MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Специализирующиеся на разработке ИИ компании утверждают, что их проекты невозможно было бы создать без материалов, защищённых авторским правом. Группа учёных из США и других стран доказала, что разработка ИИ в таких условиях возможна, хотя и затруднительна. Они создали модель, обученную исключительно на общедоступном контенте и материалах с открытой лицензией.
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com
Проект стал результатом сотрудничества 14 учреждений, включая Массачусетский технологический институт, Университет Карнеги — Меллона и Торонтский университет. Исследователи составили массив данных для обучения, собранных только из этичных источников, — его объём достиг 8 Тбайт. В него, в частности, вошли 130 000 книг из Библиотеки Конгресса США. На этих материалах исследователи обучили большую языковую модель с 7 млрд параметров. Она работает примерно на уровне модели Meta✴ Llama 2-7B аналогичного размера, вышедшей в 2023 году. Тестов производительности модели в сравнении с ведущими отраслевыми проектами авторы исследования не привели.
Качество работы системы на уровне модели двухлетней давности было не единственным недостатком — утомительным оказался и процесс перевода обучающего массива в надлежащий формат. Значительная часть данных не читалась машинами, поэтому людям приходилось участвовать в их подготовке. «Мы пользовались средствами автоматизации, но все наши материалы аннотировались вручную в конце дня и проверялись людьми. И это очень непросто», — рассказала одна из участниц проекта. Учёным пришлось определять, какая лицензия действует для каждого подвергшегося сканированию сайта.
В 2024 году OpenAI заявила одному из комитетов британского парламента, что «обучать ведущие современные модели ИИ без использования защищённых авторским правом материалов невозможно». В прошлом году с этим тезисом согласился эксперт из Anthropic: «Больших языковых моделей, скорее всего, не было бы, если бы фирмы [специализирующиеся на] ИИ были обязаны лицензировать работы в своих наборах обучающих данных». Теперь есть доказательство, что оба утверждения не соответствуют действительности. Едва ли исследование что-то изменит в отрасли, но один из приводимых разработчиками ИИ распространённых аргументов оказался несостоятельным.
Источник:
