OpenAI ਦਾ ਨਵਾਂ ਰਾਹ: ਮੁਕਾਬਲੇ 'ਚ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਭਵਿੱਖ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਬਹਿਸ ਅਤੇ ਬਦਲਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹਵਾਵਾਂ ਮਲਕੀਅਤੀ, ਬੰਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਜਾਪਦੀਆਂ ਸਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਦਾ ਵਪਾਰੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਉਲਟ-ਧਾਰਾ ਨੇ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅਤੇ ਅਰਧ-ਓਪਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ ਬਲ ਮਿਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਉਛਾਲ, ਜਿਸਦੀ ਮਿਸਾਲ Meta (Llama 2), Google (Gemma), ਅਤੇ ਚੀਨ ਤੋਂ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ Deepseek ਵਰਗੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉੱਚ-ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਤਸ਼ਾਹ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੇ OpenAI, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਾਮ ਹੈ, ਵਿਖੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਣਨੀਤਕ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਮੋਹਰੀ ਕੰਮ ਲਈ ਪਰ GPT-2 ਦੇ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਬੰਦ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਵੀ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ, ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਇੱਕ ‘ਓਪਨ-ਵੇਟ’ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਆਦਰਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬੰਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ: OpenAI ਦੇ ਸਫ਼ਰ ਦੀ ਮੁੜ ਸਮੀਖਿਆ

OpenAI ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਵਿਆਪਕ ਲਾਭ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਬਿਆਨਬੱਧ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ। ਇਸਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 2019 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ GPT-2 ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਨੇੜਿਓਂ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਸੀ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਰਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT-3 ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉੱਤਰਾਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਗਏ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਨਿਰਣਾਇਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਪਹੁੰਚ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕੀਤੀ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਸ, ਅਤੇ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਖਾਸ ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ (weights) - AI ਦੇ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਪਦੰਡ - ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ APIs ਅਤੇ ChatGPT ਵਰਗੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਨ।

ਇਸ ਧੁਰੀ ਲਈ ਅਕਸਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਤਰਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਬੇਰੋਕ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ, ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਭਾਰੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਫੰਡ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਰਿਟਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ, ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਫਲ ਹੋਣ ਅਤੇ OpenAI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਝੀ ਗਈ ਤਕਨੀਕੀ ਬੜ੍ਹਤ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵਧ ਰਹੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਅੰਦੋਲਨ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਲਟ ਸੀ। ਇਹ ਅੰਦੋਲਨ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ, ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਫਲਸਫਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ ਆਧੁਨਿਕ AI ਯੁੱਗ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਧੁਰੀ: ਓਪਨ-ਵੇਟ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ

ਇਸ ਪਿਛੋਕੜ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, OpenAI ਦੀ ਹਾਲੀਆ ਘੋਸ਼ਣਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀ Sam Altman ਨੇ ‘ਅਗਲੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ’ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਨਾ ਤਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ‘ਓਪਨ-ਵੇਟ’ (open-weight) ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਖਾਸ ਅਹੁਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਮਲਕੀਅਤੀ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ, ਜਾਂ ਵੇਟਸ (weights), ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਏ ਜਾਣਗੇ।

ਇਹ ਕਦਮ ਪਿਛਲੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ OpenAI ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਾਇਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਭਾਗ (ਵੇਟਸ) ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਪੂਰਾ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਨਾ ਹੋਵੇ। ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ, ਭਾਵੇਂ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜ਼ੋਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੋਰ ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ।

ਤਾਰਕਿਕ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ

ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਪਹਿਲੂ, ਜਿਸਨੂੰ Altman ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ (Reasoning functions) ਦਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਦੀ ਤਾਰਕਿਕ ਸੋਚ, ਕਟੌਤੀ, ਅਨੁਮਾਨ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਘਟਕ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ: ਤਾਰਕਿਕ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣਾ।
• ਦਲੀਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ: ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ।
• ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ: ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।

ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ (ਵੇਟ ਦੁਆਰਾ) ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਫੈਸਲੇ ਸਹਾਇਤਾ ਤੱਕ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜ਼ਿਕਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਦੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਇਸਦੀ ਬੌਧਿਕ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਵੀ ਮਾਨਤਾ ਦਿਵਾਉਣਾ ਹੈ।

ਸਹਿਯੋਗ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ: ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ

OpenAI ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸੁਕ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਵਾਂ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਬਲਕਿ ਉਸ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇ ਜਿਸਦੀ ਇਹ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। Altman ਨੇ ਸੁਧਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਪਹੁੰਚ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। ਟੀਚਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਗੇ।

ਇਸ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ, ਕੰਪਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮਾਗਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਕੱਠ, San Francisco ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮਾਗਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਕੇ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਅਤੇ ਏਸ਼ੀਆ-ਪ੍ਰਸ਼ਾਂਤ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਨਗੇ:

• ਫੀਡਬੈਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ: ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਦਰਦ ਬਿੰਦੂਆਂ, ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਇਨਪੁਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।
• ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਟੈਸਟਿੰਗ: ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬੱਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨਾਲ ਹੱਥੀਂ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ।
• ਭਾਈਚਾਰਾ ਨਿਰਮਾਣ: ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ।

ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਇਸ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿਆਪਕ ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਮੰਗ ਕੇ, OpenAI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਬਲਕਿ ਵਿਹਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਰਥਿਤ ਵੀ ਹੈ।

ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ

ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੇਟਸ (weights) ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। OpenAI ਇਹਨਾਂ ਖਤਰਿਆਂ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣੂ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵਾਂ ਮਾਡਲ ਇਸਦੀ ਜਨਤਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਥਾਪਿਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰੇਗਾ। ਫੋਕਸ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਖੇਤਰ, ਜਿਸਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਤਰਨਾਕ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰਕ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (abusive fine-tuning) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਖਾਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਜਾਇਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਭਿਆਸ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਵੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਵੇਟਸ ਜਨਤਕ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ, ਪੱਖਪਾਤੀ, ਜਾਂ ਅਣਉਚਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
• ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ।
• ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਖਤਰਨਾਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣਾ।

ਇਹਨਾਂ ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ, OpenAI ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਖ਼ਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਕੰਪਨੀ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਵੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਬਾਹਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣਾ ਜਾਂਚ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਵਿਭਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਤੋਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਤੀ ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾ AI ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

‘ਓਪਨ-ਵੇਟ’ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ

ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ OpenAI ਦੇ ਕਦਮ ਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ (open-weight model) ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਲਕੀਅਤੀ (ਬੰਦ-ਸਰੋਤ) ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੱਧ ਭੂਮੀ ‘ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਬੰਦ-ਸਰੋਤ (Closed-Source): ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਸਰੋਤ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਵੇਟਸ ਸਭ ਗੁਪਤ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ APIs ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, API ਦੁਆਰਾ OpenAI ਦਾ GPT-4)।
• ਓਪਨ-ਵੇਟ (Open-Weight): ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੇਟਸ (ਮਾਪਦੰਡ) ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਵੇਟਸ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਡਾਊਨਲੋਡ, ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਅਤੇ ਖਾਸ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਅਕਸਰ ਅਣਦੱਸੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Meta ਦਾ Llama 2, ਆਉਣ ਵਾਲਾ OpenAI ਮਾਡਲ)।
• ਓਪਨ-ਸੋਰਸ (Open-Source): ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੱਕ ਜਨਤਕ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, EleutherAI ਦੇ ਮਾਡਲ, Stable Diffusion ਦੇ ਕੁਝ ਰੂਪ)।

ਓਪਨ-ਵੇਟ ਪਹੁੰਚ ਕਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਵਧ ਰਹੀ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ:

1. ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ (ਅੰਸ਼ਕ): ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵੇਟਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ API ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
2. ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਸਹਿਯੋਗ: ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵੇਟਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
3. ਘਟੇ ਹੋਏ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚੇ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬੰਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ API ਵਰਤੋਂ ਫੀਸਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ।
4. ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ: ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
5. ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣਾ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਘਾਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਤਪਤੀ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਲੋੜ: ਮਾਰਕੀਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ

OpenAI ਦੁਆਰਾ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਡੋਮੇਨ ਤੋਂ ਵਧ ਰਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਦਬਾਅ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਜਵਾਬ ਵਜੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਬੰਦ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਹਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। Meta ਦੇ Llama 2 ਪਰਿਵਾਰ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭੁੱਖ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। Google ਨੇ ਆਪਣੇ Gemma ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਕੀਤਾ।

ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੀਨ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਏ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ, Deepseek ਦੀ ਖਗੋਲੀ ਸਫਲਤਾ ਸੀ। Deepseek ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਆਗਿਆਕਾਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਉਪਲਬਧ ਸੀ। ਇਸਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੜ੍ਹਤ ਨੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਓਪਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ।

ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਹਕੀਕਤ OpenAI ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੂੰਜਦੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। Deepseek ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਵਿਆਪਕ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰ ਬਾਅਦ, Sam Altman ਨੇ ਜਨਤਕ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਕਿ OpenAI ਓਪਨ ਬਨਾਮ ਬੰਦ ਬਹਿਸ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ‘ਕਹਾਣੀ ਦੇ ਗਲਤ ਪਾਸੇ’ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੁਖ ‘ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਘੋਸ਼ਣਾ ਨੂੰ ਉਸ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਠੋਸ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ‘ਯੂ-ਟਰਨ’, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਝ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਹਾ ਹੈ। Altman ਨੇ ਖੁਦ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ X ‘ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਕਦਮ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਹੁਣ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਸਮਾਂ ਉਚਿਤ ਸਮਝਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਮਾਰਕੀਟ ਪਰਿਪੱਕਤਾ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਵਿਆਪਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਇੱਕ ਗਿਣਿਆ-ਮਿਥਿਆ ਫੈਸਲਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ: AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ OpenAI-ਵਿਕਸਤ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਓਪਨ