Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/foss_kruzhok/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Foss Kruzhok 2024@foss_kruzhok P.284
FOSS_KRUZHOK Telegram 284
Организация OSI выработала критерии открытости AI-систем

Организация Open Source Initiative (OSI), занимающаяся проверкой лицензий на предмет соответствия критериям Open Source, утвердила документ Open Source AI Definition v1.0 (OSAID), в котором сформулировано определение открытого AI. AI-система может считаться открытой, если она соответствует следующим критериям:

✔️ Возможность использования в любых целях без необходимости получения отдельного разрешения;
✔️Возможность изучения работы системы и инспектирования её компонентов;
✔️Возможность внесения изменений для любых целей, включая изменение выводимой системой информации;
✔️Возможность передачи другим лицам как исходного варианта, так и редакции после внесения изменений, без ограничения целей использования.


Для предоставления возможности внесения изменений открытая AI-система должна включать:

Детальную информацию о данных, использованных при обучении, и методологии обучения. Информации должно быть достаточно для того, чтобы профессиональный разработчик смог своими силами воссоздать эквивалентную AI-систему, используя для обучения те же самые или похожие данные.
Исходный код, позволяющий как запустить AI-систему, так и выполнить процесс её обучения. Код также должен охватывать такие области, как препроцессинг, проверка данных и токенизация. Кроме того, должно быть предоставлено детальное описание архитектуры модели.
Параметры модели (весовые коэффициенты), подразумевающие наличие готового к использованию среза состояния после обучения или наличие финального оптимизированного варианта модели.
Большие языковые модели машинного обучения, признанные соответствующими подготовленным критериям: Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber (LLM360), CrystalCoder (LLM360) и T5 (Google).

Большие языковые модели машинного обучения претендующие на соответствие, но требующие внесения изменений в лицензии или правила использования: BLOOM (BigScience), Starcoder2 (BigCode) и Falcon (TII).

Большие языковые модели машинного обучения, признанные не соответствующими критериям открытых AI-систем, в силу отсутствия необходимых компонентов или из-за наличия требований, несовместимых с принципами Open Source: Llama2 (Meta), Grok (X/Twitter), Phi-2 (Microsoft) и Mixtral (Mistral).

Источник: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=62127



tgoop.com/foss_kruzhok/284
Create:
Last Update:

Организация OSI выработала критерии открытости AI-систем

Организация Open Source Initiative (OSI), занимающаяся проверкой лицензий на предмет соответствия критериям Open Source, утвердила документ Open Source AI Definition v1.0 (OSAID), в котором сформулировано определение открытого AI. AI-система может считаться открытой, если она соответствует следующим критериям:

✔️ Возможность использования в любых целях без необходимости получения отдельного разрешения;
✔️Возможность изучения работы системы и инспектирования её компонентов;
✔️Возможность внесения изменений для любых целей, включая изменение выводимой системой информации;
✔️Возможность передачи другим лицам как исходного варианта, так и редакции после внесения изменений, без ограничения целей использования.


Для предоставления возможности внесения изменений открытая AI-система должна включать:

Детальную информацию о данных, использованных при обучении, и методологии обучения. Информации должно быть достаточно для того, чтобы профессиональный разработчик смог своими силами воссоздать эквивалентную AI-систему, используя для обучения те же самые или похожие данные.
Исходный код, позволяющий как запустить AI-систему, так и выполнить процесс её обучения. Код также должен охватывать такие области, как препроцессинг, проверка данных и токенизация. Кроме того, должно быть предоставлено детальное описание архитектуры модели.
Параметры модели (весовые коэффициенты), подразумевающие наличие готового к использованию среза состояния после обучения или наличие финального оптимизированного варианта модели.
Большие языковые модели машинного обучения, признанные соответствующими подготовленным критериям: Pythia (Eleuther AI), OLMo (AI2), Amber (LLM360), CrystalCoder (LLM360) и T5 (Google).

Большие языковые модели машинного обучения претендующие на соответствие, но требующие внесения изменений в лицензии или правила использования: BLOOM (BigScience), Starcoder2 (BigCode) и Falcon (TII).

Большие языковые модели машинного обучения, признанные не соответствующими критериям открытых AI-систем, в силу отсутствия необходимых компонентов или из-за наличия требований, несовместимых с принципами Open Source: Llama2 (Meta), Grok (X/Twitter), Phi-2 (Microsoft) и Mixtral (Mistral).

Источник: https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=62127

BY Foss Kruzhok 2024


Share with your friend now:
tgoop.com/foss_kruzhok/284

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.” Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.” Clear To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.”
from us


Telegram Foss Kruzhok 2024
FROM American