिका को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में भी इसी तरह का चुनाव करना होगा। हमारी एआई क्षेत्र की नेतृत्व स्थिति का मूल्यांकन किसी एक उन्नत मॉडल पर नहीं, बल्कि इस बात पर निर्भर करता है कि संयुक्त राज्य अमेरिका क्या एक मजबूत, खुला पारिस्थितिकी तंत्र बना पाता है और उसे सभी क्षेत्रों में फैला पाता है। यह पूरे देश में नवाचार और समृद्धि के अवसर पैदा करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसके लिए एआई की पहुंच को बढ़ाना, प्रतिस्पर्धा को प्रोत्साहित करना, मजबूत एप्लिकेशन परत बनाना, और अमेरिकी नागरिकों को उनके द्वारा निर्भर की जाने वाली प्रौद्योगिकी पर अधिक नियंत्रण प्रदान करना आवश्यक है। खुले वजन मॉडल — जिन्हें कोई भी डाउनलोड, जांच, संशोधित कर सकता है और अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर चला सकता है — इस आधार का महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, क्योंकि वे उन्नत एआई को अधिक सुलभ, लचीला और व्यापक रूप से प्रयोगयोग्य बनाते हैं।
ओपन वेट्स ने AI अर्थव्यवस्था की पहुंच को विस्तार दिया है। स्टार्टअप, परिपक्व कंपनियां, विश्वविद्यालय और सार्वजनिक संस्थानें अब मॉडल को शून्य से प्रशिक्षित करने या प्रत्येक कार्य के लिए अग्रणी मॉडल की महंगी लागत का भुगतान किए बिना उनका उपयोग कर सकती हैं। ओपन वेट्स प्रत्येक संगठन को उचित लागत पर उचित कार्य के लिए उचित मॉडल मैच करने की अनुमति देते हैं, जिससे अग्रणी स्केल की क्षमताएं वास्तविक अग्रणी समस्याओं के लिए संरक्षित रहती हैं और अन्य सभी क्षेत्रों में कुशल पेशेवर मॉडल चलाए जाते हैं। यह स्व-नियंत्रण AI को आर्थिक रूप से स्थायी बनाएगा, खासकर जब इसके अनुप्रयोग अरबों दैनिक कार्यों में विस्तारित होते हैं। AI के युग में संयुक्त राज्य अमेरिका को इसे कारखानों, अस्पतालों, खेतों, कक्षाओं और सड़क के किनारे के दुकानों की प्रक्रियाओं में पहुंचाना होगा।
ओपन वेट्स ने AI अर्थव्यवस्था की पहुंच को विस्तार दिया है। स्टार्टअप, पारंपरिक उद्यम, विश्वविद्यालय और सार्वजनिक संस्थान अब मॉडल को शून्य से प्रशिक्षित किए बिना या प्रत्येक कार्य के लिए अग्रणी मॉडल की महंगी लागत का भुगतान किए बिना उन मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। ओपन वेट्स प्रत्येक संगठन को उचित लागत पर उचित कार्य के लिए उचित मॉडल मैच करने की सुविधा देते हैं, जिससे अग्रणी स्केल की क्षमताएं वास्तविक अग्रणी समस्याओं के लिए संरक्षित रहती हैं और अन्य सभी क्षेत्रों में कुशल पेशेवर मॉडल चलाए जाते हैं। यह स्व-नियंत्रण AI को आर्थिक रूप से स्थायी बनाएगा, खासकर जब इसके अनुप्रयोग अरबों दैनिक कार्यों में विस्तारित होते हैं। AI के युग में संयुक्त राज्य अमेरिका को इसे कारखानों, अस्पतालों, खेतों, कक्षाओं और सड़क के किनारे के दुकानों की प्रक्रियाओं में समाहित करना होगा।
ओपन वेट्स प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देते हैं, और प्रतिस्पर्धा ही यह सुनिश्चित करने की कुंजी है कि AI के परिणाम केवल कुछ लोगों के हाथों में नहीं रहें। अनेक संगठनों को उन्नत मॉडल बनाने, समायोजित करने और डिप्लॉय करने की अनुमति देकर, ओपन वेट्स न केवल मॉडल विकासकों के बीच, बल्कि क्लाउड चिप्स, एप्लिकेशन और सेवाओं के बीच भी प्रतिस्पर्धा को जन्म देते हैं। यह प्रतिस्पर्धा नवाचार को प्रोत्साहित करती है, लागत कम करती है, और AI के लाभों को पूरी अर्थव्यवस्था में व्यापक रूप से पहुँचाती है।
