OpenAI Nyílt Forráskódú Modelljei: Miért Olyan Fontosak?

OpenAI legújabb fejlesztése, hogy két új, nyílt forráskódú nyelvi modellt mutatott be, amelyek az Apache 2.0 licenc alatt érhetők el. Ezek a modellek kifejezetten azzal a céllal készültek, hogy kiemelkedő teljesítményt nyújtsanak a valós világban, miközben a felhasználók által is elérhető hardvereken futtathatók. Különösen figyelemre méltó, hogy az egyik modell képes működni egy csúcsminőségű laptopon mindössze 16 GB GPU-val.

Valós teljesítmény, alacsony költséggel

A bemutatott modellek közül a gpt-oss-120b 117 milliárd paraméterrel bír, míg a gpt-oss-20b 21 milliárd paramétert tartalmaz. Az előbbi a valóságban hasonló teljesítményt nyújt, mint az OpenAI o4-mini modellje, miközben mindössze egy 80 GB-os GPU-ra van szüksége. A kisebb, gpt-oss-20b modell szintén hasonlóan teljesít, mint az o3-mini, és hatékonyan futtatható olyan eszközökön, amelyek csak 16 GB GPU-val rendelkeznek. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy a modelleket akár otthoni gépeken is használhassák, anélkül, hogy drága infrastruktúrára lenne szükségük.

Fejlett érvelés és eszközhasználat

Az OpenAI elmondása szerint a modellek teljesítménye kiemelkedő a hasonló méretű nyílt forráskódú modellekhez képest, különösen az érvelési feladatok és az eszközhasználat terén. A modellek a Responses API-val kompatibilisek, és úgy lettek kialakítva, hogy a felhasználók számára intuitív módon követhessék az utasításokat, végezzenek webes kereséseket vagy Python kódot futtassanak. A fejlesztők számára teljes testreszabhatóságot kínálnak, ami lehetővé teszi számukra, hogy a modelleket a saját alkalmazásaikhoz igazítsák.

Biztonság és monitorozás

Az OpenAI nyílt forráskódú modelljei középpontjában a biztonság áll, amelyet a fejlesztési és kiadási folyamatok során is figyelembe vettek. A tesztelések során kiderült, hogy a gpt-oss-120b modell nem érte el a veszélyes szintet, még szándékosan rosszindulatú finomhangolás esetén sem, így a biológiai, kémiai vagy kiberkockázatok terén is biztonságos maradt. A modellek „Chain of Thought” (CoT) megközelítése is fontos szerepet játszik, mivel ez a módszer lehetővé teszi a gondolkodási folyamatok monitorozását, amely segíthet a rosszindulatú viselkedés észlelésében.

Hallucinációk és a valós teljesítmény

Az OpenAI dokumentációja szerint a Chain of Thought nem korlátozása magasabb hallucinációs pontszámokat eredményezett. Ez azt jelenti, hogy a modellek által generált gondolatmenetek a valóságos tartalom mellett illúziókat is tartalmazhatnak. A tesztelés során kiderült, hogy az új modellek a hallucinációs teszteken alulmaradtak az OpenAI o4-mini modelljéhez képest, ami elvárható volt a kisebb méretük miatt. Azonban a valós alkalmazásokban, ahol a modellek képesek információt keresni az interneten vagy adatbázisokból kinyerni, a hallucinációk várhatóan ritkábban fordulnak elő.

Milyen következtetéseket vonhatunk le a nyílt forráskódú modellekből?

Az OpenAI által kiadott nyílt forráskódú modellek lehetőséget adnak a fejlesztőknek, hogy erős érvelési teljesítményt érjenek el megfizethető hardveren. A modellek testreszabhatósága és integrálhatósága révén széles körben alkalmazhatók különféle feladatokhoz, beleértve az automatizálást is. Az OpenAI együttműködött olyan partnerekkel, mint az AI Sweden és a Snowflake, hogy felfedezze a modellek gyakorlati alkalmazásait, mint például a biztonságos telepítés és a személyre szabott finomhangolás.

Vélemény Császár Viktor SEO szakértőtől

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol az OpenAI legújabb nyílt forráskódú modelljeinek bevezetéséről. Viktor elmondta: „Az OpenAI által bemutatott nyílt forráskódú modellek jelentős lépést jelentenek a mesterséges intelligencia fejlődésében. Ezek az eszközök nem csupán a fejlesztők számára teszik lehetővé a könnyebb hozzáférést, hanem a különböző iparágak számára is új lehetőségeket nyitnak meg a testreszabott alkalmazások terén. A biztonságra vonatkozó megközelítésük is figyelemre méltó, hiszen a modellek átláthatósága lehetővé teszi a potenciális kockázatok jobb kezelését. Mindezek mellett fontos, hogy a fejlesztők tisztában legyenek a hallucinációk előfordulásával, és ennek megfelelően kezeljék az eredményeket.” További részletekért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com