ఓపెన్ మోడల్స్: మీరు వాడకపోయినా ఇవి ఎందుకు ముఖ్యమో తెలుసా?
ఆధునిక కంప్యూటింగ్ యొక్క అదృశ్య రక్షణ కవచం
ఓపెన్ మోడల్స్ అనేవి ఆధునిక ప్రపంచానికి నిశ్శబ్ద మౌలిక సదుపాయాలు. మీరు Hugging Face నుండి ఎప్పుడూ ఒక ఫైల్ను డౌన్లోడ్ చేయకపోయినా లేదా లోకల్ సర్వర్ను నడపకపోయినా, ఈ మోడల్స్ మీరు వాడే సర్వీసుల ధరలను మరియు కొత్త ఫీచర్లు వచ్చే వేగాన్ని నిర్ణయిస్తాయి. ఇవి ఒక పోటీ వాతావరణాన్ని సృష్టిస్తాయి. ఇవి లేకపోతే, కొన్ని కంపెనీలు మాత్రమే ఈ శతాబ్దపు అతి ముఖ్యమైన టెక్నాలజీపై గుత్తాధిపత్యాన్ని కలిగి ఉండేవి. ఓపెన్ మోడల్స్ ఒక ప్రాథమిక సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి, ఇది పెద్ద కంపెనీలను నిరంతరం కొత్త ఆవిష్కరణలు చేసేలా మరియు వారి ధరలను అందుబాటులో ఉంచేలా ఒత్తిడి చేస్తుంది. ఇది కేవలం టెక్ ప్రియుల కోసం మాత్రమే కాదు, టెక్ పరిశ్రమలో అధికారం ఎలా పంపిణీ చేయబడుతుందో మార్చే ఒక గొప్ప మార్పు. Llama వంటి మోడల్ విడుదలైనప్పుడు, అది కన్స్యూమర్ hardware పై ఏమి సాధ్యమో కొత్త ప్రమాణాన్ని సెట్ చేస్తుంది. ఈ ఒత్తిడి వల్ల మీరు ప్రతిరోజూ ఉపయోగించే క్లోజ్డ్ మోడల్స్ మెరుగ్గా మరియు తక్కువ ధరకే లభిస్తాయి. ఈ ఓపెన్నెస్ వెనుక ఉన్న లోతును అర్థం చేసుకోవడం వల్ల టెక్ పరిశ్రమ ఎటు వెళ్తుందో మనకు తెలుస్తుంది.
‘ఓపెన్నెస్’ మార్కెటింగ్ మాటల వెనుక అసలు అర్థం
ఈ విషయంలో ‘ఓపెన్’ అంటే ఏమిటో చాలా గందరగోళం ఉంది. నిజమైన open source సాఫ్ట్వేర్ ఎవరైనా కోడ్ని చూడటానికి, మార్చడానికి మరియు పంపిణీ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. కానీ పెద్ద లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ ప్రపంచంలో, ఈ నిర్వచనం కొంచెం క్లిష్టంగా ఉంటుంది. చాలా మంది ఓపెన్ సోర్స్ అని పిలిచే మోడల్స్ నిజానికి open weight మోడల్స్. అంటే ఆ కంపెనీ మోడల్ యొక్క ఫైనల్ పారామీటర్లను విడుదల చేసింది, కానీ ఆ మోడల్ను ట్రైన్ చేయడానికి ఉపయోగించిన భారీ డేటాసెట్లను లేదా ఆ డేటాను క్లీన్ చేయడానికి వాడిన స్క్రిప్ట్లను విడుదల చేయలేదు. డేటా లేకుండా, మీరు ఆ మోడల్ను మొదటి నుండి తయారు చేయలేరు. మీ దగ్గర కేవలం తయారైన వస్తువు మాత్రమే ఉంటుంది. ఇక లైసెన్సుల విషయానికి వస్తే, కొన్ని కంపెనీలు ఓపెన్గా కనిపించే కస్టమ్ లైసెన్సులను ఉపయోగిస్తాయి, కానీ వాటిలో వాణిజ్యపరమైన వాడకంపై ఆంక్షలు ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, ఒక మోడల్ వ్యక్తులకు ఉచితం కావచ్చు, కానీ మీ కంపెనీకి నెలకు 700 మిలియన్ల కంటే ఎక్కువ మంది వినియోగదారులు ఉంటే డబ్బులు కట్టాల్సి ఉంటుంది. ఇంటర్నెట్ను నిర్మించిన సాంప్రదాయ GPL లేదా MIT లైసెన్సుల కంటే ఇది చాలా భిన్నం. అలాగే, ఒక API పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్నంత మాత్రాన దాన్ని ఓపెన్ అని పిలవడం కేవలం మార్కెటింగ్ గిమ్మిక్కు మాత్రమే. నిజమైన ఓపెన్ మోడల్స్ అంటే మీరు ఫైల్లను డౌన్లోడ్ చేసుకుని, ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా మీ స్వంత hardware పై రన్ చేసుకోవచ్చు. ఈ తేడా చాలా ముఖ్యం ఎందుకంటే ఇది నియంత్రణ ఎవరి చేతిలో ఉందో నిర్ణయిస్తుంది. మీరు API పై ఆధారపడితే, ఆ కంపెనీ ఎప్పుడైనా నిబంధనలను మార్చవచ్చు లేదా దాన్ని ఆపేయవచ్చు. అదే మీ హార్డ్ డ్రైవ్లో weights ఉంటే, ఆ శక్తి మీ సొంతం.