ओपन वेट्स ग्राहकों को अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं। जब विभिन्न संगठन AI में निवेश करते हैं, तो वे यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि वे एकल आपूर्तिकर्ता पर निर्भर न हों और न ही समय के साथ जमा हुए ज्ञान और क्षमताओं को खोएं। ओपन वेट्स मॉडल इस प्रकार की गारंटी प्रदान करते हैं, जो संगठनों को अपने डेटा पर नियंत्रण रखने, मॉडल का मूल्यांकन करने, अपनी आवश्यकताओं के अनुसार इसे समायोजित करने और अपनी व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार इसे कहीं भी डिप्लॉय करने की सुविधा देते हैं। इसके अलावा, जब संगठन AI का उपयोग मूल्य सृजित करने के लिए करते हैं, तो ओपन वेट्स उन्हें स्वयं-सुधार मॉडल, पेशेवर क्षमताओं और सं tíchित ज्ञान के माध्यम से इस मूल्य का स्वामित्व प्राप्त करने की सुविधा प्रदान करते हैं, जिससे संयुक्त राज्य अमेरिका की संप्रभुता और समृद्धि को बढ़ावा मिलता है।
सच है, ओपन वेट्स के कुछ अद्वितीय जोखिम हैं। एक बार प्रकाशित होने के बाद, ये वेट्स मूल विकासकों के नियंत्रण से बाहर हो जाते हैं, और संशोधित संस्करणों को ट्रैक या रिवर्स इंजीनियर करना कठिन होता है। लेकिन इस जोखिम का सामना करने का सही तरीका ओपन वेट्स को प्रतिबंधित करना नहीं है। साइबर सुरक्षा हमलावरों द्वारा उन्नत AI तकनीकों का उपयोग किए जाने के समय, रक्षाकर्मियों को ऐसे मॉडल्स तक पहुँच की आवश्यकता होती है जो समान क्षमताएँ रखते हों, ताकि वे नए खतरों का पता लगा सकें, उनका अनुकरण कर सकें और उनका प्रतिक्रिया दे सकें। ओपन मॉडल्स रक्षा क्षमताओं को बढ़ाते हैं, पारदर्शिता में सुधार करते हैं, और कई टीमों को वल्नरेबिलिटीज की पहचान करने और उन्हें ठीक करने में सक्षम बनाते हैं।
वास्तव में, खुलापन संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सुरक्षा प्राप्त करने का सबसे महत्वपूर्ण तरीका है। केवल बंद मॉडलों पर निर्भर रहना निश्चित रूप से सुरक्षित नहीं है: उन्हें हैक किया जा सकता है, दुरुपयोग किया जा सकता है, या ऐसी खामियाँ हो सकती हैं जिन्हें बाहरी लोग नहीं देख पाते। उन्नत AI क्षमताओं को कुछ बंद मॉडलों के पीछे केंद्रित करने से यह जोखिम बढ़ता है। इससे कुछ एकल बिंदु विफलताएँ उत्पन्न होती हैं, प्रतिस्पर्धा कमजोर होती है, और महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियाँ कुछ आपूर्तिकर्ताओं के हाथों में केंद्रित हो जाती हैं। दूसरी ओर, खुले वजन मॉडल व्यापक शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के समूह को उनके व्यवहार की जाँच करने, दुर्बलताओं की पहचान करने, सुरक्षा उपायों का विकास करने, और समय के साथ उन्हें सुधारने की अनुमति देते हैं। जिस प्रकार ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर साबित करता है कि पारदर्शिता गुप्तता से सुरक्षित होती है, AI सुरक्षा संभवतः इस पर निर्भर करती है कि अधिक लोगों को समाज के अस्तित्व के लिए महत्वपूर्ण मॉडलों की परीक्षा और मजबूती प्रदान की जा सके। यह सख्त मानकीकरण और मूल्यांकन, रेड-टीमिंग, और वास्तविक हानियों से संबंधित सुरक्षा उपायों की अनुमति देता है, न कि मान लेना कि बंद प्रणालियाँ प्रारंभिक रूप से सुरक्षित होती हैं।
शक्तिशाली AI पारिस्थितिकी तंत्र को स्वाभाविक नहीं माना जा सकता। नीति निर्माताओं के पास महत्वपूर्ण कार्रवाई का अवसर है। इसमें स्टार्टअप और शोधकर्ताओं के लिए कंप्यूटेशनल संसाधनों तक पहुँच का विस्तार, साझा प्रशिक्षण संसाधनों (डेटासेट, उपकरण, मूल्यांकन ढांचे) में निवेश, और खुले मॉडल पर जल्दी से लगाए गए प्रतिबंधों से बचना शामिल है (जो प्रतिस्पर्धा को दबा देंगे या नवाचार को विदेश की ओर धकेल देंगे)। इन उपायों को इस बात पर भी ध्यान केंद्रित करना चाहिए कि कैसे शक्तिशाली एप्लिकेशन परत के माध्यम से AI की स्वायत्तता को पूर्ण अर्थव्यवस्था में विस्तारित किया जा सके।
