​A16z оголошує про план фінансування штучного інтелекту з відкритим кодом, першу групу з 8 підтриманих спільнот штучного інтелекту з відкритим кодом

Джерело: Alpha Rabbit Research Notes

Оригінальна назва: «A16Z щойно офіційно оголосив, що підтримує 8 спільнот штучного інтелекту з відкритим кодом»

**A16Z вірить, що штучний інтелект має силу врятувати світ, і процвітаюча екосистема з відкритим кодом має вирішальне значення для побудови та реалізації цього майбутнього. **

На щастя, екосистема з відкритим кодом поступово починає розвиватися, а проекти та моделі з відкритим кодом, які ви зараз бачите, можна порівняти з рішеннями із закритим кодом. Сотні невеликих команд і окремих людей постійно вносять свій внесок у ці моделі з відкритим кодом, роблячи їх більш корисними, зручними та ефективними.

**Саме ці проекти та зусилля спільно сприяють розвитку технології штучного інтелекту з відкритим кодом і допомагають більшій кількості людей отримати глибше та повніше розуміння нових технологій. **

Ці проекти з відкритим кодом включають:

Базова LLM для налаштування інструкцій

Усунення цензури з результатів LLM: видалення цензури з результатів LLM

моделі оптимізації для малопотужних машин

Створення нових інструментів для модельного висновку: створення нових інструментів для модельного висновку

Дослідження проблем безпеки LLM: дослідження проблем безпеки LLM;

І т.д., проте люди, які стоять за цими проектами, часто не мають ресурсів, щоб завершити або зберегти свою роботу в довгостроковій перспективі. Ця ситуація є більш серйозною у сфері штучного інтелекту, ніж у сфері традиційної комп’ютерної інфраструктури, оскільки навіть базове тонке налаштування моделі вимагає багато обчислювальних ресурсів GPU, особливо коли модель з відкритим кодом стає все більшою та більшою.

** ****Щоб заповнити цю прогалину в ресурсах, A16Z сьогодні оголосила про програму фінансування штучного інтелекту з відкритим кодом a16z. A16Z підтримуватиме невелику групу розробників з відкритим кодом шляхом фінансування (а не інвестицій чи приміток SAFE), щоб дати їм можливість продовжувати працювати без тиску фінансової винагороди. **

Тут оголошено першу групу одержувачів фінансування та проекти фінансування:

Jon Durbin（Airoboros）: LLM для налаштування інструкцій на основі синтетичних даних

** **Ерік Хартфорд: тонке налаштування безцензурних LLM

** **Jeremy Howard（fast.ai）: точне налаштування базових моделей для вертикальних застосувань

** **Том Джоббінс（TheBloke）: квантування LLM для локального запуску

** **Woosuk Kwon和Zhuohan Li（vLLM）: бібліотека для високопродуктивних висновків LLM

** **Nous Research: нові налаштовані мовні моделі, схожі на серії Nous Hermes і Puffin

obabooga: веб-інтерфейс і платформа для місцевих LLM

** **Teknium: синтетичні конвеєри даних для навчання LLM

**Завдяки їхньому внеску в цю сферу, саме ці розробники в спільноті з відкритим кодом сприяють відкритому співробітництву, навчанню та прогресу в галузі штучного інтелекту. **

Довідка: