18 ਅਕਤੂ 2025·8 ਮਿੰਟ
Mark Zuckerberg and Open-Sourcing AI at Internet Scale
Mark Zuckerberg ਵੱਲੋਂ Meta 'ਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ: “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਰਿਲੀਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਪੈਮਾਨੇ ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ, ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕਦਮ।
Mark Zuckerberg ਵੱਲੋਂ Meta 'ਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ: “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਰਿਲੀਜ਼ ਕਿਵੇਂ ਪੈਮਾਨੇ ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ, ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਅਗਲੇ ਕਦਮ।
ਐ ਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਟੈਕ ਖਬਰ ਬਣ ਗਈਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਹ ਤੈ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੌਣ ਅਗ੍ਰੇਸਿਵ ਏਆਈ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਤਾਕਤਵਰ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ API ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਖੋਜਕਾਰ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਬੀਸਟ ਵੀ ਉਸਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਅਕਸਰ ਓਹ ਤਰੀਕੇ ਜੋ ਮੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੇ ਸੋਚੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
“ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਪੈਮਾਨਾ” ਸਿੱਧਾ-ਸਾਦਾ ਹੈ: ਅਰਬਾਂ ਭਰ ਦੇ ਸੰਭਵ ਉਪਭੋਗੀ, ਲੱਖਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਸਮੱਗਰੀਕ Ekosystem. ਇਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਛੋਟੇ ਫੈਸਲੇ — ਲਾਇਸੰਸ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਗਾਰਡਰੇਲ, ਅਪਡੇਟ ਕੈਡੈਂਸ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀकरण — ਐਪ ਸਟੋਰ, ਕਾਰਜ ਸਥਲ, ਸਕੂਲ ਅਤੇ ਸਰਵਜਨਿਕ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ, ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ:
ਇਹ ਲੇਖ ਐਨ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵੇਗਾ:
ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇਗਾ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਯੋਗ ਵੇਰਵਿਆਂ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆਂਗੇ: Meta ਨੇ ਕੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੀਤਾ, ਲਾਇਸੰਸ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਸਰਵਜਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਮਕਸਦਾਂ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਸੀ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ/ਰਾਏ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਾਂਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਤਰਕ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕੋ।
Mark Zuckerberg ਸਿਰਫ਼ Meta ਦੀ ਏਆਈ ਕਾਰਜਵਾਹੀ ਦਾ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ ਨਹੀਂ — ਉਹ ਕੇਂਦਰੀ ਫੈਸਲਾ-ਕਰਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ Meta ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਰ ਕੰਪਨੀ ਤਰਜੀਹ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਰੂਪਰੇਖਾ ਛੇਤੀ ਹੀ ਖਪਤਕਾਰ ਐਪਸ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਵਾਲੇ ਪਲੈਟਫਾਰਮ ਬੇਟਸ 'ਚ nazar ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
Meta ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਐਪਸ (Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger) ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਇੰਜਣ 'ਤੇ ਟਿਕਿਆ ਹੈ ਜੋ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਰਿਕਮੈਂਡੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੈਜ਼ਰਮੈਂਟ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ। ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਰਤੀਬਨ ਨਤੀਜੇ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕੰਪਨੀ-ਦਰ-ਕੰਪਨੀ ਸਿਸਟਮ ਹਨ — ਇਕੱਲੇ “AI ਫੀਚਰ” ਨਹੀਂ — Zuckerberg ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚ ਪਹਿਲਾ ਮੁੱਦਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਮਪਿਊਟ ਖਰਚ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਬਣਾਓ।
ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ AEਆਈ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ, ਨੈਟਵਰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। Zuckerberg ਨੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਅਰਨਿੰਗਜ਼ ਕਾਲਾਂ, ਕੀਨੋਟਸ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਪੋਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਕਮਪਿਊਟ ਨਿਰਮਾਣ ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਕਸ਼ META ਉਤਪਾਦਾਂ 'ਚ ਏਆਈ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਾਇਆ ਜਾਣਾ।
Meta ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਆਊਟਪੁੱਟ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਦੀ ਹੈ: ਉਤਪਾਦ ਐਲਾਨ, Meta AI ਅਪਡੇਟ, Llama ਰਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ Zuckerberg ਦੀਆਂ ਜਨਤਕ ਭਾਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਕਸੇਸ ਬਾਰੇ ਮੁੜ ਮੁੜ ਵਿਸ਼ੇ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Meta ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਉਮੀਦਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਕੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਲਾਇਸੰਸ ਹੇਠ।
