Giáo Dục Mở và Ứng dụng phát triển

https://giaoducmo.avnuc.vn

AI Nguồn Mở so với AI Nguồn Đóng: Đâu là sự khác biệt?

AI Nguồn Mở so với AI Nguồn Đóng: Đâu là sự khác biệt?

Open-Source AI vs. Closed-Source AI: What’s the Difference?

August 8, 2024

Theo: https://www.multimodal.dev/post/open-source-ai-vs-closed-source-ai

Bài được đưa lên Internet ngày: 08/08/2024

Việc lựa chọn giữa các mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng có thể ảnh hưởng đến sự đổi mới, chi phí và thậm chí cả các cân nhắc về đạo đức.

Hiểu được sự khác biệt giữa hai mô hình này sẽ giúp bạn chọn loại hệ thống phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Dưới đây, chúng tôi sẽ chia sẻ mọi thông tin bạn cần biết về cả hai để giúp bạn đưa ra lựa chọn phù hợp cho doanh nghiệp của mình.

Mô hình AI nguồn mở là gì?

Mô hình AI nguồn mở là các hệ thống có thể truy cập công khai và miễn phí mà các nhà phát triển có thể sử dụng cho nhiều ứng dụng và mục đích khác nhau.

GPT-Neo là một ví dụ tuyệt vời về mô hình AI nguồn mở. Nó tương tự như ChatGPT, có thể xử lý và tạo văn bản giống con người. Dựa trên mã nguồn mở, GPT-Neo đại diện cho một bước tiến tới việc làm cho các công cụ AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn.

Một ví dụ tuyệt vời khác là CLIP của OpenAI, một mô hình AI nguồn mở kết nối hình ảnh và văn bản để thực hiện các tác vụ như phân loại và học không cần xử lý.

Mô hình AI nguồn đóng là gì?

Mô hình nguồn đóng là các hệ thống độc quyền giữ bí mật mã nguồn của chúng. Bằng cách hạn chế quyền truy cập vào mã nguồn, các nhà phát triển mô hình AI nguồn đóng đảm bảo kiểm soát hệ thống tốt hơn.

Mô hình AI nguồn đóng được biết đến nhiều nhất là GPT-4, một mô hình ngôn ngữ với khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến.

Một ví dụ điển hình khác là Gemini. Đây là một mô hình AI được Google phát triển để cạnh tranh với GPT-4 của OpenAI và các mô hình tương tự khác với khả năng tạo văn bản giống người. Mục tiêu của Gemini là cung cấp các giải pháp AI mạnh mẽ và linh hoạt cho người dùng trên toàn thế giới.

Mô hình AI nguồn mở so với nguồn đóng: Những khác biệt chính

Những khác biệt chính giữa mô hình AI nguồn mở và nguồn đóng bao gồm:

  • Khả năng truy cập

  • Hợp tác

  • Minh bạch

  • Chi phí

  • Cập nhật và hỗ trợ

  • Bảo mật

  • Tùy chỉnh

Các mô hình AI mở có mã nguồn công khai cho phép bất kỳ ai cũng có thể truy cập và chỉnh sửa mô hình. Cách tiếp cận này mang lại tính minh bạch và khả năng cộng tác tốt hơn nhưng có thể dẫn đến ít cập nhật hơn và bảo mật dữ liệu yếu hơn. Mặc dù các mô hình AI nguồn mở thường miễn phí sử dụng, nhưng cần lưu ý rằng có thể có chi phí liên quan đến sự hỗ trợ hoặc các tính năng nâng cao cấp của mô hình.

Các mô hình AI nguồn đóng có mã nguồn độc quyền chỉ dành cho tổ chức đang phát triển, điều này hạn chế khả năng tùy chỉnh và tiềm năng cộng tác. Cách tiếp cận này dẫn đến tính minh bạch thấp với hiểu biết hạn chế về các phương pháp xử lý dữ liệu, nhưng việc cập nhật thường xuyên và bảo mật tốt hơn một chút vì được quản lý nội bộ. Các mô hình AI nguồn đóng hầu như luôn liên quan đến chi phí cấp phép và truy cập.

Với nhiều điểm khác biệt chính, mỗi mô hình vẫn có những ưu điểm và nhược điểm. Việc hiểu rõ chúng có thể giúp bạn quyết định phương pháp nào phù hợp hơn với nhu cầu kinh doanh của mình.

Ưu điểm và nhược điểm của các mô hình AI nguồn mở

Các mô hình AI nguồn mở có rất nhiều ưu điểm và một vài nhược điểm. Tuy nhiên, ưu điểm lớn nhất của chúng là bạn có thể tinh chỉnh chúng và có được một hệ thống độc quyền tùy chỉnh được. Chúng ta sẽ thảo luận thêm về điều này ở phần sau của bài viết.

