ओपन सोर्स एआई के बारे में ऐसे बात की जाती है जैसे यह कोई जादुई चाबी हो जो सब कुछ खोल दे। ऐसा नहीं है। लेकिन यह है जिसे आप समझ सकते हैं, सुधार सकते हैं और बिना किसी विक्रेता से भीख माँगे उसे भेज सकते हैं। अगर आप सोच रहे हैं कि "खुलापन" किसे कहते हैं, सिर्फ़ मार्केटिंग किसे कहते हैं, और इसे काम पर कैसे इस्तेमाल किया जाए, तो आप सही जगह पर हैं। एक कॉफ़ी लीजिए - यह उपयोगी होगा, और शायद थोड़ा वैचारिक भी ☕🙂।
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 अपने व्यवसाय में AI को कैसे शामिल करें
बेहतर व्यावसायिक विकास के लिए एआई उपकरणों को एकीकृत करने के व्यावहारिक कदम।
🔗 अधिक उत्पादक होने के लिए AI का उपयोग कैसे करें
प्रभावी AI वर्कफ़्लोज़ खोजें जो समय बचाते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं।
🔗 एआई कौशल क्या हैं?
भविष्य के लिए तैयार पेशेवरों के लिए आवश्यक प्रमुख एआई दक्षताओं को जानें।
🔗 गूगल वर्टेक्स एआई क्या है?
गूगल के वर्टेक्स एआई को समझें और जानें कि यह मशीन लर्निंग को कैसे सुव्यवस्थित करता है।
ओपन सोर्स AI क्या है?
सरल शब्दों में, ओपन सोर्स एआई का अर्थ है कि किसी एआई सिस्टम के अवयव—कोड, मॉडल वेट, डेटा पाइपलाइन, प्रशिक्षण स्क्रिप्ट और दस्तावेज़ीकरण—लाइसेंस के तहत जारी किए जाते हैं जो किसी को भी उचित शर्तों के अधीन उनका उपयोग, अध्ययन, संशोधन और साझा करने की अनुमति देते हैं। यह मूल स्वतंत्रता भाषा ओपन सोर्स परिभाषा और उपयोगकर्ता स्वतंत्रता के इसके दीर्घकालिक सिद्धांतों [1] से आती है। एआई के साथ ट्विस्ट यह है कि इसमें केवल कोड के अलावा और भी अवयव शामिल हैं।
कुछ परियोजनाएँ सब कुछ प्रकाशित करती हैं: कोड, प्रशिक्षण डेटा स्रोत, रेसिपी और प्रशिक्षित मॉडल। कुछ अन्य केवल वज़न । कभी-कभी पारिस्थितिकी तंत्र में संक्षिप्त रूप से संक्षिप्तीकरण का उपयोग किया जाता है, इसलिए आइए अगले भाग में इसे व्यवस्थित करें।
ओपन सोर्स एआई बनाम ओपन वेट बनाम ओपन एक्सेस 😅
यह वह जगह है जहां लोग एक दूसरे से अलग होकर बात करते हैं।
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ओपन सोर्स एआई — यह परियोजना अपने संपूर्ण स्टैक में ओपन सोर्स सिद्धांतों का पालन करती है। कोड OSI-अनुमोदित लाइसेंस के अंतर्गत है, और वितरण शर्तें व्यापक उपयोग, संशोधन और साझाकरण की अनुमति देती हैं। यहाँ की भावना OSI के वर्णन को प्रतिबिंबित करती है: उपयोगकर्ता की स्वतंत्रता सर्वोपरि है [1][2]।
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खुले भार — प्रशिक्षित मॉडल भार डाउनलोड करने योग्य होते हैं (अक्सर मुफ़्त), लेकिन विशिष्ट शर्तों के अधीन। आपको उपयोग की शर्तें, पुनर्वितरण सीमाएँ, या रिपोर्टिंग नियम दिखाई देंगे। मेटा का लामा परिवार इसे दर्शाता है: कोड पारिस्थितिकी तंत्र खुला-सा है, लेकिन मॉडल भार उपयोग-आधारित शर्तों के साथ एक विशिष्ट लाइसेंस के अंतर्गत भेजे जाते हैं [4]।
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ओपन एक्सेस — आप किसी API का इस्तेमाल कर सकते हैं, शायद मुफ़्त में, लेकिन आपको वेट नहीं मिलते। प्रयोग के लिए मददगार, लेकिन ओपन सोर्स नहीं।
यह सिर्फ़ शब्दार्थ की बात नहीं है। इन श्रेणियों में आपके अधिकार और जोखिम अलग-अलग होते हैं। OSI का AI और खुलेपन पर वर्तमान कार्य इन बारीकियों को सरल भाषा में उजागर करता है [2]।
ओपन सोर्स एआई को वास्तव में अच्छा क्या बनाता है?
