Açık kaynaklı yapay zeka nedir?

Açık Kaynaklı Yapay Zeka Nedir?

Açık Kaynaklı Yapay Zeka'dan, her şeyi açan sihirli bir anahtarmış gibi bahsediliyor. Öyle değil. Ancak, yolu . "Açık" kavramının ne olduğunu, neyin sadece pazarlama olduğunu ve iş yerinde nasıl kullanılacağını merak ediyorsanız, doğru yerdesiniz. Bir kahve alın - bu faydalı olacak ve belki de biraz fikir beyanı olacak ☕🙂.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Yapay zekayı işinize nasıl dahil edebilirsiniz?
Daha akıllı iş büyümesi için yapay zeka araçlarını entegre etmeye yönelik pratik adımlar.

🔗 Daha üretken olmak için yapay zeka nasıl kullanılır?
Zamandan tasarruf sağlayan ve verimliliği artıran etkili yapay zeka iş akışlarını keşfedin.

🔗 Yapay zeka becerileri nelerdir?
Geleceğe hazır profesyoneller için gerekli olan temel yapay zeka yetkinliklerini öğrenin.

🔗 Google Vertex AI nedir?
Google'ın Vertex AI'sını ve makine öğrenimini nasıl kolaylaştırdığını anlayın.

Açık Kaynaklı Yapay Zeka Nedir? 🤖🔓

Açık Kaynaklı Yapay Zeka, en basit haliyle, bir yapay zeka sisteminin bileşenlerinin (kod, model ağırlıkları, veri hatları, eğitim betikleri ve belgeler) herkesin makul koşullar altında kullanmasına, incelemesine, değiştirmesine ve paylaşmasına izin veren lisanslar altında yayınlanması anlamına gelir. Bu temel özgürlük dili, Açık Kaynak Tanımı'ndan ve uzun süredir devam eden kullanıcı özgürlüğü ilkelerinden gelir [1]. Yapay zekanın püf noktası, koddan daha fazla bileşenin olmasıdır.

Bazı projeler her şeyi yayınlar: kod, eğitim veri kaynakları, tarifler ve eğitilen model. Diğerleri ise yalnızca ağırlıkları özel bir lisansla yayınlar. Ekosistem bazen özensiz kısaltmalar kullanır, bu yüzden bir sonraki bölümde bunu düzeltelim.

Açık Kaynaklı Yapay Zeka, açık ağırlıklar ve açık erişim 😅

Burası insanların birbirlerini anlamadıkları yer.

  • Açık Kaynaklı Yapay Zeka — Proje, tüm yığınında açık kaynak ilkelerini takip eder. Kod, OSI onaylı bir lisans kapsamındadır ve dağıtım koşulları geniş kullanım, değişiklik ve paylaşıma izin verir. Buradaki ruh, OSI'nin tanımladığı şeyi yansıtır: kullanıcının özgürlüğü her şeyden önce gelir [1][2].

  • Açık ağırlıklar — Eğitilmiş model ağırlıkları indirilebilir (genellikle ücretsizdir) ancak özel koşullar altında. Kullanım koşulları, yeniden dağıtım sınırları veya raporlama kuralları göreceksiniz. Meta'nın Llama ailesi bunu örnekliyor: Kod ekosistemi açık sayılır, ancak model ağırlıkları kullanım tabanlı koşullara sahip belirli bir lisans altında gönderilir [4].

  • Açık erişim — Bir API'ye erişebilirsiniz, belki ücretsiz, ancak ağırlıkları alamazsınız. Deneysel çalışmalar için faydalıdır, ancak açık kaynaklı değildir.

Bu sadece semantik bir mesele değil. Haklarınız ve riskleriniz bu kategorilere göre değişiklik gösterir. OSI'nin yapay zeka ve açıklık konusundaki güncel çalışmaları, bu nüansları sade bir dille açıklıyor [2].

Açık Kaynaklı Yapay Zeka'yı gerçekten iyi yapan şey nedir? ✅

Hadi çabuk ve dürüst olalım.

