Bunu daha önce görmedim.
Daha önce, NVIDIA kurucusu Jensen Huang, hayatının ilk Twitter mesajını gönderdi:
Hesap yeni kaydedilmiş, tweet biraz aceleci.
Eski Sarı'nın ilk gönderisinde,开源模型'un neden önemli olduğunu açıklayan, NVIDIA'nın imzaladığı bir mektup olan "Açık Ağırlıklar ve ABD AI Liderliği"yi paylaştı.
O, yapay zekânın her sektörü değiştireceğini, her şirketi güçlendireceğini ve her ülkenin inşa edeceğini belirtti. Açık kaynak modeller, güvenlik ve siber güvenliği güçlendirir, yenilikleri ve yayılımı hızlandırır ve egemenliği sağlar. Dünya, öncü kapalı kaynak modellere ihtiyaç duyar; aynı zamanda öncü açık kaynak modellere de ihtiyaç duyar.
Aslında bu, NVIDIA, Microsoft, Meta'nın yanı sıra Hugging Face, Mistral, YC'nin de dahil olduğu 20'den fazla teknoloji devi, startup ve yatırım kurumunun ortak imzasını taşıyan bir açık mektup.
Şu anda kapalı kaynaklı devler OpenAI ve Anthropic ile «karşı» durmaya kararlı görünüyorlar.
Aşağıda tam metnin çevirisi yer almaktadır:
1980'lerde, açık kaynak yazılımın erken öncüleri, yazılımın yalnızca şirketlerin kodunu sıkı bir şekilde kontrol ettiği durumda ilerleyebileceğine dair o dönemde hakim olan görüşe meydan okudular. Bu hareket, dünya çapındaki geliştiricilerin yazılımı öğrenip değiştirebileceği ve geliştirebileceği şeffaf bir ekosistem kurulmasını teşvik etti. Bugün, açık kaynak toplulukları tarafından geliştirilen yazılımlar, internetin büyük bir kısmını desteklemekte ve küresel en büyük teknoloji şirketlerine, ABD ordusuna ve federal kurumlara bilimsel araştırmalar, siber güvenlik ve diğer kritik görevler için temel altyapıyı sağlamaktadır. Açık kaynaklığın anlamı, yazılım maliyetlerini düşürmekten çok daha fazladır; aynı zamanda, Amerikalı mühendislerin ve girişimcilerin nesiller boyu kurumsal bağımsızlıklarını inşa ettiğleri paylaşılan bir bilgi temeli yaratır.
Şu anda ABD de yapay zeka alanında benzer bir seçimle karşı karşıya. ABD'nin yapay zeka alanında liderliğini, tek bir ileri modelle değil, güçlü ve açık bir ekosistem kurup bunu tüm alanlara yayabilme yeteneği belirler. Bu, ülke çapında yenilik ve refah fırsatları yaratmak için kritik öneme sahiptir. Bu, yapay zekanın yayılmasını genişletmeyi, rekabeti teşvik etmeyi, güçlü bir uygulama katmanı inşa etmeyi ve ABD vatandaşlarının kullandıkları teknolojilere daha büyük kontrol sağlamayı gerektirir. Açık ağırlıklı modeller — herkesin indirebileceği, inceleyebileceğiniz, değiştirebileceğiniz ve kendi altyapınızda çalıştırabileceğiniz yapay zeka modelleri — bu temelin önemli bir parçasıdır, çünkü ileri yapay zekayı daha erişilebilir, daha esnek ve daha geniş kapsamlı hale getirir.
Açık ağırlıklar, AI ekonomisine erişimi genişletir. Yeni başlayanlar, olgun şirketler, üniversiteler ve kamu kurumları, modelleri sıfırdan eğitmeden veya her görev için önde gelen modellerin yüksek maliyetini ödemeden ileri modelerden yararlanabilir. Açık ağırlıklar, her kuruluşun uygun maliyetle uygun görevlere uygun modeli eşleştirmesini sağlar, önde gelen ölçek yeteneklerini gerçek önde gelen sorunlara ayırır ve diğer tüm alanlarda verimli uzman modelleri çalıştırır. Bu otonomi, AI'nın ekonomik olarak sürdürülebilir olmasını sağlar, özellikle uygulamaları milyarlarca günlük görevlere yayıldığında. ABD, yapay zekâ çağında kazanmak için bunu fabrikalara, hastanelere, çiftliklere, sınıflara ve sokak dükkanlarının iş akışlarına yaymalıdır.