Meta ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਿਹਾ ਹੈ — ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੋਹਾਂ: ਫਰੇਮਵਰਕਸ ਅਤੇ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਉਦਯਮ (ਜਿਵੇਂ React ਅਤੇ Open Compute Project) ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੀ ਸੋਚ। ਇਹ ਪ੍ਰਸੰਭ ਭੁਮਿਕਾ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ Meta ਅਕਸਰ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ — ਸਿਰਫ਼ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ — ਅਤੇ Zuckerberg ਦੀ ਨੇਤ੍ਰਿਤ੍ਵ ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹਾਪਣ ਗ੍ਰਹਿਣਤਾ, ਮਿਆਰ-ਨਿਰਧਾਰਣ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਾਲੀ ਪਲੈਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Meta ਨੇ “ਸਾਂਝਾ” ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰਾਹ ਲਿਆ ਹੈ: ਉਹ ਅਕਸਰ ਐਸੇ ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਸਚਮੁਚ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ। ਸਭ ਤੋਂ ਜਾਣਿਆ-ਪਹਛਾਣਿਆ ਉਦਾਹਰਨ Llama ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ Meta ਮਾਡਲ ਫਾਇਲਾਂ ਅਤੇ ਹਦਾਇਤਾਂ ਨਾਲ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਕੀਕਤੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਹਨ — ਛੋਟੇ ਵੈਰੀਅੰਟ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡੇ ਵੈਰੀਅੰਟ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਡੀਪਲੌਇਮੈਂਟ ਤੱਕ।
ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਪਰ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ।
ਇਕ ਵਰਟੋਗਯੋਗ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਐਸਾ ਦੇਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਅਕਸਰ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ। ਇਹੀ ਫਰਕ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪਬਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ Meta ਇੱਕ “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੈਕੇਜ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਇਹ ਸਾਰਾ ਕੁਝ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟੀਮਾਂ ਲਈ self-host, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਦਿਲਕਸ਼ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਅਕਸਰ ਗੈਰ-ਜਨਤਕ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ:
Meta ਦੀ “ਖੁੱਲ੍ਹੀ” ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਡਿਪਲੌਇਏਬਲ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲੌਕ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਜਦਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਪ੍ਰੋਪਾਈਟੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਲੋਕ “ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਏਆਈ” ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਅੰਦਾਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ, open source ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ, “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਯੋਗ ਚੈਕਪੌਇੰਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਤੱਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Open source (software definition): ਕੋਡ OSI-ਮੰਨਿਆ ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਹੇਠ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜੋ ਵਰਤੋਂ, ਸੋਧ ਅਤੇ ਪੁਨਰ-ਵੰਡ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Open weights: ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਸਕੋ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰ ਸਕੋ, ਪਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਕੋਡ, ਪੂਰਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਜਾਂ ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਸੂਟ ਸ਼ਾਮਿਲ ਨਾ ਹੋਵੇ।
Source-available: ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਲਾਇਸੰਸ ਵਿਚ ਰੋਕ-ਟੋਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ)।
Open research: ਪੇਪਰ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੋਡ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।
ਲਾਇਸੰਸ ਹੀ “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਨੂੰ ਅਸਲ ਪਰਮਿਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਦੋ ਮਾਡਲ ਦੋਹਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਪਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦਕਿ ਦੂਜਾ ਪੁਨਰ-ਵੰਡਣ ਨਾਂਹੀ ਕਰਨ ਦੇਵੇ। ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸੀਮਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਈ open-weight ਜਾਂ source-available ਲਾਇਸੰਸਾਂ ਹੇਠ ਆਮ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਕਲ ਚਲਾਉਣਾ, ਉਸਨੂੰ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ।
ਆਮ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਮਾਡਲ ਅਪਨਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੁੱਛੋ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ “ਖੁੱਲ੍ਹੀ” ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਕਪੌਇੰਟ ਅਪਲੋਡ ਕਰਕੇ ਲਿੰਕ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ। ਜੇ ਲਕਸ਼ ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ — ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੀਮਾਂ ਵਜ਼ਨ ਖਿੱਚ ਰਹੀਆਂ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਅਤੇ ਡੀਪਲੋਇੰਗ ਕਰ ਰਹੀਆਂ — ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ, ਕਮਪਿਊਟ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਇੰਫਰਾਸਟਰੱਕਚਰ ਵਾਂਗ ਸਮਝਣਾ ਪਵੇਗਾ।
