Open Source vs Closed Source LLM – das Rennen geht in die nächste Runde

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Meta hat nun kürzlich sein neues LLaMA Open Source veröffentlich. Ungefähr zur gleichen Zeit fängt Microsoft an, den KI-Copilot und Bing Chat Enterprise für Unternehmen zu monetarisieren. Schließlich hat Microsoft auch sehr viel Geld in OpenAI investiert. Auch erst vor kurzem, aber anscheinend schon wieder fast vergessen. Bard von Google ist erschienen, hat aber eher Entsetzen als Verzückungen hervorgerufen.

Das wirklich spannende für mich ist hier nicht nur der KI Hype, sondern der Wettstreit und die Bedeutung die Open Source hier spielt. Bereits vor 2 Monaten hat eine Wissenschaftlerin von Google angemerkt, dass sie sich in einem nicht gegen OpenAI, sondern gegen Open Source befinden und dieses eigentlich nur verlieren können.

„Directly Competing With Open Source Is a Losing Proposition. This recent progress has direct, immediate implications for our business strategy. Who would pay for a Google product with usage restrictions if there is a free, high quality alternative without them? And we should not expect to be able to catch up. The modern internet runs on open source for a reason. Open source has some significant advantages that we cannot replicate. We need them more than they need us.“

Gleichzeit hat die Wissenschaftlerin schon damals darauf aufmerksam gemacht, dass Meta, der eigentliche Gewinner sei. Denn durch den Leak von Metas erstem Modell ist es zu einem der meist verwendenten geworden.

„Paradoxically, the one clear winner in all of this is Meta. Because the leaked model was theirs, they have effectively garnered an entire planet’s worth of free labor. Since most open source innovation is happening on top of their architecture, there is nothing stopping them from directly incorporating it into their products.“

So ist das Rennen Open Source vs Closed Source LLM in die zweite Runde gegangen. Google sieht dabei wahrlich nicht gut aus. Was denkt ihr, wer wird das Rennen machen. Sollten zukünftig Modelle die auf öffentlichen Daten trainiert wurden auch öffentlich (Open Source) zugänglich sein?