Açık ağırlıklar, AI ekonomisine erişimi genişletiyor. Girişimciler, geleneksel şirketler, üniversiteler ve kamu kurumları, modelleri sıfırdan eğitmeden veya her görev için önde gelen modellerin yüksek maliyetini ödemeden ileri modelerden yararlanabilir. Açık ağırlıklar, her kuruluşun uygun maliyetle uygun görevlere uygun modeli eşleştirmesini sağlar, önde gelen ölçek yeteneklerini gerçek önde gelen sorunlar için saklar ve diğer tüm alanlarda verimli uzman modelleri çalıştırır. Bu kendi kendini disipline etme, AI'nın uygulamaları milyarlarca günlük görevlere yayıldıkça ekonomik olarak sürdürülebilir hale gelmesini sağlayacaktır. ABD, yapay zeka çağında kazanmak için bunu fabrikalara, hastanelere, çiftliklere, sınıflara ve sokak dükkanlarının iş akışlarına yaymalıdır.
Açık ağırlıklar, rekabeti artırır ve rekabet, AI sonuçlarının az sayıda kişi elinde kalmadan yaygın olarak paylaşılmasını sağlayan kritik unsurdur. Çok sayıda kuruluşun ileri modelleri oluşturmasını, ayarlamasını ve dağıtımını sağlayarak açık ağırlıklar, model geliştiricileri arasında yalnızca değil, bulut çipleri, uygulamalar ve hizmetler arasında da rekabet yaratır. Bu rekabet, yeniliği teşvik eder, maliyetleri düşürür ve AI'nın faydalarını ekonominin tamamına yayar.
Açık ağırlıklar, müşterilere daha büyük bir kontrol sağlar. Kuruluşlar AI'ye yatırım yaptıkça, tek bir tedarikçiye bağımlı kalmamayı ve zamanla biriken bilgi ve yeteneklerini kaybetmemeyi istiyor. Açık ağırlık modelleri, kuruluşların kendi verilerini kontrol etmesine, modelleri değerlendirmesine, kendi ihtiyaçlarına göre ayarlamasına ve iş ihtiyaçlarına göre bunları her yere dağıtabilmesine olanak tanıyarak bu güvenceyi sağlar. Ayrıca, kuruluşlar AI aracılığıyla değer yarattıkça, açık ağırlıklar, kendini geliştiren modeller, uzmanlık ve birikmiş bilgi sayesinde bu değeri sahiplenmelerini sağlar ve ABD'nin egemenliğini ve refahını teşvik eder.
Elbette, açık ağırlıklar bazı benzersiz riskler taşır. Bir kez yayınlandığında, bu ağırlıklar orijinal geliştiricilerin kontrolünden çıkar ve değiştirilmiş sürümler izlenmesi veya tersine mühendisliği zorlaşır. Ancak bu riskle başa çıkmak için doğru yöntem açık ağırlıkları yasaklamak değildir. Güvenlik saldırılarının gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullandığı bu dönemde, savunucuların yeni tehditleri tespit etmek, simüle etmek ve bunlara karşı önlem almak için benzer yeteneklere sahip modellere erişimi olmalıdır. Açık modeller, savunma kapasitesini genişletir, şeffaflığı artırır ve birden fazla ekip tarafından açıkların keşfedilip düzeltilmesine olanak tanır.
Aslında, açıklık, yapay zekânın güvenliğini sağlamak için en önemli yaklaşımlardan biridir. Yalnızca kapalı modellere güvenmek kesinlikle güvenli değildir: bu modeller istila edilebilir, kötüye kullanılabilir veya dışarıdaki kişilerin fark edemeyeceği hatalar gösterebilir. Gelişmiş AI yeteneklerini az sayıda kapalı modelin ardına toplamak, bu riski artırır. Bu, az sayıda tek bir hata noktasına yol açar, rekabeti zayıflatarak kritik teknolojileri az sayıda sağlayıcı elinde tutar. Öte yandan, açık ağırlıklı modeller, geniş bir araştırmacı ve geliştirici topluluğunun davranışlarını incelemesine, açıklıkları tespit etmesine, güvenlik önlemleri geliştirmesine ve zamanla sürekli iyileştirmesine olanak tanır. Açık kaynak yazılımın şeffaflığın gizlilikten daha güvenli olduğunu kanıtlaması gibi, AI güvenliği, toplumun varlığını sürdüren modelleri test etme ve güçlendirme imkanını daha fazla kişiye sunmaya bağlı olabilir. Bu, kapalı sistemlerin varsayılan olarak daha güvenli olduğunu kabul etmek yerine, katı referans testleri ve değerlendirme, kırmızı ekip operasyonları ve gerçek dünyadaki tehditlerle ilgili koruma önlemlerine izin verir.
Güçlü bir AI ekosistemi otomatik olarak var olmaz. Politika yapıcılar önemli bir eylem fırsatına sahiptir. Bu, girişimciler ve araştırmacıların hesaplama kaynaklarına erişimini genişletmeyi, paylaşılan eğitim kaynaklarına (veri kümeleri, araçlar, değerlendirme çerçeveleri) yatırım yapmayı ve rekabeti stifleyen ya da yeniliği yurtdışına yönlendiren erken dönem açık modelleri kısıtlamaktan kaçınmayı içerir. Bu önlemler, aynı zamanda AI'nın ekonominin tüm alanlarında özgün uygulamalarını genişletmek için güçlü bir uygulama katmanı nasıl oluşturulacağını hedeflemelidir.
Bu ekosistemi oluştururken, politika yapıcılar, yasal model geliştirme teknikleriyle çalma eylemlerini dikkatli bir şekilde ayırt etmelidir. Model özütleme, bir modelin çıktılarını kullanarak başka bir modelin eğitimi veya geliştirilmesine yardımcı olmak, model iyileştirme, değerlendirme ve doğrulama için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, açık kaynak yazılım hareketinin başlamasından beri yeniliği teşvik eden, mevcut teknolojilerden öğrenme, geliştirme ve iyileştirme geleneğinin bir yansımasıdır. Buna karşılık, kapalı modellerden yasadışı olarak değer çıkarma eylemleri, gerekli endişeleri doğurmuştur. Bu endişeler, AI yeniliğinde önemli rol oynayan teknolojilere genel kısıtlamalar getirerek değil, hedefe yönelik yasal ve ticari çerçevelerle çözülmelidir.
Yapay zeka çağı, refah çağı olabilir. Doğru seçimler yapılırsa, açık yapay zeka, fırsatları genişletecek, rekabeti güçlendirecek, ABD'nin teknoloji liderliğini pekiştirecek, riskleri azaltacak ve bu olağanüstü teknolojinin faydalarını ekonomimizin tüm seviyelerine ulaştıracaktır. Böyle bir gelecek inşa etmeye değer; ABD, bu süreci öncülük etmelidir.
Yurtdışında şok yaratan Kimi K3
Tüm bunların başlangıcı, 16 Temmuz'da yayınlanan ve açık kaynak hale getirilen en son büyük modelden kaynaklanıyor. Kimi K3. Geçen hafta, Kimi K3'ün lanzmanı teknoloji dünyasında bir "nükleer patlama" düzeyinde bir olaydır. Sadece mevcut açık kaynak topluluğunun erişebileceği en büyük modeldir (toplam parametre sayısı 2,8 T), aynı zamanda temel mimarisinde devrim yaratarak Fable 5'e yakın programlama yeteneği sağlamıştır.
Şu anda, Kimi K3'ün kodlama paketleri ve web sitesi tükendi ve trafiği sınırlandı, bu da yerel ve uluslararası teknik toplulukların yeni model üzerine olan heyecanını gösteriyor. Moonshot, K3'ün 27 Temmuz'a kadar tam model ağırlıklarını açıklayacağını belirtti. Hugging Face şimdi hatta Kimi Yeni model, bir geri sayım sayfası ayarladı:
Dünya genelinde bekleniyor. Yurt dışı büyük teknoloji topluluklarında K3 için bir "Dağıtım Hazırlık Rehberi" dolaşmaya başladı.
Ancak, Kimi K3'in piyasaya sürülmesinden sonra OpenAI ve Anthropic tehdit hissederek Çinli şirketlerin model distilasyonu teknolojisini kullanarak mülkiyet haklarını çaldığını iddia etti ve ABD yetkililerini etkilemeye çalıştı. ABD Hazine Bakanlığı ve diğer kurumların, bazı Çinli açık kaynaklı AI modellerine yasak uygulama gibi önlemleri göz önünde bulundurduğu bildirildi.
Bu adım, Silicon Valley'deki startup şirketlerinde panik yarattı. Yaklaşık 200 şirket ve yatırım kurumu, "Küçük Teknoloji Birliği (Little Tech Association)" adlı bir ittifak oluşturarak hükümete uyarıda bulundu: Ucuz açık kaynak modelleri yasaklanırsa, startup şirketleri OpenAI ve Anthropic'e yüksek API ücretleri ödemeye zorlanacak ve bu da sınırlı sermayeye sahip birçok Amerikan girişimini doğrudan yok edecektir.
Huang Renxun, X platformundaki ilk appearances'ında GPU sergilemedi, büyük model yayınlamadı; bunun yerine açık ağırlıklı AI'yi destekleyen ortak bir açık mektup sundu. Bu, Silicon Valley liderlerinin açık kaynak modellerine karşı çıkan engellerle ilgili endişelerini açıkça ortaya koydu ve "açık kaynak vs kapalı kaynak" yol ayrımı mücadelesini zirveye ulaştırdı.
Açık kaynak üzerine bu baskı oyunu nihayet nasıl bir şekle bürünecek?
Referans içerik:
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/
Bu yazı, WeChat hesabı "Makine Kalbi" (ID: almosthuman2014)'den gelmektedir, yazar: açık kaynakla ilgilenen