L’era dell’open-source nell’intelligenza artificiale, quella mitologica utopia da campus californiano in cui condividere il codice significava accelerare il progresso collettivo, sta ufficialmente mostrando le crepe. Meta, storica paladina dell’open-source AI con la sua famiglia LLaMA, ha deciso di rallentare. Zuckerberg, un tempo evangelista della trasparenza algoritmica, oggi predica cautela, sicurezza e selettività. Tradotto: meno open, più chiuso, più controllato. E nel frattempo, l’altra metà del mondo quella che si affaccia dalla Cina corre nella direzione opposta, scalando la montagna dell’intelligenza artificiale open-source a colpi di modelli in versione gladiatore darwiniano.
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Epoch AI ha recentemente pubblicato due articoli che affrontano temi cruciali nell’evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale (IA).
Il primo studio esplora il divario nelle prestazioni tra modelli di IA aperti e chiusi, scoprendo che i modelli “open-source” sono in ritardo di circa un anno rispetto ai modelli chiusi. Nonostante la crescente disponibilità di pesi di modelli aperti, che consentono l’adozione e l’adattamento da parte della comunità, questi ultimi non riescono ancora a competere con le prestazioni superiori dei modelli chiusi, come quelli sviluppati da OpenAI e Google. Le differenze non sono solo una questione di accessibilità, ma anche di ottimizzazione computazionale. Ad esempio, pur utilizzando meno potenza di calcolo, i modelli aperti come DeepSeek V2 e Gemma 2 9B non sono riusciti a superare l’efficienza dei modelli chiusi.