Ưu điểm của AI nguồn mở:

  • Tính năng cộng tác — Mã nguồn mở có thể truy cập được trong cộng đồng dẫn đến sự cộng tác và đóng góp tốt hơn, giúp tăng cường sự tiến bộ và sử dụng đa dạng mô hình.

  • Cơ hội đổi mới — Bạn có thể linh hoạt sửa đổi mô hình và điều chỉnh nó cho phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể của mình, tạo ra một mô hình độc quyền được thiết kế riêng, giải quyết các thách thức và nhu cầu của bạn.

  • Minh bạch — Khả năng hiển thị các thuật toán và quy trình xử lý dữ liệu dẫn đến trách nhiệm giải trình tốt hơn, giúp bạn đánh giá toàn diện hiệu suất và các cân nhắc về mặt đạo đức của mô hình.

  • Hiệu quả về chi phí — Với các mô hình nguồn mở thường được sử dụng miễn phí, chi phí truy cập ban đầu được giảm xuống, giúp các mô hình AI nguồn mở dễ tiếp cận hơn với các doanh nghiệp nhỏ.

  • Hỗ trợ và tài nguyên — Cộng đồng đằng sau các mô hình AI nguồn mở thường cung cấp các tài nguyên, tài liệu, hướng dẫn và diễn đàn phong phú giúp việc triển khai và khắc phục sự cố dễ dàng hơn.

Nhược điểm của AI nguồn mở:

  • Rủi ro bảo mật — Khả năng truy cập mã nguồn công khai cũng có thể làm lộ ra các lỗ hổng có thể bị khai thác.

  • Thiếu hỗ trợ chính thức — Việc thiếu hỗ trợ chính thức có thể gây ra những thách thức trong các tình huống quan trọng, do đó, nên có kế hoạch khắc phục sự cố hoặc làm việc với đối tác AI.

  • Chi phí bổ sung — Mặc dù việc truy cập vào các mô hình nguồn mở thường miễn phí, nhưng việc tự triển khai và bảo trì chúng cũng có những chi phí khác.

Ưu điểm và nhược điểm của các mô hình AI nguồn đóng

Ưu điểm của AI nguồn đóng:

  • Cập nhật và hỗ trợ nhất quán — Hệ thống AI đóng nhận được các bản cập nhật thường xuyên và hỗ trợ chuyên dụng từ các nhà phát triển, đảm bảo độ tin cậy.

  • Cải thiện bảo mật — Việc giữ bí mật mã nguồn của mô hình AI dẫn đến một môi trường được kiểm soát chặt chẽ hơn.

  • Triển khai hợp lý — Các giải pháp nguồn đóng thường đi kèm với tài liệu hướng dẫn toàn diện và giao diện thân thiện với người dùng, giúp tăng tốc và đơn giản hóa quá trình tích hợp.

  • Đảm bảo chất lượng — Các nhà phát triển duy trì kiểm soát chất lượng, đảm bảo mô hình đáp ứng các tiêu chuẩn của ngành.

Nhược điểm của AI nguồn đóng:

  • Khả năng tùy chỉnh hạn chế — Các mô hình AI nguồn đóng có những hạn chế trong việc sửa đổi và điều chỉnh mô hình để phù hợp với các nhu cầu cụ thể, dẫn đến các giải pháp ít phù hợp hơn.

  • Chi phí cao hơn — Phí cấp phép và các chi phí liên tục tăng lên, điều này thường khiến các mô hình AI nguồn đóng kém thân thiện với ngân sách hơn. Như một trong những khách hàng của chúng tôi đã nói, việc sử dụng các mô hình AI nguồn đóng “sẽ nhanh chóng tăng lên một khoản tiền khá lớn [khi bạn có nhiều người dùng]”.

  • Thiếu minh bạch — Các mô hình AI nguồn đóng cung cấp khả năng hiển thị hạn chế về các thuật toán và phương pháp xử lý dữ liệu, điều này có thể gây ra những lo ngại về trách nhiệm giải trình.

  • Phụ thuộc vào nhà cung cấp — Khi dựa vào mô hình AI nguồn đóng, bạn sẽ phụ thuộc vào các bản cập nhật, quyền truy cập liên tục và hỗ trợ của nhà phát triển, điều này có thể gây rủi ro cho doanh nghiệp của bạn nếu các ưu tiên của nhà phát triển thay đổi.

  • Khả năng bị khóa trói vào nhà cung cấp — Việc chuyển đổi từ mô hình AI nguồn đóng sang một giải pháp khác có thể khó khăn và tốn kém, vì công nghệ AI nguồn đóng có thể tạo ra các rào cản chuyển đổi.

Khi nào bạn nên tinh chỉnh hoặc sử dụng AI nguồn mở?

Tinh chỉnh và sử dụng các mô hình AI nguồn mở là lý tưởng cho các công ty có dữ liệu, thời gian, nguồn lực và tiền bạc tùy chỉnh. Mặc dù đòi hỏi nhiều công sức và nguồn lực hơn ban đầu, nhưng về lâu dài, nó sẽ mang lại hiệu suất tốt hơn.

