يوفر Openai الآن نماذج منظمة العفو الدولية المفتوحة ، لكن مديرة تقنية المعلومات تحتاج إلى تقييم المخاطر
أصدر Openai ، مطور Chatgpt ، نموذجين لغويتين كبيرتين (LLMS) تحت ترخيص Apache 2.0 مفتوح المصدر. تعد النماذج ، GPT-OSS-120B و GPT-OSS-20B نماذج لغة مفتوحة الوزن ، والتي ادعى Openai تقديم أداء قوي في العالم الحقيقي بتكلفة منخفضة.
وفقا ل Openai، تتفوق النماذج الجديدة على النماذج المفتوحة ذات الحجم المشابه في مهام التفكير ويتم تحسينها للنشر الفعال على أجهزة المستهلك.
قال Openai إن طراز GPT-OSS-120B يحقق شبه باعة مع Openai O4-Mini على معايير التفكير الأساسي ، أثناء تشغيله بكفاءة على وحدة معالجة الرسومات بنسبة 80 جيجابايت. وقال إن نموذج GPT-OSS-20B يقدم نتائج مماثلة لـ Openai O3-Mini على معايير شائعة ويمكن أن يعمل على أجهزة الحافة مع 16 جيجابايت فقط من الذاكرة.
وحدة معالج الرسومات (GPU) صانع NVIDIA تم تدريب النماذج الجديدة لـ Openai على GPU NVIDIA H100 ويمكنها استخدام NVIDIA NIM Microservices ، التي قالت ، توفر نشرًا سهلاً على أي بنية تحتية مقلدة من GPU مع المرونة وخصوصية البيانات وأمن مستوى المؤسسة.
قالت NVIDIA إنه مع تحسين البرامج لمنصة NVIDIA Blackwell ، يمكن أن تحقق النماذج 1.5 مليون رمز في الثانية عند التشغيل على أنظمة NVIDIA GB200 NVL72 ، لدعم استنتاج الذكاء الاصطناعي.
وقالت أماندا بروك ، الرئيس التنفيذي في Openuk: “إن جمال المصدر المفتوح والانفتاح في الذكاء الاصطناعى هو أنه يغذي جميع الأطراف في احتياجات النقاش العالمي – إنه يتمتع بسلطة أن تكون مصاحبة عامة رقمية تصل إلى الجميع ، ولكن تجاريًا ، كما هو الحال مع البرامج المفتوحة المصدر التي أصبحت محبوبًا للتكنولوجيا الكبيرة ، فإنه يتيح إنشاء معارف وترويج للمعايير الفعلية والترويج للاعتماد – نموذج الابتكار المفتوح من Meta Llama. في عالم من التحول الجغرافي السياسي ، فإنه يتيح الانتشار العالمي والتأثير في الذكاء الاصطناعي. “
الفائدة الرئيسية لنموذج AI المفتوح هو أنه غير مغلق ، مما يعني أنه يمكن فحصه من قبل أي شخص. يجب أن يساعد هذا في تحسين جودتها وإزالة الأخطاء والذهاب إلى حد ما لمعالجة التحيز ، عندما تكون بيانات المصدر التي يتم تدريبها على النموذج غير متنوعة بدرجة كافية. تقدم النماذج المفتوحة للشركات وسيلة لضبط LLM لكيفية تشغيل مؤسستها. ومع ذلك ، يجب أن تزن CIOs فوائد استخدام نموذج AI مفتوح على نموذج خاص ، خاصةً لأنها تواجه تكاليف تشغيلية كبيرة مرتبطة بنشر أي نموذج الذكاء الاصطناعي.
وقال هاريثا خانداباتو ، كبير المديرين والمحلل في غارتنر ، إن النماذج المفتوحة ، التي شاعها LLMs مثل LLAMA Meta ، تستخدم في الغالب في الصناعات المنظمة. “هذه الصناعات تميل إلى تجربة نماذج مفتوحة” ، قالت. “بناءً على مكان وكيف تنشر النماذج المفتوحة ، قد تتطلب أيضًا بنية تحتية كبيرة.”
وقال Khandabattu إن السبب وراء تجربة المنظمات مع النماذج المفتوحة هو الحفاظ على السيطرة. ومع ذلك ، من قادة تكنولوجيا المعلومات التي تحدثت إليهم ، قالت Khandabattu إن التكلفة الإجمالية للنشر “مرتفعة للغاية”. هناك تكاليف تشغيلية كبيرة ، والتكاليف الهندسية المطلوبة لتخصيص وتشغيل وصيانة نموذج مفتوح.
وأضافت أن النماذج المفتوحة المستخدمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعى مثل الترميز القائم على الذكاء الاصطناعي ، قد لا تتطابق دائمًا مع أداء النماذج الملكية. وقالت إن هذا يمكن أن يؤدي إلى تأثر المنظمات سلبًا ، مثل انخفاض مستوى خبرة الموظفين بشكل عام أو تجربة المطورين وأوقات الأداء التشغيلية الأبطأ.
حثت Khandabattu قادة تكنولوجيا المعلومات على النظر في إيجابيات وسلبيات النماذج المفتوحة ، والتي قد توفر مستوى دعم تكنولوجيا المعلومات المؤسسات التي تحتاجها المنظمة. وأضافت: “مثل برنامج Enterprise Open Source ، فإنها تأتي أيضًا بمخاطرها الخاصة”.