  • Denetlenebilirlik — Kodu okuyabilir, veri tariflerini inceleyebilir ve eğitim adımlarını izleyebilirsiniz. Bu, uyumluluk, güvenlik incelemeleri ve eski moda merak konularında yardımcı olur. NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi, açık projelerin daha kolay karşılayabileceği dokümantasyon ve şeffaflık uygulamalarını teşvik eder [3].

  • Uyarlanabilirlik — Bir satıcının yol haritasına sıkışıp kalmadınız. Çatallandırın. Yamalayın. Gönderin. Lego, yapıştırılmış plastik değil.

  • Maliyet kontrolü — Daha ucuzken kendi sunucunuzu kurun. Daha ucuzken buluta geçin. Donanımları karıştırın ve eşleştirin.

  • Topluluk hızı — Hatalar düzeltilir, özellikler eklenir ve arkadaşlarınızdan öğrenirsiniz. Dağınık mı? Bazen. Üretken mi? Sık sık.

  • Yönetim netliği — Gerçek açık lisanslar öngörülebilirdir. Bunu, Salı günleri sessizce değişen API Hizmet Şartları ile karşılaştırın.

Mükemmel mi? Hayır. Ancak dezavantajları ortada - birçok kara kutu hizmetten elde edebileceğinizden çok daha fazlası.

Açık Kaynaklı Yapay Zeka yığını: kod, ağırlıklar, veriler ve yapıştırıcı 🧩

Bir yapay zeka projesini ilginç bir lazanya gibi düşünün. Her yerde katmanlar var.

  1. Çerçeveler ve çalışma zamanları — Modelleri tanımlamak, eğitmek ve sunmak için araçlar (örneğin, PyTorch, TensorFlow). Sağlıklı topluluklar ve belgeler, marka adlarından daha önemlidir.

  2. Model mimarileri — Plan: transformatörler, yayılma modelleri, geri alma destekli kurulumlar.

  3. Ağırlıklar — Eğitim sırasında öğrenilen parametreler. Buradaki "Açık" ifadesi yalnızca indirilebilirliğe değil, yeniden dağıtım ve ticari kullanım haklarına da bağlıdır.

  4. Veriler ve tarifler — Düzenleme betikleri, filtreler, geliştirmeler, eğitim programları. Şeffaflık, burada yeniden üretilebilirlik açısından altın değerindedir.

  5. Araçlar ve orkestrasyon — Çıkarım sunucuları, vektör veritabanları, değerlendirme düzenekleri, gözlemlenebilirlik, CI/CD.

  6. Lisanslama — Ne yapabileceğinize karar veren sessiz omurga. Daha fazlası aşağıda.

Açık Kaynaklı Yapay Zeka için Lisanslama 101 📜

Avukat olmanıza gerek yok. Sadece kalıpları fark etmeniz gerekiyor.

  • İzin verici kod lisansları — MIT, BSD, Apache-2.0. Apache, birçok ekibin takdir ettiği açık bir patent hibesi içerir [1].

  • Copyleft — GPL ailesi, türevlerin aynı lisans altında açık kalmasını gerektirir. Güçlüdür, ancak mimarinizde bunu göz önünde bulundurun.

  • Modele özgü lisanslar — Ağırlıklar ve veri kümeleri için, Sorumlu Yapay Zeka Lisansı ailesi (OpenRAIL) gibi özel lisanslar göreceksiniz. Bunlar, kullanıma dayalı izinleri ve kısıtlamaları kodlar; bazıları ticari kullanıma geniş çapta izin verirken, diğerleri kötüye kullanım konusunda sınırlamalar getirir [5].

  • Veriler için Creative Commons — Veri kümeleri ve belgeler için CC-BY veya CC0 yaygındır. Atıf, küçük ölçekte yönetilebilir; erken bir aşamada bir model oluşturun.

