اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي: نماذج مفتوحة مقابل مغلقة

تعتبر عملية اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي قرارًا تقنيًا واستراتيجيًا في الوقت نفسه. لكن اختيار النماذج المفتوحة أو المغلقة أو الهجينة يحمل جميعها مزايا وعيوب.

خلال حديثهم في مؤتمر VB Transform هذا العام، ناقش خبراء من جنرال موتورز وزوم وآي بي إم كيف تفكر شركاتهم وعملاؤهم في اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي.

قال باراك توروفسكي، الذي أصبح في مارس الماضي أول مسؤول تنفيذي للذكاء الاصطناعي في جنرال موتورز، إن هناك الكثير من الضجيج مع كل إصدار جديد من النماذج وكلما تغيرت قوائم المتصدرين. قبل فترة طويلة من أن تصبح قوائم المتصدرين موضوعًا شائعًا، ساعد توروفسكي في إطلاق أول نموذج لغوي كبير، وتذكر كيف أن فتح مصادر أوزان النموذج وبيانات التدريب أدى إلى تحقيق اختراقات كبيرة.

“كان ذلك في الحقيقة ربما أحد أكبر الاختراقات التي ساعدت OpenAI وآخرين على البدء في الإطلاق”، قال توروفسكي. “لذا، من المضحك أن نقول: إن المصدر المفتوح ساعد في إنشاء شيء أصبح مغلقًا والآن ربما يعود ليكون مفتوحًا.”

تختلف العوامل التي تؤثر على القرارات، بما في ذلك التكلفة والأداء والثقة والسلامة. قال توروفسكي إن الشركات أحيانًا تفضل استراتيجية مختلطة - استخدام نموذج مفتوح للاستخدام الداخلي ونموذج مغلق للإنتاج والتفاعل مع العملاء أو العكس.