A16z がオープンソース AI 資金計画を発表、最初のバッチで 8 つのオープンソース人工知能コミュニティをサポート

出典: アルファラビット研究ノート

原題: 「A16Z は 8 つのオープンソース人工知能コミュニティをサポートすることを正式に発表しました」

**A16Z は、人工知能には世界を救う力があり、この未来を構築し実現するには、豊かなオープンソース エコシステムが不可欠であると信じています。 **

幸いなことに、オープンソース エコシステムは徐々に発展し始めており、現在ではクローズド ソース ソリューションに匹敵するオープンソース プロジェクトやモデルが登場しています。何百もの小規模なチームや個人が、これらのオープンソース モデルをより便利で使いやすく、パフォーマンスの高いものにするために継続的に貢献しています。

**これらのプロジェクトと取り組みは、オープンソース AI テクノロジーの開発を共同で促進し、より多くの人々が新しいテクノロジーをより深くより包括的に理解できるように支援します。 **

これらのオープンソース プロジェクトには次のものが含まれます。

命令チューニングベース LLM

LLM 出力から検閲を削除: LLM 出力から検閲を削除

低出力マシン向けのモデルの最適化: 低出力マシン向けのモデルの最適化

モデル推論のための新しいツールの構築

LLM セキュリティ問題の調査: LLM セキュリティ問題の調査;

など、しかし、これらのプロジェクトの背後にいる人々は、仕事を完了したり、長期的に維持したりするためのリソースを持っていないことがよくあります。この状況は、従来のコンピューター インフラストラクチャの分野よりも AI の分野でより深刻です。これは、特にオープンソース モデルがますます大きくなる場合、モデルの基本的な微調整でも大量の GPU コンピューティング リソースが必要となるためです。

** ****このリソースのギャップを埋めるために、A16Z は本日、a16z オープンソース AI 助成金プログラムを発表しました。このプログラムでは、A16Z は (投資や SAFE ノートではなく) 助成金を通じて少数のオープンソース開発者にサポートを提供し、彼らに機会を与えます。金銭的報酬のプレッシャーなしで。 **

資金調達対象と資金調達プロジェクトの最初のバッチはここで発表されます:

Jon Durbin（Airoboros）：合成データ上の LLM の命令チューニング

** **Eric Hartford: 無修正 LLM の微調整

** **Jeremy Howard（fast.ai）：垂直アプリケーション向けの基礎モデルの微調整

** **Tom Jobbins（TheBloke）：LLM を量子化してローカルで実行する

** **Woosuk Kwon と Zhuohan Li（vLLM）：高スループット LLM 推論用ライブラリ

** **Nous Research：Nous hermes および Puffin シリーズに似た新しい微調整された言語モデル

オバブーガ：ローカル LLM 用の Web UI およびプラットフォーム

** **Teknium：LLM トレーニング用の合成データ パイプライン

**この分野への貢献のおかげで、人工知能分野におけるオープンなコラボレーション、学習、進歩を促進しているのは、オープンソース コミュニティのこれらの開発者です。 **

参照：