దేశాలు పబ్లిక్ వెయిట్స్పై ఎందుకు మొగ్గు చూపుతున్నాయి?
ఈ మోడల్స్ యొక్క ప్రపంచ ప్రభావం చాలా పెద్దది. అనేక దేశాలకు, వారి పూర్తి AI మౌలిక సదుపాయాల కోసం కొన్ని అమెరికన్ కంపెనీలపై ఆధారపడటం అనేది జాతీయ డిజిటల్ సార్వభౌమాధికారానికి ప్రమాదకరం. ఐరోపా మరియు ఆసియాలోని ప్రభుత్వాలు తమ సొంత లోకలైజ్డ్ AI వెర్షన్లను రూపొందించడానికి ఓపెన్ మోడల్స్ వైపు చూస్తున్నాయి. ఇది సిలికాన్ వ్యాలీ విలువలు మాత్రమే కాకుండా, వారి సాంస్కృతిక విలువలు మరియు భాషా వైవిధ్యాలను మోడల్స్ ప్రతిబింబించేలా చేస్తుంది. ఇది డేటాను వారి దేశ సరిహద్దుల్లోనే ఉంచుతుంది, ఇది గోప్యత మరియు భద్రతకు చాలా ముఖ్యం. చిన్న మరియు మధ్యతరహా పరిశ్రమలు కూడా దీనివల్ల ప్రయోజనం పొందుతాయి. డెవలపర్లు తమ కోర్ టెక్నాలజీ ఎప్పుడైనా ఆగిపోతుందనే భయం లేకుండా ప్రత్యేకమైన టూల్స్ను నిర్మించుకోవచ్చు. ఓపెన్ మోడల్స్ అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్లలోని డెవలపర్లకు కూడా గొప్ప అవకాశం కల్పిస్తాయి. లాగోస్ లేదా జకార్తాలో ఉన్న ఎవరైనా, శాన్ ఫ్రాన్సిస్కోలో ఉన్న వ్యక్తితో సమానమైన టెక్నాలజీని పొందవచ్చు. ఈ మోడల్స్ ఉండటం వల్ల సెకండరీ టూల్స్ యొక్క భారీ వ్యవస్థ కూడా తయారవుతుంది. డెవలపర్లు మోడల్స్ను వేగంగా నడపడానికి లేదా తక్కువ మెమరీని ఉపయోగించడానికి కొత్త మార్గాలను కనుగొంటారు. ఈ సామూహిక ఆవిష్కరణ ఏ ఒక్క కంపెనీ కంటే వేగంగా జరుగుతుంది.
క్లౌడ్ లేని ఒక రోజు
సారా అనే సాఫ్ట్వేర్ డెవలపర్ కథను చూద్దాం. సారా సెన్సిటివ్ పేషెంట్ డేటాను హ్యాండిల్ చేసే ఒక మెడికల్ స్టార్టప్లో పనిచేస్తుంది. డేటా లీక్ అయ్యే ప్రమాదం మరియు నిబంధనల కారణంగా ఆమె కంపెనీ క్లౌడ్ ఆధారిత AIని ఉపయోగించలేదు. బదులుగా, సారా ఒక సురక్షితమైన లోకల్ సర్వర్లో నడుస్తున్న open weight మోడల్ను ఉపయోగిస్తుంది. ఉదయం, ఆమె కోడ్ను మెరుగుపరచడానికి ఆ మోడల్ను వాడుతుంది. అది లోకల్ మోడల్ కాబట్టి, ఆమె కోడ్ భవిష్యత్తులో ఏదైనా కమర్షియల్ AIకి ట్రైనింగ్ డేటాగా మారుతుందనే భయం లేదు. తర్వాత, ఆమె పేషెంట్ నోట్స్ను సారాంశం చేయడానికి ఆ మోడల్ యొక్క ఫైన్ ట్యూన్డ్ వెర్షన్ను వాడుతుంది. ఈ మోడల్ ప్రత్యేకంగా మెడికల్ టెర్మినాలజీపై ట్రైన్ చేయబడింది, కాబట్టి ఇది సాధారణ మోడల్స్ కంటే ఖచ్చితంగా ఉంటుంది. లంచ్ బ్రేక్లో, సారా AI పరిశ్రమ విశ్లేషణ గురించి ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్ చదువుతుంది. తన పనిని ఇంకా ఎలా మెరుగుపరుచుకోవచ్చో ఆమెకు అర్థమవుతుంది. మధ్యాహ్నం, ఆమె ఒక కొత్త quantization టెక్నిక్ను ప్రయత్నిస్తుంది, దీనివల్ల ఆమె తన పాత hardware పైనే పెద్ద మోడల్ను రన్ చేయగలుగుతుంది. ఓపెన్ ఎకోసిస్టమ్ యొక్క అందం ఇదే. ఆమె ఏదో ఒక పెద్ద టెక్ కంపెనీ కొత్త ఫీచర్ను విడుదల చేసే వరకు వేచి ఉండాల్సిన అవసరం లేదు. కమ్యూనిటీ సృష్టించిన టూల్స్ ఉపయోగించి ఆమె స్వయంగా దాన్ని అమలు చేయగలదు. రోజు ముగిసేసరికి, ఆమె తన టూల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పదిహేను శాతం పెంచుకుంది. ఇలాంటి పరిస్థితులు ఇప్పుడు అన్ని రంగాల్లో కనిపిస్తున్నాయి. లీగల్ సంస్థల నుండి క్రియేటివ్ ఏజెన్సీల వరకు, అందరూ ఓపెన్ మోడల్స్ ఇచ్చే నియంత్రణ మరియు గోప్యతను ఇష్టపడుతున్నారు. యూనివర్సిటీలు కూడా విద్యార్థులకు AI ఎలా పనిచేస్తుందో నేర్పించడానికి ఈ ఓపెన్ మోడల్స్ను ఉపయోగిస్తున్నాయి.
ఉచిత సాఫ్ట్వేర్ వెనుక ఉన్న భారీ ధర
ప్రయోజనాలు స్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ ఓపెన్నెస్ యొక్క అసలు ఖర్చు గురించి మనం కొన్ని కఠినమైన ప్రశ్నలు అడగాలి. ఈ మోడల్స్ను ట్రైన్ చేయడానికి అవసరమైన భారీ కంప్యూటింగ్ పవర్ కోసం నిజానికి ఎవరు డబ్బులు చెల్లిస్తున్నారు? Meta వంటి కంపెనీ వందల మిలియన్ల డాలర్లు ఖర్చు చేసి మోడల్ను ట్రైన్ చేసి, దాన్ని ఉచితంగా ఇస్తుందంటే వారి దీర్ఘకాలిక ప్లాన్ ఏమిటి? ఇది తమ ఉత్పత్తులను ఉచితంగా ఇవ్వలేని చిన్న పోటీదారులను దెబ్బతీసే మార్గమా? భద్రతా పరమైన రిస్క్లను కూడా మనం గమనించాలి. ఒక మోడల్ పూర్తిగా ఓపెన్గా ఉంటే, దానిలోని సేఫ్టీ గార్డ్రైల్స్ను ఎవరైనా తొలగించవచ్చు. దీనివల్ల డీప్ఫేక్స్ లేదా హానికరమైన కోడ్ వంటి వాటి కోసం దుర్మార్గులు ఈ టెక్నాలజీని వాడే అవకాశం ఉంది. ఓపెన్ ఇన్నోవేషన్కు మరియు ప్రజల భద్రతకు మధ్య సమతుల్యతను మనం ఎలా సాధించాలి?
BotNews.today కంటెంట్ను పరిశోధించడానికి, వ్రాయడానికి, సవరించడానికి మరియు అనువదించడానికి AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తుంది. మా బృందం సమాచారాన్ని ఉపయోగకరంగా, స్పష్టంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉంచడానికి ప్రక్రియను సమీక్షిస్తుంది మరియు పర్యవేక్షిస్తుంది.
