Словарь ИИ

Что такое открытый исходный код в ИИ

Коротко

Открытый исходный код в ИИ (open source AI) это подход, при котором модель публикуют так, что ее можно свободно использовать, изучать, менять и распространять: с весами, кодом и сведениями об обучающих данных.

Языковые модели · open source AI

Михаил МозгПроверено: 16 октября 20261 минута чтения

Ребенку

Представь повара, который не только угощает тебя пирогом, но и дает рецепт, список продуктов и разрешает печь такой же дома и менять начинку. Это щедро: каждый может научиться и сделать по-своему. С умными программами бывает так же. Одни авторы показывают все, как они сделали свою программу, а другие только дают попробовать.

Простыми словами

Чтобы сделать нейросеть, нужны три вещи: код, данные для обучения и итоговые веса, то есть выученные числа. Открытым в полном смысле считается проект, где доступно все нужное, чтобы повторить и изменить модель, а лицензия разрешает делать это кому угодно и для любых целей. Часто открытыми называют модели, у которых выложены только веса, а данные и код обучения закрыты или лицензия ограничивает использование. Это полезно, но уже не то же самое.

Для бизнеса

Для компании открытость означает независимость: модель можно запустить на своих серверах, проверить, на чем она обучена, и дообучить без разрешения поставщика. Это помогает с требованиями к хранению данных в России и снижает риск, что сервис закроют или поменяют цены. Но открытая система не бесплатна в работе: нужны оборудование, специалисты, обновления и проверка безопасности. Перед выбором юрист читает лицензию: слово «открытая» в описании не всегда разрешает коммерческое применение. Отдельно решите, кто будет обновлять модель и закрывать уязвимости. Сравнить затраты на собственный запуск с облаком помогают материалы о суверенном ИИ.

Для специалиста

Открытый исходный код в ИИ (open source AI) по определению Open Source Initiative (Open Source AI Definition 1.0) это система, доступная на условиях, которые дают четыре свободы: использовать без разрешения для любой цели, изучать устройство, изменять и распространять. Для этого нужна предпочтительная форма для внесения изменений: сведения о данных (data information), достаточные, чтобы специалист построил по существу эквивалентную систему; весь исходный код для обучения и инференса под одобренными OSI лицензиями; параметры, к которым можно приложить контрольные точки ключевых этапов обучения. Model Openness Framework (White и соавторы, 2024) предлагает трехуровневую классификацию открытости по коду, данным и документации и критикует ограничительные лицензии моделей, которые называют open source. Пример полностью открытого проекта: OLMo (Groeneveld и соавторы, 2024), где опубликованы обучающие данные, код обучения и код оценки. Модели только с открытыми весами (open weights) к этой категории формально не относятся.

Пример

Клиника выбирает модель для разбора медицинских записей. Она берет проект с открытыми данными и кодом обучения, чтобы проверить, не было ли в обучающем наборе чужих персональных данных, и запускает модель в своем контуре.

Связанные термины

Вопросы и ответы

Чем открытый исходный код отличается от открытых весов?

С открытыми весами вы получаете готовую модель, но не знаете точно, как ее обучали, и связаны условиями лицензии. Полностью открытый проект дает еще код обучения, сведения о данных и права на любое использование. Поэтому открытые веса только часть открытости.

Можно ли использовать открытые модели в коммерческих целях?

Если лицензия соответствует определению открытого ИИ, да, без ограничений по цели. Но у многих моделей, которые называют открытыми, лицензия запрещает отдельные сферы или ставит условия для крупных сервисов. Поэтому каждую лицензию читают до внедрения.

Источники

Где это применяют в компании

Суверенный ИИ: нейросеть на своих серверах

Не уверены, нужно ли это вашей компании?

Карта ИИ-решений