Sie haben wahrscheinlich schon einmal gehört, dass KI-Modelle als „offen“ oder „geschlossen“ bezeichnet werden. Dies sind jedoch keine Beschreibungen der Persönlichkeit des Modells. Große Sprachmodelle wie das, das ChatGPT zugrunde liegt, besitzen – entgegen dem ersten Anschein – keine wirkliche Persönlichkeit.
Die Bezeichnungen geben an, ob alle Informationen über die Funktionsweise eines KI-Modells öffentlich zugänglich sind und das Modell modifiziert werden kann, oder ob der Entwickler des Modells dessen Funktionsweise geheim hält und das Modell selbst Privateigentum ist.
Open-Source-Software
Das Konzept der Open-Source-Software entstand in der Freie-Software-Bewegung der 1980er und 90er Jahre. Die Gründer dieser Bewegung waren der Überzeugung, dass Softwareentwickler und -nutzer das Recht auf „vier Freiheiten“ haben: das Programm auszuführen, es zu studieren und zu verändern, Kopien des Originals zu verbreiten und Kopien später veränderter Versionen zu verbreiten. Grundvoraussetzung war, dass der Quellcode – die grundlegenden Anweisungen – eines Programms verfügbar gemacht wird.
Ende der 1990er Jahre prägten und verbreiteten Softwareentwickler, die mit Projekten wie dem Netscape-Webbrowser und dem Linux-Betriebssystem , den Begriff „Open Source“, um auf diese Ideale hinzuweisen.
Im Zuge der sich entwickelnden Bewegung entwickelten verschiedene Organisationen Open-Source-Lizenzen, die festlegten, wie ein bestimmter Quellcode verwendet und verbreitet werden durfte. Beispiele hierfür sind die GNU General Public License, die Apache License, die MIT License und die Berkeley Software Distribution. Jede dieser Lizenzen enthielt auch Angaben zu möglichen Einschränkungen hinsichtlich der Anwendbarkeit von Softwarepatenten auf den Quellcode.
Open Source oder Open Weight?
Die Idee des Open Source hat in den letzten Jahren wieder an Bedeutung gewonnen, da die Entwicklung großer Sprachmodelle der künstlichen Intelligenz einen Aufschwung erlebt hat, insbesondere durch OpenAIs ChatGPT, das 2022 veröffentlicht wurde. Entwickler trainieren neue Modelle zunächst mit großen Datensätzen und stellen die Modelle dann anderen Nutzern zur Verfügung.
Open-Source-Künstliche Intelligenz wird in zwei Minuten erklärt.
Meta war eines der ersten großen Unternehmen, das ein Open-Source-Sprachmodell für große Sprachen namens LLaMa. Das Unternehmen stellte LLaMa am 24. Februar 2023 zur Verfügung und veröffentlichte den Quellcode für die Inferenz – die Anweisungen, die das Modell ausführen. Außerdem wurden die sogenannten Gewichte, das kodierte Wissen, das das Modell während des Trainings erlernt hat, veröffentlicht. Open-Source-Organisationen wie die Open Source Initiative (OSI) haben jedoch bemängelt, dass die Lizenzbestimmungen von LLaMa die kommerzielle Weiterverwendung untersagen, weshalb die Initiative argumentiert, dass es sich nicht um echte Open Source handele.
Andere Unternehmen haben „Open Weight“-Modelle, beispielsweise DeepSeek von DeepSeek AI und Qwen von Alibaba. Diese Modelle bieten weniger restriktive Nutzungsbedingungen und wurden von der KI-Community schnell übernommen. Dennoch sind viele Entwickler der Ansicht, dass ein echtes Open-Source-KI-Modell nicht nur den Quellcode und die Gewichte, sondern auch die Trainingsdaten enthalten muss.
Es gibt viel zu entdecken
Die Definition der Open Source Initiative für ein vollständig quelloffenes KI-Modell schließt die Trainingsdaten als Schlüsselelement ein. Einige Entwickler fragen sich jedoch, wie praktikabel die Verteilung der dafür benötigten enormen Datensätze ist.
Jeffrey Young, leitender Wissenschaftler, Partnership for an Advanced Computing Environment, Georgia Institute of Technology.
Dieser Artikel wurde mit freundlicher Genehmigung von The Conversation unter einer Creative-Commons-Lizenz erneut veröffentlicht. Lesen Sie den Originalartikel.