ਵੱਡੀਆਂ ਮਾਡਲ ਫਾਈਲਾਂ ਗਿਗਾਬਾਈਟਾਂ 'ਚ ਮਾਪੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰੀ ਸੈਂਕੜੇ। ਇਕ ਸੰਪੂਰਨ ਰਿਲੀਜ਼ ਯੋਜਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਈ ਮਿਰਰਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਖਰਾਬ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਨਾ ਜਾਵੇ), resumable downloads ਅਤੇ integrity checks (hashes/signatures) ਤਾਂ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਪੱਕਾ ਕਰ ਸਕਣ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਠੀਕ ਫਾਈਲਾਂ ਲੈ ਲਈਆਂ।
ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ ਉਹਨੀ ਹੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਬੈਂਡਵਿਡਥ। ਸਾਫ਼ ਟੈਗ (v1, v1.1, v2), ਚੇਂਜਲੋਗ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪਿੰਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ — ਅਤੇ “ਇਹ ਸਾਡੇ ਹੇਠ ਬਦਲ ਗਿਆ” ਵਾਲੀਆਂ ਹੇਰਫੇਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਚਾਹੇ ਵਜ਼ਨ ਮੁਫ਼ਤ ਹੋਣ, ਚਲਾਉਣ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲੱਗੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿ ਆਮ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ — GPU/CPU ਲੋੜਾਂ, ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਟਰੇਡ-ਆਫ। ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਹਲਕੇ ਵੈਰੀਅੰਟ (ਛੋਟੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਕਵਾਂਟਾਈਜ਼ਡ build, ਜਾਂ distilled ਮਾਡਲ) ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਕਾਫੀ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗ੍ਰਹਿਣਯੋਗਤਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਗ੍ਰਹਿਣਯੋਗਤਾ ਲਈ ਰੁਟੀਨ ਪਰੰਤੂ ਅਹੰਕਾਰਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਰੂਰੀ ਹਨ: ਸੰਖੇਪ ਸੈਟਅਪ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਰੇਫਰੰਸ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (ਚੈਟ, RAG, ਟੂਲ ਯੂਜ਼), ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜੋ ਸਮਝਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਵਧੀਆ ਹੈ — ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ। ਸਪਸ਼ਟ "ਪਤਾ ਲੱਗੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ" ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੋਟਸ ਗਲਤ ਉਪਯੋਗ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਇਸ਼ੂ ਟ੍ਰੈਕਰ, ਚਰਚਾ ਮੰਚ ਜਾਂ ਸਮਰਪਿਤ ਸਮਰਥਨ ਚੈਨਲ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਾਪ ਨੂੰ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਥੀ ਮੇਂਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਠੀਕ ਕਰਨ, ਪੈਚ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਅਭਿਆਸ ਦੀਆਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਰਿਥਮ ਹੋਵੇ: ਬੱਗਫਿਕਸ ਚੈਕਪੌਇੰਟ, ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੀਆਂ instruction-tuned ਵੈਰੀਐਂਟ, ਅਤੇ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਰਨਟਾਈਮ ਲਈ ਕਾਪੈਟਬਿਲਟੀ ਨੋਟਸ — ਟੀਮਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਾਂਗ: ਟੈਸਟਡ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ-ਸਚੇਤ, ਇਹ ਕੰਮ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਨਾ ਕੇਵਲ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਮਾਡਲ ਦੇਖਣ ਲਈ ਦਿੰਦਿਆਂ ਹਨ — ਇਹ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਗ੍ਹਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਵਜ਼ਨ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਲਾਇਸੰਸ ਕੰਮਯਾਬ ਹੁੰਦੀ ਹੈ), ਟੀਮਾਂ "API 'ਤੇ ਪ੍ਰੰਪਟਿੰਗ" ਤੋਂ ਇਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵੱਧਕੇ ਨਿਰਣਾ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਵੇ, ਕਿੱਥੇ ਚਲੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੋਵੇ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਕੋਲ ਕਿਉਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ:
ਇਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ “self-hosted AI models” ਸਿਰਫ਼ ਸਲੋਗਨ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ: ਉਹ ਮਾਡਲ ਚੋائس ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਿਕ ਫੈਸਲਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ Llama ਵਰਗਾ ਮਾਡਲ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਲਾਈਵ੍ਹੀਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ:
ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਿਲਜੁਲ ਕੇ ਵੱਧਦਾ ਹੈ: ਹਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਯੋਗਦਾਨ ਅਗਲੀ ਟੀਮ ਲਈ رੁਕਾਵਟ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਨਾਲ, ਕਹਾਣੀ ਮੁਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਹੋ кам ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਉਸ 'ਤੇ ਕੀ ਬਣਾਇਆ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝੇ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਲੀਡਰਬੋਰਡਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਾਡਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ weights, prompts ਅਤੇ ਇਵੈਲੂਏਟੇਸ਼ਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਸੁਧਰਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਗੇਮ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਓਵਰਫਿਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਅਸਲ ਵਰਕਲੋਡ (ਕਸਟਮਰ ਸਹਾਇਤਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਰਾਫਟਿੰਗ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਚੈਟ ਆਦਿ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਨਾਕਾਮ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਿਹਤਮੰਦ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਆਪਣੀਆਂ ਅੰਤਰਿਕ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਪਰਖਦਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ, ਤੁਹਾਡਾ ਜੋਖਮ ਸਹਿਸੂਝ।
ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਮਿਆਰਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਠਹਿਰਦੇ ਹਨ:
ਜਿਵੇਂ ਜਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਵਿਚਿੰਗ ਲਾਗਤ ਘਟਦੀ ਹੈ — ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਬਢ਼ਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਅਸਲ “ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਪੈਮਾਨਾ” ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਭ ਲਈ ਸੇਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਨੀਵ ਜੋ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੀਮਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਿਕ ਸੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਜੋ ਬਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਕਲ ਦੇਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਤੁਰੰਤ API-ਪਿੱਛੇ ਰੱਖਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰੇਰਕ ਮਨ ਮੀਲੀ-ਸਮਝ ਹੈ। ਜੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ, ਤੁਹਾਡੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਰੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੀਫੋਲ੍ਟ ਰੈਫਰੈਂਸ ਪੁਆਇੰਟ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ — ਚਾਹੇ ਟੀਮਾਂ ਲੈਪਟਾਪਾਂ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡਾਂ ਜਾਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਡੇਟਾਸੈਂਟਰਾਂ 'ਤੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰਨ।
ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਮਿਆਰ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਦੇ weights, ਇਵੈਲੂਏਟਿon ਰੀਸਪਾਈਸ ਅਤੇ ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਮੂਨੇ੍ਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਮੂਹਿਕ ਇੱਕੋਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਉਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਰੀਤੀਆਂ — ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਰੀਕੇ, ਇਨਫਰੈਂਸ ਰਨਟਾਈਮ, ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ — ਉੱਤੇ ਅਲਾਇਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਯੋਗ ਭਰਤੀ ਵੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰੇਰਕ ਹੈ। ਜੇ ਖੋਜਕਾਰ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ 'ਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਉਹ ਉਮੀਦਵਾਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹਨ — ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਮੰਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
“ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ “ਗੈਰ-ਵਪਾਰਕ” ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਇਕ ਸਾਫ਼ ਮਕਸਦ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ open weights ਜਾਰੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਅਪਣਾਉਣਾ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੇ ਜਦੋਂ ਉਹ ਫਿਰ ਵੀ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮੋਨੈਟਾਈਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਮੈਨੇਜਡ ਹੋਸਟਿੰਗ, ਐਨਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਿੰਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ fine-tunes, ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸਾਥਦਾਰੀ, ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਫੀਚਰ।
ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਵੰਡ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਇਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਫੈਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁੱਲ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਹਰ ਕਾਲ ਲਈ ਮਾਰਜਿਨ ਵਿੱਚ।
ਬੰਦ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ endpoint, ਇੱਕ ਬਿਲਿੰਗ ਮਾਡਲ, ਤੇਜ਼ ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਵੈਲਯੂ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਵੱਖਰੇ ਫਾਇਦੇ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ “ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੈਮਾਨੇ” 'ਤੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਆਕਰਸ਼ਣ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਕਰਾਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ ਭਾਰ ਅਤੇ ਲੰਬੀ-ਮਿਆਦ ਪੇਸ਼ਗੀ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੁਕਸਾਨ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਦਿੱਤਿਆਂ ਮੁਕਾਬਲੀਆਂ ਨੂੰ ਤਾਕਤ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਯੋਗ open weights ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਹੋਰ ਲੋਕ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ, ਰੈਪ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਉਲਟ ਤਰਫ਼, ਬਜ਼ਾਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਵੱਧ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਭ infrastructure, ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲ ਅਤੇ ਵੰਡ ਚੈਨਲਾਂ ਲਈ ਮੰਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਫਾਇਦਾ ਸਕੇਲ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਇਟਰੇਸ਼ਨ ਸਪੀਡ ਵਿੱਚ ਹੈ — ਗੁਪਤਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ — ਤਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਸਾਰਥਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਬਜ਼ਾਰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਤਾਕਤਵਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤ ਉਪਯੋਗ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ: ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਫਿਸ਼ਿੰਗ, ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਾਲਵੇਅਰ ਸਹਾਇਤਾ, ਲੱਕੜੀ ਟਨਕਣ (targeted harassment) ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਡਿਸਇਨਫ਼ੋਰੇਸ਼ਨ ਮੁਹਿੰਮਾਂ।
ਹੋਸਟਡ-ਕੇਵਲ API ਨਾਲ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ rate-limit ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਦੀ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਸਸਪੈਂਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਪੈਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ weights ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਯੋਗ ਜਾਂ self-hosted ਹਨ, ਉਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਉਸਦੇ ਚਲਾਉਂਦੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਚਲਦੇ ਹਨ। ਬੁਰੇ ਹੀਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਕੇ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਹਟਾ ਕੇ, ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਅਕਸਰ ਲੌਗਿੰਗ ਦੇ ਬਿਨਾਂ — ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਟੇਕ-ਡਾਊਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਇਹ مطلب ਨਹੀਂ ਕਿ “ਬੰਦ ਸੁੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ” ਜਾਂ “ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।” ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਕਈ ਸੁਤੰਤਰ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟਸ ਦੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਗੇਟਕੀਪਰ।
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਰਿਲੀਜ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਕਸਰ ਕਈ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ:
ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਗਾਉਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ — ਸਮੱਗਰੀ ਛਾਣ-ਬਿਨ, rate limits, ਆਡਿਟ ਲੌਗਸ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਖਤਰੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਚੈੱਕਲਿਸਟ /blog/practical-playbook-open-models ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਧੀਰਜਪੂਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਹਰ ਗਲਤ ਉਪਯੋਗ ਨੂੰ ਰੋਕ ਨਹੀਂ ਸਕਦੀ। ਹਕੀਕਤੀ ਲਕਸ਼ ਜੋਖਮ ਘਟਾਉਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਧੀਮਾ ਕਰਨਾ, ਹਮਲਾਵਰਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿਚ ਸੁਧਾਰ — ਜਦਕਿ ਵਿਧਿਧਾਰਕ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਸੁਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਕ ਮਾਡਲ “ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡੇਟਾ” 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਪਹਿਲਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਸਵਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਮੇਰੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ? ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦਕਿ ਟੀਮਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿ ਕੁਛ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹਰ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਪੇਂਕ ROW ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕਲ ਮਿਆਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ:
ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਪਹੁੰਚ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਵੱਧ ਨਕਲਾਂ, ਵੱਧ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ, ਵੱਧ ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਇਹ ਵੀ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪਬਲਿਸ਼ਰ ਵੱਲੋਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਫੈਸਲੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਾਰੀ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਟੀਮਾਂ ਵੱਲੋਂ ਮੁੜ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਕਈ ਵਾਰੀ ਅਸਮੰਜਸਪੂਰਵਕ।
ਪਹਿਲੇ ਪਾਇਲਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯਮ ਬਣਾਓ:
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਰ ਉਤਪਾਦ ਲੋੜ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹੋ — ਨਾਂ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਇੱਕ ਮਗਰੋਂ-ਨੋਟ — ਤਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਵੰਡ ਨੂੰ ਹੋਸਟਡ ਏਆਈ ਸਰਵਿਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ API ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਚਲਾਂਦੇ ਹੋ, ਨਿਯਮਕ ਅਧਿਕਾਰ ਉਸ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ (ਲੌਗਿੰਗ, rate limits, ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਿਲਟਰ, ਉਪਭੋਗੀ ਸੱਚਾਈ) 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦ ਕਿ weights ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੁਤੰਤਰ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ — ਕਈ ਵਾਰੀ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੌਰ-ਦਰ-ਜੌਗ।