Profesyonel ipucu: Her bağımlılığı, lisansını ve ticari yeniden dağıtıma izin verilip verilmediğini listeleyen tek sayfalık bir belge hazırlayın. Sıkıcı mı? Evet. Gerekli mi? Ayrıca evet.

Karşılaştırma tablosu: Popüler Açık Kaynaklı Yapay Zeka projeleri ve öne çıktıkları yerler 📊

bilerek hafifçe dağınık - gerçek banknotlar böyle görünür

Araç / Proje Kimin için? Fiyat-vari Neden iyi çalışıyor?
PyTorch Araştırmacılar, mühendisler Özgür Dinamik grafikler, geniş topluluk, güçlü dokümanlar. Prodüksiyonda savaşta test edilmiş.
TensorFlow Kurumsal ekipler, ML operasyonları Özgür Grafik modu, TF-Serving, ekosistem derinliği. Bazıları için daha dik öğrenme, yine de sağlam.
Sarılma Yüz Transformatörleri Son teslim tarihleri ​​olan inşaatçılar Özgür Önceden eğitilmiş modeller, veri hatları, veri kümeleri, kolay ince ayar. Açıkçası bir kısayol.
vLLM Alt düşünceli ekipler Özgür Hızlı LLM sunumu, verimli KV önbelleği, yaygın GPU'larda güçlü verim.
Lama.cpp Tamirciler, uç cihazlar Özgür Modelleri, niceleme ile dizüstü bilgisayarlarda ve telefonlarda yerel olarak çalıştırın.
LangChain Uygulama geliştiricileri, prototipçiler Özgür Birleştirilebilir zincirler, bağlayıcılar, aracılar. Basit tutarsanız hızlı kazanımlar elde edersiniz.
Kararlı Difüzyon Yaratıcılar, ürün ekipleri Serbest ağırlıklar Yerel veya bulut tabanlı görüntü üretimi; etrafında devasa iş akışları ve kullanıcı arayüzleri.
Ollama Yerel CLI'ları seven geliştiriciler Özgür Çek-çalıştır yerel modeller. Lisanslar model kartına göre değişir; buna dikkat edin.

Evet, çok sayıda "Ücretsiz" var. Barındırma, GPU'lar, depolama ve çalışma saatleri ücretsiz değil.

Şirketler iş yerinde Açık Kaynaklı Yapay Zeka'yı nasıl kullanıyor? 🏢⚙️

İki uç nokta duyacaksınız: Ya herkes her şeyi kendisi barındırmalı ya da hiç kimse barındırmamalı. Gerçek hayat daha karmaşık.

  1. Hızlı prototipleme — UX'i ve etkiyi doğrulamak için izin verici açık modellerle başlayın. Daha sonra yeniden düzenleyin.

  2. Hibrit hizmet — Gizliliğe duyarlı aramalar için VPC'de barındırılan veya şirket içi bir model kullanın. Uzun kuyruklu veya ani yük durumunda barındırılan bir API'ye geri dönün. Bu oldukça normaldir.

  3. Dar görevler için ince ayar yapın — Alan uyarlaması çoğu zaman ham ölçekten daha iyidir.

  4. Her yerde RAG — Geri çağırma destekli üretim, yanıtları verilerinize dayandırarak halüsinasyonları azaltır. Açık vektör veritabanları ve adaptörler bunu erişilebilir hale getirir.

  5. Edge ve çevrimdışı — Dizüstü bilgisayarlar, telefonlar veya tarayıcılar için derlenen hafif modeller ürün yüzeylerini genişletir.

  6. Uyumluluk ve denetim — İç organları denetleyebildiğiniz için, denetçilerin inceleyebileceği somut bir şey olur. Bunu, NIST'in RMF kategorilerine ve dokümantasyon kılavuzuna uygun, sorumlu bir yapay zeka politikasıyla birleştirin [3].

Küçük bir saha notu: Gördüğüm gizliliğe önem veren bir SaaS ekibi (orta pazar, AB kullanıcıları) hibrit bir kurulum benimsedi: isteklerin %80'i için VPC içinde küçük, açık bir model; nadir, uzun bağlamlı istemler için barındırılan bir API'ye geçiş. Ortak yol için gecikmeyi azalttılar ve DPIA evrak işlerini basitleştirdiler; üstelik okyanusu kaynatmadan.

Planlamanız gereken riskler ve tuzaklar 🧨

Hadi bu konuda yetişkin olalım.

  • Lisans kayması — Bir depo MIT'yi başlatır, ardından ağırlıklar özel bir lisansa taşınır. Dahili kayıt defterinizi güncel tutun, aksi takdirde bir uyumluluk sürprizi yaşarsınız [2][4][5].

  • Veri kaynağı — Bulanık haklara sahip eğitim verileri modellere akabilir. Kaynakları takip edin ve veri kümesi lisanslarını takip edin, titreşimleri değil [5].

  • Güvenlik — Model yapıtlarını diğer tedarik zincirleri gibi ele alın: sağlama toplamları, imzalı sürümler, SBOM'lar. En ufak bir SECURITY.md bile sessizliği yener.

  • Kalite farklılığı — Açık modeller büyük ölçüde farklılık gösterir. Sadece liderlik tablolarına göre değil, görevlerinizle de değerlendirin.

  • Gizli altyapı maliyeti — Hızlı çıkarım için GPU'lar, nicemleme, toplu işlem ve önbelleğe alma gerekir. Açık araçlar yardımcı olur; yine de hesaplama için ödeme yaparsınız.

  • Yönetişim borcu — Model yaşam döngüsüne kimse sahip değilse, yapılandırma spagettisi elde edersiniz. Hafif bir MLOps kontrol listesi altın değerindedir.

Kullanım durumunuz için doğru açıklık düzeyini seçme 🧭

Biraz eğri bir karar yolu:

  • Hafif uyumluluk gereksinimleriyle hızlı teslimata mı ihtiyacınız var

  • Sıkı bir gizliliğe mi yoksa çevrimdışı ihtiyacınız var ? İyi desteklenen bir açık yığın seçin, kendi kendine barındırılan çıkarımları kullanın ve lisansları dikkatlice inceleyin.

  • Geniş ticari haklara mı ihtiyacınız var ? Ticari kullanım ve yeniden dağıtıma açıkça izin veren OSI uyumlu kod artı model lisanslarını tercih edin [1][5].

  • Araştırma esnekliğine mi ihtiyacınız var ? Tekrarlanabilirlik ve paylaşılabilirlik için veriler dahil olmak üzere uçtan uca izin verici bir yaklaşım benimseyin.

  • Emin değil misin? İkisini de dene. Bir yol bir hafta içinde kendini daha iyi hissedecek.

Açık Kaynaklı bir Yapay Zeka projesini profesyonel gibi nasıl değerlendirirsiniz? 🔍

Bazen bir peçetenin üzerinde tuttuğum hızlı bir kontrol listesi.

  1. Lisans netliği — Kod için OSI onayı var mı? Ağırlıklar ve veriler ne olacak? İş modelinizi aksatacak herhangi bir kullanım kısıtlaması var mı [1][2][5]?

  2. Belgeler — Kurulum, hızlı başlangıç, örnekler, sorun giderme. Belgeler bir kültür göstergesidir.

  3. Sürüm ritmi — Etiketli sürümler ve değişiklik kayıtları istikrarı, ara sıra yapılan güncellemeler ise kahramanlığı gösterir.

  4. Kriterler ve değerlendirmeler — Görevler gerçekçi mi? Değerlendirmeler çalıştırılabilir mi?

  5. Bakım ve yönetişim — Kod sahiplerini temizleyin, sorun ayıklama, halkla ilişkiler duyarlılığı.

  6. Ekosistem uyumu — Donanımınız, veri depolarınız, günlüklemeniz ve kimlik doğrulamanızla iyi uyum sağlar.

  7. Güvenlik duruşu — İmzalanmış eserler, bağımlılık taraması, CVE işleme.

  8. Topluluk sinyali — Tartışmalar, forum cevapları, örnek depolar.

Güvenilir uygulamalarla daha geniş bir uyum için sürecinizi NIST AI RMF kategorilerine ve dokümantasyon eserlerine eşleyin [3].

Derinlemesine inceleme 1: Model lisanslarının karmaşık ortamı 🧪

En yetenekli modellerin bazıları "koşullu açık ağırlıklar" kategorisinde yer alır. Erişilebilirler, ancak kullanım sınırlamaları veya yeniden dağıtım kuralları vardır. Ürününüz modeli yeniden paketlemeye veya müşteri ortamlarına göndermeye bağlı değilse bu sorun teşkil etmeyebilir. Buna ihtiyacınız varsa , müzakere edin veya farklı bir temel seçin. Önemli olan, alt akış planlarınızı blog yazısına değil, gerçek lisans metnine göre eşleştirmektir [ 4 ] [5].

OpenRAIL tarzı lisanslar bir denge kurmaya çalışır: açık araştırma ve paylaşımı teşvik ederken, kötüye kullanımı engeller. Niyet iyidir; yükümlülükler hala sizindir. Şartları okuyun ve koşulların risk iştahınıza uygun olup olmadığına karar verin [5].

Derinlemesine inceleme 2: Veri şeffaflığı ve yeniden üretilebilirlik efsanesi 🧬

"Tam veri dökümleri olmadan, Açık Kaynaklı Yapay Zeka sahtedir." Tam olarak öyle değil. Veri kaynakları ve tarifleri , bazı ham veri kümeleri kısıtlı olsa bile anlamlı bir şeffaflık sağlayabilir. Filtreleri, örnekleme oranlarını ve temizleme yöntemlerini, başka bir ekibin sonuçları yaklaşık olarak tahmin edebileceği kadar iyi belgeleyebilirsiniz. Mükemmel yeniden üretilebilirlik iyidir. Eyleme dönüştürülebilir şeffaflık genellikle yeterlidir [3][5].

Veri kümeleri açık olduğunda, CC-BY veya CC0 gibi Creative Commons türleri yaygındır. Büyük ölçekte atıf yapmak zor olabilir, bu nedenle bunu nasıl ele alacağınızı önceden standartlaştırın.

Derinlemesine inceleme 3: Açık modeller için pratik MLOps 🚢

Açık bir modeli göndermek, herhangi bir hizmeti göndermek gibidir, artı birkaç tuhaflık.

  • Hizmet katmanı — Uzman çıkarım sunucuları, toplu işlemeyi, KV önbellek yönetimini ve belirteç akışını optimize eder.

  • Nicemleme — Daha küçük ağırlıklar → daha ucuz çıkarım ve daha kolay uç dağıtımı. Kalite dengeleri değişir; görevlerinizle ölçün .

  • Gözlemlenebilirlik — Gizliliği göz önünde bulundurarak günlük istemlerini/çıktılarını kaydedin. Değerlendirme için örnek alın. Geleneksel makine öğreniminde olduğu gibi kayma kontrolleri ekleyin.

  • Güncellemeler — Modeller davranışları ince bir şekilde değiştirebilir; kanaryalar kullanın ve geri alma ve denetimler için bir arşiv tutun.

  • Değerlendirme koşum takımı — Sadece genel kıyaslamalar değil, göreve özgü bir değerlendirme paketi koruyun. Rakip komutları ve gecikme bütçelerini ekleyin.

