شکلی که نشان می‌دهد چگونه قضاوت‌های کمی باز بودن را می‌توان با تخصیص وزن به ویژگی‌های خاص برای ایجاد یک گرادیان ارزیابی به معیارهای عملی تبدیل کرد.
آنچه شما یاد خواهید گرفت
در این وبلاگ، ما عمیقاً به پیچیدگی‌های باز بودن هوش مصنوعی می‌پردازیم، و بر این تمرکز می‌کنیم که چگونه اصول منبع باز در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند BloomZ و Llama 2 اعمال می‌شوند یا نمی‌توانند اعمال شوند. در پایان این مقاله، شما درک زمینه تاریخی مجوز منبع باز، چالش های فعلی در تعریف «باز بودن» در هوش مصنوعی، و پدیده «شستشوی باز»، که مصرف کنندگان و توسعه دهندگان را به طور یکسان گمراه می کند. ما همچنین یک چارچوب ارزیابی جامع را معرفی می‌کنیم که تعریف AI منبع باز (OSAID) را با بینش‌های تکمیلی از سایر چارچوب‌ها ادغام می‌کند تا به شما کمک کند تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد مدل‌های هوش مصنوعی بگیرید. در نهایت، با بهترین شیوه‌های عملی برای توسعه قضاوت ترکیبی برای اندازه‌گیری کمی شفافیت برای هر مدل زبان بزرگ «متن باز» نتیجه‌گیری می‌کنیم.
بررسی جایگزین هایی که مکمل تعاریف پذیرفته شده گسترده هستند نیز مفید است. همانطور که بحث خواهیم کرد، برخی دیدگاه ها – از جمله تحلیل های اخیر – نشان می دهد که چارچوب هایی مانند این تعریف AI منبع باز (OSAID) بهره مندی از ابعاد اضافی، به ویژه در چگونگی…