Почему опенсорс – это круто? Наткнулся на такой тред в X – некоторые люди не понимают, зачем что-то опенсорсить (первый срин). Тут очень простой ответ, если ты большая корпорация - то ты как правило ничего не теряешь от релиза некоторых моделей на публику (при этом не нужно релизить абсолютно все наработки), но взамен приобретаешь следующее: 1️⃣ Можешь застолбить за собой целую область. Так делает, например, Llama, у которой недавно перевалило за 1 млрд скачиваний. Люди из комьюнити будут использовать твой стек технологий, дообучать и строить на базе твоих моделей. Часть полезных улучшений ты можешь перенять и бесплатно использовать для своего продукта. На каждый доллар, потраченный на опенсорс, тебе возвращается польза в кратном размере – это особенно валидно на макроуровне больших компаний и государств. 2️⃣ Это двигает прогресс в целом. В науке всё строится по кирпичикам на базе предыдущих работ. Пример с DeepSeek R1 это подтверждает. Они взяли открытые решения, собрали релевантные статьи, подумали и выкатили переимплементацию ризонинга, который до этого был только у закрытых моделей OpenAI. А дальше все будут строить на базе их модели и продолжать улучшать публичные модели. Еще примеры с LLM на русском: YandexGPT 5 Pro построили модель для русского языка на базе Qwen, а поверх мелкой модели YandexGPT 5 Lite (c llama-like архитектурой) комьюнити теперь строит свои тюны. 3️⃣ С релизами в опенсорс становится проще хайрить людей, ведь они уже знакомы с вашими технологиями. 4️⃣ Репутационный буст - все хотят работать там, где можно показать результаты своей работы наружу, и кроме того вам летят плюсы в карму за поддержку опен-сорс комьюнити. Это то что с ходу приходит в голову - можно придумать и другие полезные вещи, вытекающие для компаний из опенсорс-релизов. Пишите в комменты свои мысли по этому поводу. @ai_newz
Почему опенсорс – это круто? Наткнулся на такой тред в X – некоторые люди не…
Из этого канала
- #3817TPU v7 — Ironwood Google показали новое поколение TPU, на одном уровне с…
TPU v7 — Ironwood Google показали новое поколение TPU, на одном уровне с Blackwell. В новом поколении 4.6 Dense петафлопса на чип — чуть больше чем в B200.
- #3818HiDream-I1 (17B) - новая txt2img SOTA Пора бы уже привыкнуть, что нонейм…
HiDream-I1 (17B) - новая txt2img SOTA Пора бы уже привыкнуть, что нонейм команда из Китая нагибает западные СОТА.
- #3823"Mechanistic permutability: Match across layers В современных нейронках одна из…
"Mechanistic permutability: Match across layers В современных нейронках одна из ключевых проблем интерпретируемости — полисемантичность, когда отдельные…
- #3813Вышел DeepCoder 14B Preview Новый ризонер специально для кода, лидирующий в 14B…
Вышел DeepCoder 14B Preview Новый ризонер специально для кода, лидирующий в 14B весовой категории и догоняющий o3-mini и o1, когда они обе на low настройках.
- #3812Nvidia выпустила своего большого ризонера В основе — Llama 3.1 405B, которую…
Nvidia выпустила своего большого ризонера В основе — Llama 3.1 405B, которую запрунили до 253B параметров.