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Jenseits von ChatGPT: Open-Source-Projekte in generativer KI

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Open-Source-Forschung

Im Bereich der generativen KI haben sich Open-Source-Projekte zu leistungsstarken Werkzeugen entwickelt, die den Zugang zu modernsten Modellen demokratisieren und die kollaborative Entwicklung fördern. Sie ermöglichen Forschern, Entwicklern und Enthusiasten, zu experimentieren, bestehende Modelle zu verbessern und neuartige Anwendungen zu entwickeln, die der Gesellschaft als Ganzes zugute kommen.

In diesem Artikel möchte ich kurz auf die wichtigsten Open-Source-Projekte eingehen und deren Potenzial sowie Sicherheitsrisiken diskutieren.

Hugging Face: Ein Zentrum für Open-Source-KI-Modelle

Gesicht umarmen zeichnet sich als erstklassiger Hub für Open-Source-Modelle in verschiedenen KI-Bereichen aus. Mit über 200,000 Modellen schließt es die Lücke zwischen akademischer Forschung und industriellen Anwendungen. Die Modelle werden von Technologieführern wie Meta, Microsoft, Google und OpenAI sowie von Forschern auf der ganzen Welt beigesteuert.

Insbesondere geht Hugging Face über das Hosting von Models hinaus. Es verfügt über eine Reihe eigener Bibliotheken, wie z. B. die Transformers- und Diffusers-Bibliotheken, die eine Reihe von Aufgaben abdecken.

  • Transformatoren Die Bibliothek bietet APIs und Tools zum einfachen Herunterladen und Trainieren hochmoderner vorab trainierter Modelle. Diese Modelle unterstützen allgemeine Aufgaben in verschiedenen Modalitäten, wie zum Beispiel:
    • Verarbeitung natürlicher Sprache: Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten, Beantwortung von Fragen, Sprachmodellierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Multiple Choice und Textgenerierung.
    • Computer Vision: Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung.
    • Audio: automatische Spracherkennung und Audioklassifizierung.
    • Multimodal: Beantwortung von Tabellenfragen, optische Zeichenerkennung, Informationsextraktion aus gescannten Dokumenten, Videoklassifizierung und visuelle Beantwortung von Fragen.
  • Diffusoren Die Bibliothek bietet vorab trainierte Vision- und Audiodiffusionsmodelle und dient als modulare Toolbox für Inferenz und Training. Genauer gesagt bietet Diffusers:
    • modernste Verbreitung Pipelines das kann mit nur ein paar Codezeilen als Inferenz ausgeführt werden;
    • verschiedene Geräusche Planer Dies kann austauschbar für den bevorzugten Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Qualität bei der Schlussfolgerung verwendet werden.
    • mehrere Arten von fürB. UNet, können als Bausteine ​​in einem End-to-End-Diffusionssystem verwendet werden.
    • Schulung Beispiele, die zeigen, wie die beliebtesten Diffusionsmodellaufgaben trainiert werden.
  • In seiner neuesten Entwicklung hat Hugging Face eingeführt UmarmenChat, ein eigener Chatbot. Die Benutzeroberfläche ist ChatGPT sehr ähnlich, Sie sehen jedoch auch den Link zu das Modell für diesen Chatbot (LLaMA-basiert) und die entsprechende verwendet Datensatz Seite. Darüber hinaus ist die Chat-Benutzeroberfläche auch Open-Source auf GitHub.
UmarmenChat
  • Beachten Sie, dass Hugging Face einen Gating-Mechanismus erzwingt, bei dem Einzelpersonen Zugang anfordern und eine Genehmigung einholen müssen, bevor sie zahlreiche Modelle von der Plattform des Unternehmens herunterladen können. Das Ziel besteht darin, den Zugang ausschließlich auf diejenigen Personen zu beschränken, die nach den Feststellungen von Hugging Face eine gültige Begründung für den Erhalt des Modells vorlegen können.

Stabilitäts-KI: Die neue Grenze

Stabilität KI, ein weiterer wichtiger Akteur im Open-Source-KI-Bereich, bietet eine Reihe von Open-Source-Modellen für die Text- und Bildgenerierung.

  • Stable Diffusion – eine Reihe von Open-Source-Modellen für die Text-zu-Bild-Generierung.
  • DeepFloyd IF – ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Modell, das Text intelligent in Bilder integrieren kann.
  • Stabiler LM – Open-Source-LLM. Die Alpha-Version des Modells ist mit 3B- und 7B-Parametern verfügbar, Modelle mit 15B- bis 65B-Parametern folgen. Entwickler erhalten kostenlosen Zugang zur Prüfung, Nutzung und Anpassung von StableLM-Basismodellen für kommerzielle oder Forschungszwecke.
  • Stabiles Vicunja – der erste groß angelegte Open-Source-Chatbot, der durch verstärktes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) trainiert wurde. StableVicuna basiert auf einer fein abgestimmten Lama 13B-Modell.
  • Stabile Animation – Text-zu-Animation-Tool, derzeit nur für Entwickler verfügbar, da es noch keine benutzerfreundliche Oberfläche hat. Das Tool bietet drei Möglichkeiten, Animationen zu erstellen:
    • Text zur Animation: Benutzer geben eine Textaufforderung ein und passen verschiedene Parameter an, um eine Animation zu erstellen.
    • Texteingabe + erste Bildeingabe: Benutzer stellen ein erstes Bild bereit, das als Ausgangspunkt ihrer Animation dient. Eine Textaufforderung wird in Verbindung mit dem Bild verwendet, um die endgültige Ausgabeanimation zu erzeugen.
    • Eingabevideo + Texteingabe: Benutzer stellen ein erstes Video zur Verfügung, auf dem ihre Animation basiert. Durch die Optimierung verschiedener Parameter gelangen sie zu einer endgültigen Ausgabeanimation, die zusätzlich durch eine Textaufforderung gesteuert wird.

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Andere Open-Source-Modelle

Zahlreiche weitere Open-Source-Modelle wurden kürzlich veröffentlicht. Zu den herausragenden Modellen gehören:

  • Alpaka von einem Team der University of Stanford,
  • Puppe vom Softwareunternehmen Databricks und
  • Cerebras-GPT vom KI-Unternehmen Cerebras.

Diese Modelle sind wichtige Ergänzungen des Open-Source-KI-Ökosystems und bereichern dessen Vielfalt weiter.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass viele Open-Source-Modelle basieren auf den Grundmodellen veröffentlicht von Technologiegiganten wie Meta und OpenAI.

  • HuggingChat und Stable Vicuna basieren beispielsweise auf dem Open-Source-LLaMA-Modell von Meta.
  • Darüber hinaus hat die Open-Source-Community auch von dem umfangreichen öffentlichen Datensatz namens Pile profitiert, der von EleutherAI, einer gemeinnützigen Organisation, zusammengestellt wurde. Möglich wurde der Pile vor allem durch die Offenheit von OpenAI, die es einer Gruppe von Programmierern ermöglichte, die Herstellung von GPT-3 zurückzuentwickeln.

Jetzt entwickeln sich die Open-Source-Richtlinien dieser Technologiegiganten weiter. 

  • OpenAI ist überdenken aufgrund von Wettbewerbsängsten seine bisherige offene Politik aufgeben.
  • Meta ist auf der Suche nach um Transparenz und Sicherheit in Einklang zu bringen, indem Maßnahmen wie Click-through-Lizenzen und Einschränkungen der Datennutzung umgesetzt werden.

Führende Technologieunternehmen wie Meta, Google oder Microsoft sollten hinsichtlich Reputationsrisiken besonders vorsichtig sein und daher alle Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit der Open-Source-Veröffentlichung ihrer Modelle sehr ernst nehmen.

Sicherheitsbedenken bei Open-Source-KI-Projekten

Trotz ihres immensen Potenzials sind Open-Source-KI-Projekte nicht ohne Risiken. Diese beinhalten:

  • Modellmissbrauch: Die Zugänglichkeit von Open-Source-KI-Modellen bedeutet auch, dass sie von böswilligen Akteuren für Zwecke wie Deepfakes, automatisierten Spam oder Desinformationskampagnen missbraucht werden können.
    • Beispielsweise verwenden ziemlich viele Menschen den Open-Source-Code von Stable Diffusion-Modellen, um Filter zu entfernen und Pornografie und schädliche Bilder zu erzeugen.
  • Voreingenommenheit und Fairness: Auf öffentlichen Daten trainierte Open-Source-Modelle können in diesen Daten vorhandene Vorurteile widerspiegeln und verbreiten. Sie können auch so verfeinert werden, dass neue Vorurteile entstehen, die zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen.
  • Mangelnde Aufsicht und Rechenschaftspflicht: In einer Open-Source-Umgebung kann es schwierig sein, den Überblick darüber zu behalten, wie Modelle verwendet und geändert werden. Dies könnte zu Situationen führen, in denen unklar ist, wer verantwortlich ist, wenn etwas schief geht.
  • Datensicherheit und Datenschutz: Open-Source-Projekte können anfällig für Datensicherheitsprobleme sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Während des Entwicklungsprozesses könnten möglicherweise sensible Daten offengelegt werden, und es können auch Risiken im Zusammenhang mit Daten bestehen, die zum Trainieren, Testen oder Feinabstimmen von Modellen verwendet werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Open-Source-Projekte im Bereich der generativen KI ein immenses Potenzial für die Weiterentwicklung der KI-Technologie und ihrer Anwendungen bieten. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die Verantwortung anzuerkennen, die mit dieser Freiheit einhergeht. Da sich das Fachgebiet ständig weiterentwickelt, wird es immer wichtiger sicherzustellen, dass ethische Überlegungen Vorrang haben. Der Schutz vor potenziellem Missbrauch und unbeabsichtigten Folgen ist von größter Bedeutung.

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