ਨਿਯਮਕ ਚਰਚੇ ਅਕਸਰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਟਿਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਮੂਲ ਪਬਲਿਸ਼ਰ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ, ਐਪ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਜਾਂ ਆਖਰੀ ਸਿਸਟਮ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ। ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਕਿ ਨਿਯਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮਾਡਲ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੀਆਂ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ (ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ) ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ (ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਇਨਸਿਡੈਂਟ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਉਪਭੋਗੀ-ਸੰਬੰਧੀ ਖੁਲਾਸੇ) ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਦੂਅ-ਉਦੇਸ਼ ਤਕਨੀਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਨਿਰਯਾਤ ਰੋਕਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸੰਥਾਪਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਵੱਲੋਂ ਪਹੁੰਚ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਨਿਰਯਾਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਨੀਤੀ-ਨਿਰਮਾਤਾ provenance ਲਈ ਧੱਕਾ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ:
“ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਛੋਟਾ ਪਰਮੀਸਿਵ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨਯੋਗ weights ਨਾਲ ਰਿਸਟ੍ਰਿਕਸ਼ਨ ਤੱਕ। ਮਿਆਰੀ ਬਾਡੀਆਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗੀ ਗਰੁੱਪ ਮਿਲ ਕੇ ਆਮ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਟেমਪਲੇਟ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਜਦ ਕਾਨੂੰਨ "ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ" ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।
ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਓਪਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗੀ ਹਨ) ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਅਨੁਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਫੀਚਰ ਵਾਂਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਹਲਕੀ-ਫੁੱਲਕੀ evidence pack ਰੱਖੋ: ਲਾਇਸੰਸ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਮਾਡਲ/ਵਰਜ਼ਨ hashes, ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜੇ, ਅਤੇ ਡਿਪਲੌਇਮੈਂਟ ਨਿਯੰਤਰਣ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ weights ਦੁਬਾਰਾ ਵੰਡਦੇ ਹੋ ਜਾਂ fine-tunes ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਡਾਊਨਸਟਰੀਮ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਚੇਂਜਲੋਗ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰ ਸਕਣ।
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲ ਲਾਗਤ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਲੇਬੁੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰਸਤਾ ਚੁਣਨ, ਵਿਕਲਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਸਾਰਣ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰੇਗਾ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ, ਸਿਰਲ ਸੰਚਾਰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ MLOps ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਹੋਸਟਡ APIs ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਰੈਜ਼ਿਡੈਂਸੀ, ਉੱਚ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਇਕਸਪੈਕਟ ਕੀਤੀ ਇਕਾਈ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਆਫਲਾਈਨ/ਏਜ ਵਰਤੋਂ, ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਦ self-hosting ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
ਅਕਸਰ ਰਾਹ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪੱਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: API ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂ ਸਥਿਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ self-hosted ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਮਾਇਗਰੇਟ ਕਰੋ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਏੰਡ-ਟੂ-ਏੰਡ ਉਤਪਾਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (UI + backend + ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ) ਅਤੇ ਹੋਸਟਡ API ਅਤੇ self-hosted ਮਾਡਲ ਦਰਮਿਆਨ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਮਦਦਗਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਚੈਟ ਵਿੱਚ ਐਪ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਕੇ React frontend, Go + PostgreSQL backend (ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਲਈ Flutter) ਜਨਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਸੋਰਸ ਕੋਡ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਕੇ ਡਿਪਲੌਇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ — ਇਹ ਹਿਕਿੱਲਾ ਪਾਇਲਟ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਫਾਇਦਮੰਦ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵੇਂਡਰ ਨਾਲ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਏ।
ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ:
ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕ ਜਗ੍ਹਾ ਰੱਖੋ ਤਾਂ ਜੋ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਬਿਨਾਂ ਉਲਝਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਣ।