आइए शीघ्रता और ईमानदारी से बात करें।
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ऑडिटेबिलिटी - आप कोड पढ़ सकते हैं, डेटा रेसिपीज़ की जाँच कर सकते हैं और प्रशिक्षण चरणों का पता लगा सकते हैं। इससे अनुपालन, सुरक्षा समीक्षा और पारंपरिक जिज्ञासा में मदद मिलती है। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढाँचा दस्तावेज़ीकरण और पारदर्शिता प्रथाओं को प्रोत्साहित करता है जिन्हें खुली परियोजनाएँ अधिक आसानी से पूरा कर सकती हैं [3]।
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अनुकूलनशीलता - आप किसी विक्रेता के रोडमैप में बंधे नहीं हैं। उसे काँटे से बाँधें। पैच लगाएँ। भेज दें। लेगो, चिपका हुआ प्लास्टिक नहीं।
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लागत नियंत्रण - जब सस्ता हो तो स्वयं होस्ट करें। जब सस्ता न हो तो क्लाउड पर जाएँ। हार्डवेयर को मिलाएँ और मैच करें।
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सामुदायिक गति - बग ठीक हो जाते हैं, फ़ीचर जुड़ जाते हैं, और आप साथियों से सीखते हैं। गड़बड़? कभी-कभी। उत्पादक? अक्सर।
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शासन की स्पष्टता — वास्तविक खुले लाइसेंस पूर्वानुमानित होते हैं। इसकी तुलना API सेवा की शर्तों से करें जो मंगलवार को चुपचाप बदल जाती हैं।
क्या यह बिल्कुल सही है? नहीं। लेकिन इसके फायदे और नुकसान स्पष्ट हैं - कई ब्लैक-बॉक्स सेवाओं से कहीं ज़्यादा।
ओपन सोर्स एआई स्टैक: कोड, वेट, डेटा और ग्लू 🧩
एआई प्रोजेक्ट को एक अनोखे लज़ान्या की तरह समझिए। हर जगह परतें।
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फ़्रेमवर्क और रनटाइम — मॉडल्स को परिभाषित करने, प्रशिक्षित करने और प्रस्तुत करने के लिए उपकरण (जैसे, PyTorch, TensorFlow)। स्वस्थ समुदाय और दस्तावेज़ ब्रांड नामों से ज़्यादा मायने रखते हैं।
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मॉडल आर्किटेक्चर - ब्लूप्रिंट: ट्रांसफार्मर, प्रसार मॉडल, पुनर्प्राप्ति-संवर्धित सेटअप।
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भार - प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पैरामीटर। यहाँ "खुला" केवल डाउनलोड करने की क्षमता पर ही नहीं, बल्कि पुनर्वितरण और व्यावसायिक उपयोग के अधिकारों पर भी निर्भर करता है।
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डेटा और रेसिपीज़ — क्यूरेशन स्क्रिप्ट, फ़िल्टर, ऑग्मेंटेशन, प्रशिक्षण कार्यक्रम। यहाँ पारदर्शिता पुनरुत्पादन के लिए सोने जैसी है।
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टूलिंग और ऑर्केस्ट्रेशन - अनुमान सर्वर, वेक्टर डेटाबेस, मूल्यांकन हार्नेस, अवलोकनीयता, सीआई/सीडी।
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लाइसेंसिंग — वह शांत रीढ़ जो तय करती है कि आप असल में क्या कर सकते हैं। नीचे और पढ़ें।
ओपन सोर्स AI के लिए लाइसेंसिंग 101 📜
आपको वकील होने की ज़रूरत नहीं है। आपको पैटर्न पहचानने की ज़रूरत है।
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अनुज्ञेय कोड लाइसेंस - MIT, BSD, Apache-2.0. Apache में एक स्पष्ट पेटेंट अनुदान शामिल है जिसकी कई टीमें सराहना करती हैं [1]।
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कॉपीलेफ्ट — GPL परिवार के लिए ज़रूरी है कि व्युत्पन्न सामग्री उसी लाइसेंस के तहत खुली रहे। यह शक्तिशाली है, लेकिन अपनी वास्तुकला में इसके लिए योजना बनाएँ।
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मॉडल-विशिष्ट लाइसेंस — वज़न और डेटासेट के लिए, आपको रिस्पॉन्सिबल एआई लाइसेंस फ़ैमिली (ओपनरेल) जैसे कस्टम लाइसेंस दिखाई देंगे। ये उपयोग-आधारित अनुमतियों और प्रतिबंधों को एनकोड करते हैं; कुछ व्यापक रूप से व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देते हैं, जबकि अन्य दुरुपयोग के विरुद्ध सुरक्षा प्रदान करते हैं [5]।
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डेटा के लिए क्रिएटिव कॉमन्स — डेटासेट और दस्तावेज़ों के लिए CC-BY या CC0 सामान्य हैं। एट्रिब्यूशन को छोटे पैमाने पर प्रबंधित किया जा सकता है; जल्दी ही एक पैटर्न बनाएँ।
प्रो टिप: हर निर्भरता, उसके लाइसेंस और व्यावसायिक पुनर्वितरण की अनुमति है या नहीं, इसकी एक-पृष्ठ सूची रखें। बोरिंग? हाँ। ज़रूरी? हाँ, बिल्कुल।
तुलना तालिका: लोकप्रिय ओपन सोर्स एआई प्रोजेक्ट और उनकी उपलब्धियाँ 📊
जानबूझकर थोड़ा गंदा - असली नोट ऐसे ही दिखते हैं
| उपकरण / परियोजना | यह किसके लिए है? | कीमत के हिसाब से ठीक-ठाक | यह अच्छा क्यों काम करता है? |
|---|---|---|---|
| पायटॉर्च | शोधकर्ताओं, इंजीनियरों | मुक्त | गतिशील ग्राफ़, विशाल समुदाय, मज़बूत दस्तावेज़। उत्पादन में युद्ध-परीक्षित। |
| टेंसरफ्लो | एंटरप्राइज़ टीमें, एमएल ऑप्स | मुक्त | ग्राफ़ मोड, TF-सर्विंग, इकोसिस्टम की गहराई। कुछ के लिए ज़्यादा सीखना, फिर भी ठोस। |
| गले लगाने वाले चेहरे वाले ट्रांसफॉर्मर | समय सीमा वाले बिल्डर | मुक्त | प्रीट्रेन्ड मॉडल, पाइपलाइन, डेटासेट, आसान फ़ाइन-ट्यूनिंग। सच कहूँ तो एक शॉर्टकट। |
| वीएलएलएम | इन्फ्रा-माइंडेड टीमें | मुक्त | तीव्र एलएलएम सेवा, कुशल केवी कैश, सामान्य जीपीयू पर मजबूत थ्रूपुट। |
| लामा.सीपीपी | टिंकरर्स, एज डिवाइस | मुक्त | क्वांटाइजेशन के साथ लैपटॉप और फोन पर स्थानीय रूप से मॉडल चलाएं। |
| लैंगचेन | ऐप डेवलपर्स, प्रोटोटाइपर्स | मुक्त | संयोजनीय श्रृंखलाएँ, कनेक्टर, एजेंट। अगर आप इसे सरल रखें तो तुरंत जीत हासिल करें। |
| स्थिर प्रसार | क्रिएटिव, उत्पाद टीमें | मुफ्त वज़न | स्थानीय या क्लाउड छवि निर्माण; इसके चारों ओर विशाल कार्यप्रवाह और UIs। |
| ओलामा | स्थानीय CLIs को पसंद करने वाले डेवलपर | मुक्त | स्थानीय मॉडल खींचकर चलाएँ। लाइसेंस मॉडल कार्ड के अनुसार अलग-अलग होते हैं - इस पर ध्यान दें। |
हां, बहुत सारी "मुफ़्त"। होस्टिंग, जीपीयू, स्टोरेज और लोगों के काम के घंटे मुफ़्त नहीं हैं।
कंपनियां वास्तव में कार्यस्थल पर ओपन सोर्स एआई का उपयोग कैसे करती हैं 🏢⚙️
आप दो अतिवादी बातें सुनेंगे: या तो सभी को सब कुछ खुद होस्ट करना चाहिए, या किसी को भी नहीं। असल ज़िंदगी ज़्यादा जटिल है।
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शीघ्रता से प्रोटोटाइपिंग करें - UX और प्रभाव को मान्य करने के लिए अनुज्ञेय खुले मॉडल से शुरुआत करें। बाद में पुनर्रचना करें।
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हाइब्रिड सर्विंग — गोपनीयता-संवेदनशील कॉल के लिए VPC-होस्टेड या ऑन-प्रिमाइसेस मॉडल रखें। लॉन्ग-टेल या स्पाइकी लोड के लिए होस्टेड API का इस्तेमाल करें। यह बिल्कुल सामान्य है।
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संकीर्ण कार्यों के लिए फाइन-ट्यून - डोमेन अनुकूलन अक्सर कच्चे पैमाने को मात देता है।
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हर जगह RAG — पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी आपके डेटा में उत्तरों को आधार बनाकर भ्रम को कम करती है। ओपन वेक्टर डेटाबेस और एडेप्टर इसे सुलभ बनाते हैं।
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एज और ऑफलाइन - लैपटॉप, फोन या ब्राउज़र के लिए संकलित हल्के मॉडल उत्पाद सतहों का विस्तार करते हैं।
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अनुपालन और ऑडिट — चूँकि आप आंतरिक जाँच कर सकते हैं, इसलिए ऑडिटर्स के पास समीक्षा के लिए कुछ ठोस सामग्री होती है। इसे एक ज़िम्मेदार एआई नीति के साथ जोड़ें जो एनआईएसटी की आरएमएफ श्रेणियों और दस्तावेज़ीकरण दिशानिर्देशों [3] के अनुरूप हो।
छोटा सा फ़ील्ड नोट: मैंने एक गोपनीयता-केंद्रित SaaS टीम (मध्य-बाज़ार, यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ता) को एक हाइब्रिड सेटअप अपनाते देखा है: 80% अनुरोधों के लिए VPC में एक छोटा खुला मॉडल; दुर्लभ, लंबे-संदर्भ वाले प्रॉम्प्ट के लिए एक होस्टेड API पर बर्स्ट। उन्होंने सामान्य पथ के लिए विलंबता कम की और DPIA कागजी कार्रवाई को सरल बनाया—बिना किसी समस्या के।
जोखिम और मुश्किलें जिनके लिए आपको योजना बनानी चाहिए 🧨
आइये हम इस विषय में वयस्क बनें।
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लाइसेंस बहाव — एक रेपो MIT शुरू होता है, फिर भार एक कस्टम लाइसेंस में स्थानांतरित हो जाते हैं। अपने आंतरिक रजिस्टर को अपडेट रखें अन्यथा आपको अनुपालन में अप्रत्याशित परिवर्तन का सामना करना पड़ेगा [2][4][5]।
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डेटा प्रोवेंस — फ़ज़ी अधिकारों वाला प्रशिक्षण डेटा मॉडल में प्रवाहित हो सकता है। स्रोतों को ट्रैक करें और डेटासेट लाइसेंस का पालन करें, वाइब्स का नहीं [5]।
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सुरक्षा — मॉडल आर्टिफैक्ट्स को किसी भी अन्य सप्लाई चेन की तरह ही समझें: चेकसम, हस्ताक्षरित रिलीज़, SBOMs। यहाँ तक कि एक न्यूनतम SECURITY.md भी चुप्पी को मात दे देता है।
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गुणवत्ता भिन्नता — खुले मॉडल व्यापक रूप से भिन्न होते हैं। केवल लीडरबोर्ड के आधार पर नहीं, बल्कि अपने कार्यों के आधार पर मूल्यांकन करें।
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छिपी हुई बुनियादी लागत — तेज़ अनुमान के लिए GPU, क्वांटाइज़ेशन, बैचिंग और कैशिंग की ज़रूरत होती है। खुले उपकरण मदद करते हैं; फिर भी आपको कंप्यूट में भुगतान करना पड़ता है।
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गवर्नेंस ऋण — अगर मॉडल लाइफसाइकल का मालिक कोई नहीं है, तो आपको कॉन्फ़िगरेशन स्पेगेटी मिलती है। एक हल्की-फुल्की MLOps चेकलिस्ट सोने के समान है।
अपने उपयोग के मामले के लिए सही खुलेपन का स्तर चुनना 🧭
थोड़ा टेढ़ा निर्णय पथ:
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तेज़ी से शिपिंग की ज़रूरत है ? अनुमति-प्राप्त खुले मॉडल, न्यूनतम ट्यूनिंग और क्लाउड सर्विंग से शुरुआत करें।
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सख्त गोपनीयता या ऑफ़लाइन ज़रूरत है ? एक अच्छी तरह से समर्थित ओपन स्टैक चुनें, सेल्फ-होस्ट इंफ़रेंस चुनें और लाइसेंस की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें।
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व्यापक व्यावसायिक अधिकारों आवश्यकता है ? OSI-संरेखित कोड और मॉडल लाइसेंस को प्राथमिकता दें जो स्पष्ट रूप से व्यावसायिक उपयोग और पुनर्वितरण की अनुमति देते हों [1][5]।
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शोध में लचीलेपन की आवश्यकता है ? पुनरुत्पादन और साझाकरण के लिए, डेटा सहित, अंत-से-अंत तक अनुमतिपूर्ण बनें।
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यकीन नहीं है? दोनों पर पायलट करें। एक रास्ता तो एक हफ़्ते में साफ़ तौर पर बेहतर लगेगा।
किसी ओपन सोर्स AI प्रोजेक्ट का मूल्यांकन किसी पेशेवर की तरह कैसे करें 🔍
मैं एक त्वरित चेकलिस्ट रखता हूं, कभी-कभी नैपकिन पर।
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लाइसेंस स्पष्टता — कोड के लिए OSI-अनुमोदित? वज़न और डेटा के बारे में क्या? क्या कोई उपयोग प्रतिबंध आपके व्यवसाय मॉडल को प्रभावित करते हैं [1][2][5]?
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दस्तावेज़ीकरण — इंस्टॉल, त्वरित प्रारंभ, उदाहरण, समस्या निवारण। दस्तावेज़ एक संस्कृति का संकेत हैं।
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रिलीज की गति - टैग किए गए रिलीज और चेंजलॉग स्थिरता का संकेत देते हैं; छिटपुट प्रयास वीरता का संकेत देते हैं।
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बेंचमार्क और मूल्यांकन - क्या कार्य वास्तविक हैं? क्या मूल्यांकन चलाने योग्य हैं?
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रखरखाव और शासन - स्पष्ट कोड स्वामी, समस्या निवारण, पीआर जवाबदेही।
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पारिस्थितिकी तंत्र फिट - आपके हार्डवेयर, डेटा स्टोर, लॉगिंग, प्रमाणीकरण के साथ अच्छी तरह से काम करता है।
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सुरक्षा स्थिति - हस्ताक्षरित कलाकृतियाँ, निर्भरता स्कैनिंग, CVE हैंडलिंग।
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सामुदायिक संकेत - चर्चाएँ, मंच उत्तर, उदाहरण रिपोज़।
भरोसेमंद प्रथाओं के साथ व्यापक संरेखण के लिए, अपनी प्रक्रिया को एनआईएसटी एआई आरएमएफ श्रेणियों और दस्तावेज़ीकरण कलाकृतियों [3] पर मैप करें।
गहन विश्लेषण 1: मॉडल लाइसेंस का गड़बड़झाला 🧪
कुछ सबसे सक्षम मॉडल "शर्तों के साथ खुले भार" श्रेणी में आते हैं। ये सुलभ हैं, लेकिन उपयोग सीमाएँ या पुनर्वितरण नियम लागू होते हैं। यह तब ठीक हो सकता है जब आपका उत्पाद मॉडल को पुनः पैकेजिंग करने या ग्राहक परिवेश में भेजने पर निर्भर न हो। यदि आपको है अपनी डाउनस्ट्रीम योजनाओं को वास्तविक बनाएँ , न कि ब्लॉग पोस्ट [4][5] के अनुसार।
ओपनरेल-शैली के लाइसेंस एक संतुलन बनाने की कोशिश करते हैं: खुले शोध और साझाकरण को प्रोत्साहित करते हुए, दुरुपयोग को हतोत्साहित करते हैं। इरादा अच्छा है; दायित्व अभी भी आपके हैं। शर्तों को पढ़ें और तय करें कि क्या शर्तें आपकी जोखिम उठाने की क्षमता के अनुकूल हैं [5]।
गहन विश्लेषण 2: डेटा पारदर्शिता और पुनरुत्पादन मिथक 🧬
"पूरे डेटा डंप के बिना, ओपन सोर्स एआई नकली है।" बिल्कुल नहीं। डेटा प्रोवेंस और रेसिपीज़ कुछ कच्चे डेटासेट प्रतिबंधित होने पर भी सार्थक पारदर्शिता प्रदान कर सकते हैं। आप फ़िल्टर, सैंपलिंग अनुपात और क्लीनिंग ह्यूरिस्टिक्स को इतनी अच्छी तरह से दस्तावेज़ित कर सकते हैं कि दूसरी टीम अनुमानित परिणाम प्राप्त कर सके। पूर्ण पुनरुत्पादन अच्छा है। कार्रवाई योग्य पारदर्शिता अक्सर पर्याप्त होती है [3][5]।
जब डेटासेट खुले होते हैं, तो CC-BY या CC0 जैसे क्रिएटिव कॉमन्स फ्लेवर आम होते हैं। बड़े पैमाने पर एट्रिब्यूशन करना मुश्किल हो सकता है, इसलिए शुरुआत में ही इसे संभालने के तरीके को मानकीकृत कर लें।
गहन विश्लेषण 3: खुले मॉडलों के लिए व्यावहारिक MLOps 🚢
खुले मॉडल की शिपिंग करना किसी भी सेवा की शिपिंग करने जैसा है, साथ ही इसमें कुछ विचित्रताएं भी हैं।
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सेवा परत - विशिष्ट अनुमान सर्वर बैचिंग, केवी-कैश प्रबंधन और टोकन स्ट्रीमिंग को अनुकूलित करते हैं।
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परिमाणीकरण — छोटे भार → सस्ता अनुमान और आसान एज परिनियोजन। गुणवत्ता संबंधी समझौते अलग-अलग होते हैं; अपने कार्यों के अनुसार मापें।
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अवलोकनीयता — गोपनीयता को ध्यान में रखते हुए प्रॉम्प्ट/आउटपुट लॉग करें। मूल्यांकन के लिए नमूना। पारंपरिक मशीन लर्निंग की तरह ड्रिफ्ट जाँचें जोड़ें।
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अद्यतन - मॉडल व्यवहार को सूक्ष्म रूप से बदल सकते हैं; कैनरी का उपयोग करें और रोलबैक और ऑडिट के लिए एक संग्रह रखें।
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मूल्यांकन हार्नेस — केवल सामान्य बेंचमार्क ही नहीं, बल्कि कार्य-विशिष्ट मूल्यांकन सूट बनाए रखें। प्रतिकूल संकेत और विलंबता बजट शामिल करें।
एक छोटा सा खाका: 10 चरणों में शून्य से प्रयोग योग्य पायलट तक 🗺️
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एक संकीर्ण कार्य और मीट्रिक निर्धारित करें। अभी तक कोई भव्य प्लेटफ़ॉर्म नहीं।
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एक अनुमोदक आधार मॉडल चुनें जो व्यापक रूप से उपयोग किया जाता हो और अच्छी तरह से प्रलेखित हो।
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स्थानीय अनुमान और एक पतला आवरण API स्थापित करें। इसे उबाऊ बनाए रखें।
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अपने डेटा पर ग्राउंड आउटपुट में पुनर्प्राप्ति जोड़ें।
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एक छोटा लेबलयुक्त मूल्यांकन सेट तैयार करें जो आपके उपयोगकर्ताओं, सभी कमियों और खामियों को प्रतिबिंबित करे।
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फाइन-ट्यून या प्रॉम्प्ट-ट्यून केवल तभी करें जब मूल्यांकन कहता हो कि आपको ऐसा करना चाहिए।
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यदि विलंबता या लागत अधिक हो तो परिमाणीकरण करें। गुणवत्ता का पुनः मापन करें।
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लॉगिंग, रेड-टीमिंग संकेत और दुरुपयोग नीति जोड़ें।
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एक विशेष ध्वज के साथ गेट और एक छोटे समूह के लिए जारी।
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पुनरावृत्ति करें। छोटे-छोटे सुधार साप्ताहिक रूप से करें... या जब यह वास्तव में बेहतर हो।
ओपन सोर्स एआई के बारे में आम मिथक, थोड़ा सा खंडन किया गया 🧱
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मिथक: खुले मॉडल हमेशा बदतर होते हैं। वास्तविकता: सही डेटा वाले लक्षित कार्यों के लिए, परिष्कृत खुले मॉडल बड़े होस्ट किए गए मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
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मिथक: खुलापन असुरक्षित है। हकीकत: खुलापन जाँच-पड़ताल को बेहतर बना सकता है। सुरक्षा गोपनीयता पर नहीं, बल्कि व्यवहार पर निर्भर करती है [3]।
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मिथक: अगर लाइसेंस मुफ़्त है तो उसका कोई मतलब नहीं है। हकीकत: सबसे ज़्यादा जब वह मुफ़्त हो, क्योंकि मुफ़्त होने पर इस्तेमाल का दायरा बढ़ जाता है। आपको स्पष्ट अधिकार चाहिए, न कि वाइब्स [1][5]।
ओपन सोर्स एआई 🧠✨
ओपन सोर्स एआई कोई धर्म नहीं है। यह व्यावहारिक स्वतंत्रताओं का एक समूह है जो आपको अधिक नियंत्रण, स्पष्ट प्रशासन और तेज़ पुनरावृत्ति के साथ निर्माण करने की अनुमति देता है। जब कोई कहता है कि कोई मॉडल "खुला" है, तो पूछें कि कौन सी परतें खुली हैं: कोड, भार, डेटा, या केवल पहुँच। लाइसेंस पढ़ें। इसे अपने उपयोग के मामले से तुलना करें। और फिर, महत्वपूर्ण रूप से, इसे अपने वास्तविक कार्यभार के साथ परखें।
अजीब तरह से, सबसे अच्छी बात सांस्कृतिक है: ओपन प्रोजेक्ट्स योगदान और जाँच को आमंत्रित करते हैं, जिससे सॉफ्टवेयर और लोग दोनों बेहतर बनते हैं। आपको पता चल सकता है कि जीतने वाला कदम सबसे बड़ा मॉडल या सबसे आकर्षक बेंचमार्क नहीं है, बल्कि वह है जिसे आप अगले हफ़्ते समझ सकते हैं, ठीक कर सकते हैं और सुधार सकते हैं। यही ओपन सोर्स एआई की खामोश ताकत है - कोई रामबाण नहीं, बल्कि एक पुराना मल्टी-टूल है जो लगातार काम बचाता रहता है।
बहुत लंबा है, पढ़ा नहीं 📝
ओपन सोर्स एआई का मतलब है एआई सिस्टम के इस्तेमाल, अध्ययन, संशोधन और साझा करने की सार्थक आज़ादी। यह सभी स्तरों पर दिखाई देता है: फ्रेमवर्क, मॉडल, डेटा और टूलिंग। ओपन सोर्स को ओपन वेट या ओपन एक्सेस से न जोड़ें। लाइसेंस की जाँच करें, अपने वास्तविक कार्यों के साथ उसका मूल्यांकन करें, और पहले दिन से ही सुरक्षा और प्रशासन के लिए डिज़ाइन करें। ऐसा करें, और आपको गति, नियंत्रण और एक शांत रोडमैप मिलेगा। आश्चर्यजनक रूप से दुर्लभ, और वास्तव में अमूल्य 🙃।
संदर्भ
[1] ओपन सोर्स इनिशिएटिव - ओपन सोर्स डेफिनिशन (ओएसडी): और पढ़ें
[2] ओएसआई - एआई और खुलेपन पर गहन जानकारी: और पढ़ें
[3] एनआईएसटी - एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क: और पढ़ें
[4] मेटा - लामा मॉडल लाइसेंस: और पढ़ें
[5] जिम्मेदार एआई लाइसेंस (ओपनरेल): और पढ़ें