Tinh chỉnh các mô hình AI nguồn mở cũng có ý nghĩa trong hai trường hợp cụ thể:

  1. Khi công ty của bạn cần tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) lớn

  2. Khi công ty của bạn cần lợi thế chiến lược so với đối thủ cạnh tranh

Trong những trường hợp như vậy, AI nguồn mở là một lựa chọn tốt hơn nhiều. Nó linh hoạt hơn, cho bạn nhiều quyền kiểm soát hơn và hợp lý hơn nếu bạn có bộ dữ liệu đào tạo tùy chỉnh.

Tinh chỉnh mô hình AI nguồn mở là lựa chọn tốt nhất cho mọi tổ chức có những mục tiêu lớn mà các mô hình AI nguồn đóng có thể không giúp bạn đạt được.

Chúng tôi chủ yếu tinh chỉnh các mô hình AI nguồn mở (như Llama 2) cho khách hàng của mình. Chúng tôi sử dụng các mô hình nguồn đóng trong khi thu thập thêm dữ liệu và cấu hình một AI nguồn mở phù hợp hơn.

Kết quả cuối cùng là một giải pháp AI nguồn mở có thể vượt trội và thay thế mô hình AI nguồn đóng.

Bạn nên tinh chỉnh và sử dụng mô hình AI nguồn mở khi bạn muốn:

  • Áp dụng một mô hình cho một ngành cụ thể (như chăm sóc sức khỏe, ngân hàng hoặc bảo hiểm) và giúp nó hiểu thuật ngữ và bối cảnh của ngành đó.

  • Cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình bằng cách điều chỉnh nó theo dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể.

  • Tận dụng dữ liệu tùy chỉnh hiện có của công ty.

  • Tận dụng dữ liệu tùy chỉnh hiện có của công ty.

  • Tùy chỉnh mô hình để tạo ra các đầu ra cụ thể, đồng thời phù hợp với quy trình làm việc, phong cách và định dạng của công ty.

Khi nào bạn nên tinh chỉnh hoặc sử dụng AI nguồn đóng?

Sử dụng mô hình AI nguồn đóng sẽ hợp lý nhất khi bạn:

  • Muốn truy cập dễ dàng hơn

  • Gặp phải các hạn chế về tài nguyên

  • Cần nhanh chóng triển khai các khả năng AI vào quy trình làm việc của bạn

Khi nói đến việc tinh chỉnh các mô hình AI nguồn đóng, đây là một phương pháp lý tưởng để tận dụng kiến thức hiện có của mô hình đồng thời cập nhật nó bằng dữ liệu đào tạo mới.

Tinh chỉnh và sử dụng các mô hình AI nguồn đóng là lý tưởng khi bạn cần truy cập nhanh chóng và đáng tin cậy vào các giải pháp tiên tiến mà không cần đầu tư nhiều tài nguyên.

Tuy nhiên, trước khi đưa ra lựa chọn, hãy cân nhắc những ưu điểm và nhược điểm của nó, cũng như mục tiêu của dự án, tài nguyên sẵn có và các yêu cầu cụ thể.

Công cụ AI nguồn mở

Ngoài các mô hình nguồn mở, nhiều công cụ khác nhau, chẳng hạn như khung và thư viện, có thể giúp các nhà phát triển xây dựng và tinh chỉnh các mô hình và dữ liệu AI, đồng thời đảm bảo triển khai hiệu quả.

Một số công cụ AI nguồn mở nổi tiếng bao gồm:

  • TensorFlow — Thư viện toàn diện của Google để triển khai các mô hình AI máy học và học sâu.

  • PyTorch — Khung của Meta để xây dựng các mô hình học sâu.

  • Scikit-Learn — Thư viện các thuật toán học máy cổ điển bằng Python.

  • OpenCV — Thư viện thị giác máy tính cho các tác vụ xử lý hình ảnh thời gian thực.

  • Apache Spark — Hệ thống điện toán với thư viện máy học, lý tưởng để xử lý các tập dữ liệu lớn.

  • Hugging Face Transformers — Thư viện các tác vụ xử lý ngôn ngữ với quyền truy cập vào các mô hình được đào tạo sẵn.

Xây dựng và Tích hợp AI vào Quy trình Làm việc của Bạn cùng Chúng tôi

Bạn cần hỗ trợ xây dựng và tích hợp các giải pháp AI vào quy trình làm việc của mình? Vui lòng đặt lịch gọi 30 phút với các chuyên gia của chúng tôi. Chúng tôi có thể thảo luận về nhu cầu của bạn, cho bạn thấy cách các giải pháp AI của chúng tôi hoạt động trực tiếp và tìm ra giải pháp phù hợp với doanh nghiệp của bạn.

 

Tác giả: admin

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây