¿Es el modelo de lenguaje Llama 2 de Meta un verdadero ejemplo de código abierto o simplemente una estrategia de marketing? La respuesta no es tan sencilla como podría parecer. Vamos a explorar los matices detrás de esta polémica y lo que significa para el futuro de la inteligencia artificial (IA).
El dilema del código abierto se centra en criterios establecidos por la Iniciativa de Código Abierto (OSI). Aunque Llama 2 se presenta como un modelo abierto, no cumple con todos estos requisitos, lo que ha generado críticas tanto del ámbito académico como del público general.
Llama 2 de Meta no cumple con todos los requisitos de la Iniciativa de Código Abierto (OSI) por varias razones clave.
- Primero, aunque el modelo se ofrece de forma gratuita para muchos desarrolladores, la licencia incluye restricciones específicas que no se alinean con los principios de código abierto. Por ejemplo, se requiere una tarifa de licencia para cualquier desarrollador que tenga más de 700 millones de usuarios diarios. Esta cláusula limita efectivamente el acceso gratuito al modelo para grandes empresas o plataformas con un alcance significativo.
- En segundo lugar, la licencia de Llama 2 prohíbe que otros modelos se entrenen en él. Esto va en contra del principio de código abierto que permite la modificación y adaptación del código. En un entorno verdaderamente abierto, los desarrolladores deberían ser libres de tomar el modelo y adaptarlo o mejorarlo según sus necesidades, incluso para entrenar otros modelos basados en él.
Joelle Pineau, vicepresidenta de investigación en IA de Meta, argumenta que estas restricciones son un compromiso necesario. Según Pineau, el enfoque limitado de Meta hacia la apertura ha beneficiado a sus proyectos de IA, permitiendo un enfoque más centrado y seguro. Este enfoque cauteloso también se refleja en cómo Meta maneja la liberación de código que podría ser potencialmente peligroso, poniendo la seguridad como una consideración clave.
Meta no es nuevo en el mundo del código abierto. Su lenguaje de programación de aprendizaje automático PyTorch es un ejemplo de un proyecto más alineado con los principios de código abierto. Además, la empresa participa en grupos industriales como Partnership on AI y MLCommons para desarrollar estándares y pautas para el despliegue seguro de modelos de IA. A diferencia de Meta, otros grandes jugadores como OpenAI han retrocedido en su compromiso con el código abierto, citando preocupaciones de competitividad y seguridad.
La mayoría de las empresas de IA cerradas, incluida Meta, no comparten detalles sobre la recopilación de datos para crear sus conjuntos de entrenamiento de modelos. Este punto resalta la necesidad de evolucionar el panorama de licencias para manejar las complejidades de los modelos de IA. Un informe reciente de Stanford subraya la importancia de discutir los riesgos potenciales y la responsabilidad en los modelos de IA, un aspecto a menudo pasado por alto en las discusiones sobre código abierto.
En The Verge tratan bastante este tema