Self-hosting ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ GPUs, ਇੱਕ ਸਰਵਿੰਗ ਸਟੈਕ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਮੰਗਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: quantization ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਮੋਰੀ ਘਟੇ ਅਤੇ ਗਤੀ ਸੁਧਰੇ, ਅਤੇ throughput ਲਈ batching 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਟਰੈਕ ਕਰੋ: request rate, latency, token usage, error rate, ਅਤੇ “ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾਵਾਂ” (flagged content, policy refusals)।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਹਿਰਾਈ ਵਾਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ /ai-usage-policy ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਲਾਂਚ ਰਿਵਿਊ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ।
“ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਪੈਮਾਨੇ” ਵਾਲੇ AEਆਈ ਦਾ ਅਗਲਾ ਦੌਰ ਇੱਕ headline ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ Meta ਅਤੇ ਹੋਰ ਲੈਬ ਦੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਚੋਣਾਂ ਨਾਲ ਤੈ ਹੋਵੇਗਾ — ਉਹ ਕੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਸ ਸ਼ਰਤ ਹੇਠ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ ਕੇ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਝ ਸਪਸ਼ਟ ਇੰਡਿਕੇਟਰ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ Meta ਦੀ “ਖੁੱਲ੍ਹੀ” AEਆਈ ਰਣਨੀਤੀ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ:
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਯੋਗ open-weight ਵਿਕਲਪ ਉੱਭਰੇਂਗੇ, ਬੰਦ AEਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਉਮੀਦ ਕਰੋ — ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸਮਾਨਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਚੈਟ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ copilots। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਰਾਹ ਅਪਣਾਉਣਗੀਆਂ: ਪੇਸ਼ਗੀ ਭਰੋਸੋਂਯੋਗ ਘਟਾਉਣ ਲਈ self-hosted, ਸ਼ਿਖਰ ਦੀ ਮੰਗ ਜਾਂ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਫੀਚਰ ਲਈ paid APIs।
ਜੇ Mark Zuckerberg ਦੀ AEਆਈ ਰਣਨੀਤੀ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ 'ਤੇ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਰੋਸਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਤਰੱਕੀ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਗਾ:
ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਤਾਕਤਵਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿੱਤੇ ਟੀਮਾਂ ਜਿੱਤਣਗੀਆਂ ਉਹਹੋ ਟੀਮਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ ਜੋ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਮੁਲਾਂਕਣ 'ਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ “ਖੁੱਲ੍ਹਾ” ਨੂੰ ਇਕ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਇਕ ਵਾਰੀ ਵਾਲੀ ਡਾਊਨਲੋਡ।
It can mean several different things, so check the release package and license.
In practice, “open weights + runnable inference code + workable license” is what enables real adoption.
“Internet scale” means a release can be adopted by millions of developers and integrated into products used by billions of people.
At that scale, details like license terms, update cadence, documentation quality, and safety guidance become ecosystem-level decisions, not just technical footnotes.
Because it changes who can build with advanced AI and how fast.
Open model releases can:
But they also broaden access to misuse capabilities, so safety and governance matter more.
They often provide deployable artifacts, not just papers.
A typical “usable” release includes:
That’s what lets teams download, run, benchmark, and integrate quickly—sometimes within hours.
Even with open weights, important elements often stay private:
So the release may be best viewed as shareable building blocks rather than fully reproducible end-to-end training.
Because the license determines what you’re legally allowed to do.
Two downloadable models can have very different permissions around:
Before shipping, confirm the license matches your product, customers, and distribution plan.
It’s not just bandwidth; it’s release engineering.
Teams need:
Treating model updates like software releases reduces “it changed under us” failures in production.
Open releases remove central control points a hosted API provider would normally have.
Key risks include:
Mitigations usually require layers: staged releases, clear policies, pre-release evals/red-teaming, and strong downstream deployment controls (logging, rate limits, filtering, human review).
Start with a lightweight governance baseline before your first pilot.
Practical steps:
Open models can be privacy-friendly when self-hosted, but only if you operationalize data controls.
A pragmatic approach is to track obligations for both release and deployment.
Keep an “evidence pack” for each model/version:
If you redistribute weights or publish fine-tunes, add clear policies and a changelog so downstream teams can meet their own requirements.