Mini bir plan: Sıfırdan kullanılabilir pilota 10 adımda 🗺️

  1. Dar bir görev ve ölçüt tanımlayın. Henüz gösterişli platformlar yok.

  2. Yaygın olarak kullanılan ve iyi belgelenmiş, izin verici bir temel model seçin.

  3. Yerel çıkarımları ve ince bir sarmalayıcı API'yi destekleyin. Sıkıcı tutun.

  4. Verilerinizdeki zemin çıkışlarına geri alma özelliğini ekleyin.

  5. Kullanıcılarınızı, kusurlarıyla birlikte yansıtan küçük, etiketli bir değerlendirme seti hazırlayın.

  6. Sadece değerlendirme yapmanızı söylüyorsa ince ayar yapın veya anında ayar yapın.

  7. Gecikme veya maliyet kesintilerinin olup olmadığını ölçün. Kaliteyi yeniden ölçün.

  8. Günlük kaydı, kırmızı takım uyarıları ve kötüye kullanım politikası ekleyin.

  9. Özel bir bayrakla kapıya koyulup küçük bir gruba bırakılır.

  10. Tekrarlayın. Küçük iyileştirmeleri haftalık olarak veya gerçekten daha iyi olduğunda yayınlayın.

Açık Kaynaklı Yapay Zeka hakkındaki yaygın mitler biraz çürütüldü 🧱

  • Efsane: Açık modeller her zaman daha kötüdür. Gerçek: Doğru verilerle hedeflenen görevler için, ince ayarlı açık modeller, barındırılan daha büyük modellerden daha iyi performans gösterebilir.

  • Efsane: Açık olmak güvensiz olmak anlamına gelir. Gerçek: Açıklık, denetimi artırabilir. Güvenlik gizliliğe değil, uygulamalara bağlıdır [3].

  • Efsane: Ücretsizse lisansın bir önemi yoktur. Ücretsiz olduğunda daha da önemlidir

Açık Kaynaklı Yapay Zeka 🧠✨

Açık Kaynaklı Yapay Zeka bir din değildir. Daha fazla kontrol, daha net yönetim ve daha hızlı yineleme ile inşa etmenizi sağlayan bir dizi pratik özgürlüktür. Birisi bir modelin "açık" olduğunu söylediğinde, hangi katmanların açık olduğunu sorun: kod, ağırlıklar, veriler veya yalnızca erişim. Lisansı okuyun. Kullanım senaryonuzla karşılaştırın. Ve ardından, en önemlisi, gerçek iş yükünüzle test edin.

Garip bir şekilde en iyi yanı kültürel: Açık projeler katkı ve incelemeye davet ediyor, bu da hem yazılımı hem de insanları daha iyi hale getiriyor. Kazanan hamlenin en büyük model veya en gösterişli kıyaslama değil, gelecek hafta gerçekten anlayabileceğiniz, düzeltebileceğiniz ve geliştirebileceğiniz şey olduğunu keşfedebilirsiniz. İşte Açık Kaynaklı Yapay Zeka'nın sessiz gücü - sihirli bir değnek değil, daha çok günü kurtaran, eskimiş bir çok amaçlı araç gibi.

Çok Uzun Okumadım 📝

Açık Kaynaklı Yapay Zeka, yapay zeka sistemlerini kullanma, inceleme, değiştirme ve paylaşma konusunda anlamlı bir özgürlük sunar. Çerçeveler, modeller, veriler ve araçlar gibi farklı katmanlarda kendini gösterir. Açık kaynağı, açık ağırlıklar veya açık erişimle karıştırmayın. Lisansı kontrol edin, gerçek görevlerinizle değerlendirin ve ilk günden itibaren güvenlik ve yönetişim için tasarım yapın. Bunu yaptığınızda hız, kontrol ve daha sakin bir yol haritası elde edersiniz. Şaşırtıcı derecede nadir, gerçekten paha biçilemez 🙃.

Referanslar

[1] Açık Kaynak Girişimi - Açık Kaynak Tanımı (OSD): daha fazla bilgi edinin
[2] OSI - Yapay Zeka ve Açıklığa Derinlemesine Bakış: daha fazla bilgi edinin
[3] NIST - Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi: daha fazla bilgi edinin
[4] Meta - Lama Model Lisansı: daha fazla bilgi edinin
[5] Sorumlu Yapay Zeka Lisansları (OpenRAIL): daha fazla bilgi edinin

Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun

Hakkımızda

Bloga geri dön