లోకల్ ఇన్ఫరెన్స్ వెనుక ఉన్న టెక్నిక్స్
ఈ మోడల్స్ను ప్రొఫెషనల్ వర్క్ఫ్లోస్లో చేర్చుకోవాలనుకునే వారికి టెక్నికల్ వివరాలు చాలా ముఖ్యం. ఈ మోడల్స్ను లోకల్గా రన్ చేయడానికి అత్యంత సాధారణ మార్గం స్పెషలైజ్డ్ ఫ్రేమ్వర్క్లను ఉపయోగించడం. ఈ టూల్స్ quantization పద్ధతిని ఉపయోగించి మోడల్ సైజును తగ్గిస్తాయి, తద్వారా అవి సాధారణ GPUs యొక్క VRAM లో సరిపోతాయి. ఉదాహరణకు, 40GB మెమరీ అవసరమయ్యే మోడల్ను క్వాలిటీ తగ్గకుండా 8GB కి కుదించవచ్చు. Weights యొక్క ప్రిసిషన్ను 16 bit నుండి 4 bit కి మార్చడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది. APIల విషయానికి వస్తే, అనేక ఓపెన్ మోడల్స్ Hugging Face లేదా Together AI వంటి ప్రొవైడర్ల ద్వారా అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇవి క్లోజ్డ్ ప్రొవైడర్ల కంటే ఎక్కువ రేట్ లిమిట్స్ను అందిస్తాయి. అయితే, అసలైన పవర్ లోకల్ స్టోరేజ్ మరియు fine tuning లోనే ఉంది. LoRA వంటి టెక్నిక్స్ను ఉపయోగించి, మీరు మీ స్వంత డేటాపై ఒకే ఒక GPU తో కొన్ని గంటల్లో మోడల్ను ట్రైన్ చేయవచ్చు. ఇది పెద్ద మోడల్స్ కంటే కూడా మెరుగ్గా పనిచేసే ఒక ప్రత్యేకమైన టూల్ను సృష్టిస్తుంది. కాంటెక్స్ట్ విండోను కూడా మీరు గమనించాలి. ఇప్పుడు చాలా ఓపెన్ మోడల్స్ 32k లేదా 128k టోకెన్ల కాంటెక్స్ట్ విండోను సపోర్ట్ చేస్తున్నాయి, దీనివల్ల మీరు పెద్ద డాక్యుమెంట్లను ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. స్టాండర్డైజ్డ్ APIల వల్ల ఈ మోడల్స్ను సాఫ్ట్వేర్లో చేర్చడం సులభం అవుతోంది. అంటే మీరు కేవలం ఒక లైన్ కోడ్ మార్చి క్లోజ్డ్ మోడల్ నుండి ఓపెన్ మోడల్కు మారిపోవచ్చు.
- క్రాస్ ప్లాట్ఫారమ్ CPU మరియు GPU ఇన్ఫరెన్స్ కోసం Llama.cpp
- సులభమైన లోకల్ మోడల్ మేనేజ్మెంట్ కోసం Ollama
ఎంపికపై తుది తీర్పు
ఓపెన్ మరియు క్లోజ్డ్ మోడల్స్ మధ్య ఎంపిక అనేది ఏదో ఒకటి మాత్రమే ఎంచుకోవాల్సిన విషయం కాదు. చాలా మంది రెండింటినీ కలిపి ఉపయోగిస్తారు. Meta AI వంటి కంపెనీల క్లోజ్డ్ మోడల్స్ సౌకర్యాన్ని మరియు అత్యుత్తమ పనితీరును అందిస్తాయి. ఓపెన్ మోడల్స్ నియంత్రణను, గోప్యతను మరియు స్పెషలైజ్ చేసే సామర్థ్యాన్ని ఇస్తాయి. మీరు ఎప్పుడూ ఒక మోడల్ను డౌన్లోడ్ చేయకపోయినా, ఇతరులు చేయగలరు అనే వాస్తవమే ఈ పరిశ్రమను పారదర్శకంగా ఉంచుతుంది. AI అనేది కేవలం కొందరి రహస్యం కాకుండా అందరికీ అందుబాటులో ఉండే సాధనంగా ఉండేలా ఇది చూస్తుంది. ఓపెన్ కమ్యూనిటీ వల్ల కలిగే పోటీ టెక్ ప్రపంచంలో ఒక గొప్ప శక్తి. ఇది పారదర్శకతను పెంచుతుంది మరియు అత్యంత శక్తివంతమైన సాధనాలను అందరికీ అందుబాటులోకి తెస్తుంది.
మేము కవర్ చేయాలని మీరు భావించే AI కథ, సాధనం, ట్రెండ్ లేదా ప్రశ్న మీ వద్ద ఉందా? మీ వ్యాసం ఆలోచనను మాకు పంపండి — దానిని వినడానికి మేము ఇష్టపడతాము.
ఎడిటర్ గమనిక: కంప్యూటర్ గీక్స్ కాని, కానీ కృత్రిమ మేధస్సును అర్థం చేసుకోవాలనుకునే, దానిని మరింత విశ్వాసంతో ఉపయోగించాలనుకునే మరియు ఇప్పటికే వస్తున్న భవిష్యత్తును అనుసరించాలనుకునే వ్యక్తుల కోసం మేము ఈ సైట్ను బహుభాషా AI వార్తలు మరియు గైడ్ల హబ్గా సృష్టించాము.
ఒక లోపాన్ని కనుగొన్నారా లేదా సరిదిద్దాల్సిన ఏదైనా ఉందా? మాకు తెలియజేయండి.
