Преимущество открытого исходного кода в больших языковых моделях (LLM)

The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

December 16, 2024

Авторы: Jiya Manchanda, Laura Boettcher, Matheus Westphalen, Jasser Jasser

cs.AI

Аннотация

Большие языковые модели (LLM) представляют собой ключевой сдвиг в обработке естественного языка (NLP), обладая передовыми возможностями генерации текста, перевода и областно-специфического рассуждения. Закрытые модели, такие как GPT-4, основанные на собственных наборах данных и обширных вычислительных ресурсах, лидируют сегодня с передовым качеством работы. Однако их "черный ящик" и ограниченная доступность критикуются за то, что это затрудняет воспроизводимость и справедливое развитие искусственного интеллекта. В отличие от этого, инициативы с открытым исходным кодом, такие как LLaMA и BLOOM, придерживаются принципов демократизации через разработку, основанную на сообществе, и вычислительную эффективность. Эти модели значительно сократили разрыв в производительности, особенно в лингвистическом разнообразии и областно-специфических приложениях, предоставляя доступные инструменты для исследователей и разработчиков по всему миру. Следует отметить, что обе парадигмы опираются на фундаментальные архитектурные инновации, такие как фреймворк Transformer от Васвани и др. (2017). Закрытые модели отличаются эффективным масштабированием, в то время как модели с открытым исходным кодом адаптируются к реальным приложениям на недостаточно представленных языках и областях. Техники, такие как адаптация низкого ранга (LoRA) и настройка инструкций, позволяют моделям с открытым исходным кодом достигать конкурентоспособных результатов несмотря на ограниченные ресурсы. Неоспоримо, напряженность между закрытыми и открытыми подходами подчеркивает более широкий дебат о прозрачности по сравнению с собственным контролем в области искусственного интеллекта. Этические соображения дополнительно подчеркивают этот разрыв. Закрытые системы ограничивают внешнюю проверку, в то время как модели с открытым исходным кодом способствуют воспроизводимости и сотрудничеству, но лишены стандартизированных рамок документирования аудита для смягчения предвзятостей. Гибридные подходы, использующие преимущества обеих парадигм, вероятно, определят будущее инноваций в области LLM, обеспечивая доступность, конкурентоспособную техническую производительность и этичное внедрение.

English

Large language models (LLMs) mark a key shift in natural language processing (NLP), having advanced text generation, translation, and domain-specific reasoning. Closed-source models like GPT-4, powered by proprietary datasets and extensive computational resources, lead with state-of-the-art performance today. However, they face criticism for their "black box" nature and for limiting accessibility in a manner that hinders reproducibility and equitable AI development. By contrast, open-source initiatives like LLaMA and BLOOM prioritize democratization through community-driven development and computational efficiency. These models have significantly reduced performance gaps, particularly in linguistic diversity and domain-specific applications, while providing accessible tools for global researchers and developers. Notably, both paradigms rely on foundational architectural innovations, such as the Transformer framework by Vaswani et al. (2017). Closed-source models excel by scaling effectively, while open-source models adapt to real-world applications in underrepresented languages and domains. Techniques like Low-Rank Adaptation (LoRA) and instruction-tuning datasets enable open-source models to achieve competitive results despite limited resources. To be sure, the tension between closed-source and open-source approaches underscores a broader debate on transparency versus proprietary control in AI. Ethical considerations further highlight this divide. Closed-source systems restrict external scrutiny, while open-source models promote reproducibility and collaboration but lack standardized auditing documentation frameworks to mitigate biases. Hybrid approaches that leverage the strengths of both paradigms are likely to shape the future of LLM innovation, ensuring accessibility, competitive technical performance, and ethical deployment.