इस पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण के दौरान, नीति निर्माताओं को वैध मॉडल विकास तकनीकों और चोरी के बीच सावधानी से अंतर करना चाहिए। मॉडल रिफाइनमेंट, जिसमें एक मॉडल के आउटपुट का उपयोग दूसरे मॉडल के प्रशिक्षण या सुधार में मदद के लिए किया जाता है, एक व्यापक रूप से मॉडल सुधार, मूल्यांकन और पुष्टि के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक है। यह पुरानी परंपरा को दर्शाता है, जिसमें मौजूदा तकनीकों से सीखना, विकसित करना और सुधार करना शामिल है, और यह परंपरा 1990 के दशक के बाद से खुले स्रोत सॉफ़्टवेयर आंदोलन के साथ नवाचार को बढ़ावा देती है। इसके विपरीत, बंद मॉडल से अवैध रूप से मूल्य निकालने की क्रिया से सहज चिंताएँ उठती हैं। इन चिंताओं का समाधान समग्र प्रतिबंधों के माध्यम से नहीं, बल्कि लक्षित कानूनी और व्यावसायिक ढांचों के माध्यम से किया जाना चाहिए, जो AI नवाचार में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने वाली तकनीकों को प्रभावित करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग एक समृद्धि का युग हो सकता है। यदि हम सही चुनाव करें, तो खुली AI सुविधाओं को विस्तार दे सकती है, प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा दे सकती है, अमेरिका की प्रौद्योगिकी नेतृत्व स्थिति को मजबूत कर सकती है, जोखिमों को कम कर सकती है, और इस अद्भुत प्रौद्योगिकी के लाभों को हमारी अर्थव्यवस्था के सभी स्तरों तक पहुँचा सकती है। ऐसा भविष्य हमें बनाने के लायक है, और अमेरिका को इस प्रक्रिया का नेतृत्व करना चाहिए।
विदेशों में धमाकेदार Kimi K3
सब कुछ का तात्कालिक कारण, स्पष्ट रूप से, 16 जुलाई को प्रकाशित और ओपन सोर्स किया गया नवीनतम बड़ा मॉडल है। किमी K3। पिछले हफ्ते, किमी K3 का लॉन्च टेक इंडस्ट्री के लिए एक "परमाणु-स्तरीय" घटना है। यह केवल वर्तमान में ओपन सोर्स कम्युनिटी द्वारा उपलब्ध सबसे बड़ा मॉडल (कुल पैरामीटर 2.8 T) ही नहीं है, बल्कि इसने नींव के आर्किटेक्चर में एक क्रांतिकारी नवाचार किया है, जिससे Fable 5 के करीब प्रोग्रामिंग क्षमता प्राप्त हुई है।
अभी, किमी K3 के कोडिंग पैकेज और वेब पोर्टल दोनों में स्टॉक खत्म हो गया है और ट्रैफिक सीमित है, जिससे पता चलता है कि घरेलू और विदेशी तकनीकी समुदाय नए मॉडल के प्रति कितने उत्साहित हैं। मून ऑफ डार्कनेस ने बताया कि K3 27 जुलाई तक पूरे मॉडल वेट्स को खोल देगा। Hugging Face अब यहां तक कि किमी नया मॉडल एक गिनती के साथ पेज सेट करता है:
दुनिया भर में लोग इंतजार कर रहे हैं। विदेशी प्रमुख तकनीकी समुदायों में K3 के लिए "डिप्लॉयमेंट प्रिपेयरेशन गाइड" का वितरण शुरू हो चुका है।
हालांकि, किमी K3 के लॉन्च के बाद, OpenAI और Anthropic ने खतरा महसूस किया और चीनी कंपनियों पर मॉडल डिस्टिलेशन (Model Distillation) तकनीक का उपयोग करके बौद्धिक संपदा चुराने का आरोप लगाया और अमेरिकी अधिकारियों को लॉबी किया। रिपोर्ट्स के अनुसार, अमेरिकी वित्त विभाजन और अन्य संस्थाएँ कुछ चीनी ओपन-सोर्स AI मॉडल्स के लिए प्रतिबंध जैसे उपायों पर विचार करना शुरू कर चुके हैं।
इस कदम ने सिलिकॉन वैली के स्टार्टअप्स में आतंक पैदा कर दिया। लगभग 200 कंपनियों और निवेश संस्थानों द्वारा गठित “लिटल टेक एसोसिएशन” ने सरकार को चेतावनी दी: यदि सस्ते ओपन सोर्स मॉडल्स पर प्रतिबंध लगाया जाता है, तो स्टार्टअप्स को OpenAI और Anthropic को उच्च API शुल्क देने के लिए मजबूर होना पड़ेगा, जिससे सीमित फंड वाली कई अमेरिकी स्टार्टअप्स का सीधे तौर पर विनाश होगा।
हुआ रेन्युन ने X प्लेटफॉर्म पर अपनी पहली उपस्थिति में GPU नहीं दिखाया, बड़े मॉडल नहीं जारी किए, बल्कि एक संयुक्त खुला पत्र जारी किया, जिसमें ओपन-वेट AI का समर्थन किया गया, जिससे सिलिकॉन वैली के बड़े लोगों की ओपन-सोर्स मॉडल्स के सामने आए बाधाओं के प्रति चिंता स्पष्ट होती है, और 'ओपन-सोर्स बनाम क्लोज्ड-सोर्स' के मार्ग के विवाद को चरम पर पहुंचा दिया।
इस ओपन सोर्स के खिलाफ चल रहे अभियान का अंत क्या होगा?
Reference content:
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/
यह लेख वेचेन ग्रुप "मशीन सिंग" (ID: almosthuman2014) से आया है, लेखक: ओपन सोर्स पर ध्यान देने वाले