Post de why! open computing SA

Mais qui pensait vraiment que les IA de Meta, Musk ou Microsoft étaient open source ? 🙃 Depuis le lancement grand public des IA génératives, des modèles comme Llama2, Grok ou Phi-2 s’étaient autoproclamés "open source" mais avec la nouvelle définition de l'Open Source Initiative (OSI) l'"Open Source AI Definition, les masques de l'IA openwashing tombent : ces modèles ne respectent pas les critères de l’IA Open source. Quelles sont les grandes caractéristiques de l’IA open source ?  Selon l’OSI, il est indispensable de fournir un accès à trois éléments clés : ✅ Informations sur les données : L’origine, le traitement et les caractéristiques des données d’entraînement doivent être documentés (provenance des données, méthodes de sélection, d’étiquetage et de filtrage), même si elles sont payantes. Pour l’OSI, imposer l’usage de données sous licence ouverte réduirait grandement l’amplitude des possibilités pour les fournisseurs de modèles. ✅ Code source complet : Le code utilisé pour entraîner et exécuter le modèle doit être disponible, incluant le traitement des données, les tests et la validation ; ✅ Paramètres et poids du modèle : Les poids et autres paramètres appris (points de contrôle d’entraînement, état final de l’optimiseur, etc.) doivent être accessibles pour permettre de reproduire ou de personnaliser le modèle. Est-ce pour autant la fin de l’IA openwashing ? Pas certain si l’on en croit la réaction de Meta qui estime que les modèles actuels d'IA sont trop complexes pour correspondre à la définition proposé par l’OSI, ;et certains points essentiels comme le droit d’auteur n’ont pas été clairement abordés dans l’Open Source AI Definition. 💬 Et vous, que pensez-vous de cette nouvelle définition de l'open source dans l'IA ? Reste-t-il encore trop de zones d'ombre, notamment autour des données d'entraînement et des droits d'auteur ? 👇 Partagez vos avis en commentaires !

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