H2O AI บริษัทที่ช่วยเหลือองค์กรในการพัฒนาระบบ AI ซึ่งตั้งอยู่ในแคลิฟอร์เนีย ประกาศเปิดตัวผลิตภัณฑ์โอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบ 2 รายการ ได้แก่ generative AI ที่ชื่อว่า H2OGPT และเฟรมเวิร์กการพัฒนาแบบ non code ที่ชื่อว่า LLM Studio
สิ่งที่พวกเขาทำ จะช่วยให้องค์กรต่างๆ มีระบบนิเวศเครื่องมือที่โปร่งใสและเปิด เพื่อสร้างแอปพลิเคชันแชทบอทที่ทำตามคำสั่งของตนเอง ซึ่งคล้ายกับ ChatGPT
เพราะการสร้าง การตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่
การลงทุนในเทคโนโลยี และบุคลากรเพื่อปกป้องสถาบันการเงิน การระบุตัวตน และลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยจึงสำคัญที่สุด
ภัยคุกคามภายในที่สร้างโอกาสในการโจมตีจากภายนอกและวิธีต่อสู้กับสิ่งเหล่านี้ การปรับกลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยให้เหมาะสมในช่วงที่บุคลากรขาดแคลนแบบเฉียบพลัน
สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อบริษัทจำนวนมากขึ้นมองหาการนำโมเดล AI เชิงกำเนิดมาใช้สำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจ แต่ยังคงกังวลถึงความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังผู้ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบรวมศูนย์ (LLM) ซึ่งให้บริการโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งอยู่เบื้องหลัง API
หลายบริษัทมีความต้องการเฉพาะด้านคุณภาพของโมเดล ต้นทุน และพฤติกรรมที่ต้องการ ซึ่งข้อเสนอแบบปิดไม่สามารถส่งมอบได้
H2OGPT และ LLM Studio ช่วยธุรกิจสร้าง chatbot ได้อย่างไร
H2O อธิบาย No-code LLM Studio ว่าจะช่วยให้องค์กรมีเฟรมเวิร์กการปรับแต่ง โดยผู้ใช้สามารถเข้าไปเลือกจากโค้ด ข้อมูล และโมเดลที่อนุญาตอย่างเต็มที่ สามารถใช้ในเชิงพาณิชย์ได้ ตั้งแต่พารามิเตอร์ 7 ถึง 20 พันล้านพารามิเตอร์ โทเค็น 512 รายการ และ เริ่มสร้าง GPT ตามความต้องการของพวกเขา
“เราสามารถใช้ชุดข้อมูลประเภทความช่วยเหลือแบบเปิดและเริ่มใช้โมเดลพื้นฐานเพื่อสร้าง GPT”
Sri Ambati ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ H2O AI กล่าว “จากนั้นพวกเขาสามารถปรับแต่งสำหรับการใช้งานเฉพาะโดยใช้ชุดข้อมูลของตนเอง รวมทั้งเพิ่มตัวกรองการปรับแต่งเพิ่มเติม เช่น การระบุความยาวข้อความที่ปรากกฎสูงสุด และความยาวของคำตอบ หรือการเปรียบเทียบกับ GPT”
“โดยพื้นฐานแล้ว ด้วยการคลิกปุ่มทุกครั้ง คุณจะสามารถสร้าง GPT ของคุณเอง แล้วเผยแพร่กลับเข้าไปใน Hugging Face ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์ส หรือภายในบน repo”
ในขณะเดียวกัน H2OGPT เป็น LLM แบบโอเพ่นซอร์สของ H2O เอง ซึ่งได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อเชื่อมต่อกับข้อเสนอเชิงพาณิชย์ มันเหมือนกับวิธีที่ OpenAI ให้บริการ ChatGPT แต่ในกรณีนี้ GPT ได้เพิ่มชั้นของการพิจารณาและตีความที่จำเป็นมากซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถถามว่า “ทำไม” ถึงได้รับคำตอบบางอย่าง
ผู้ใช้บน H2OGPT ยังสามารถเลือกจากโมเดลเปิดและชุดข้อมูลที่หลากหลาย ดูคะแนนการตอบสนอง ตั้งค่าสถานะปัญหา และปรับความยาว เหนือสิ่งอื่นใด
“ทุกบริษัทต้องการ GPT ของตัวเอง H2OGPT และ H2O LLM Studio จะช่วยให้ลูกค้าและชุมชนทั้งหมดของเราสร้าง GPT ของตนเองเพื่อช่วยปรับปรุงผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ของลูกค้า” Ambati กล่าว “โอเพ่นซอร์สนั้นเกี่ยวกับเสรีภาพ ไม่ใช่แค่ฟรี LLM มีความสำคัญเกินกว่าที่จะเป็นของยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีและประเทศต่างๆ ด้วยการสนับสนุนที่สำคัญนี้ ลูกค้าและชุมชนของเราทั้งหมดจะสามารถเป็นพันธมิตรกับเราเพื่อสร้าง AI และข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สให้เป็น LLM ที่แม่นยำและทรงพลังที่สุดในโลก”
ปัจจุบัน องค์กรประมาณหกแห่งกำลังแยกโครงการ H2OGPT หลักเพื่อสร้าง GPT ของตนเอง อย่างไรก็ตาม Ambati ไม่เต็มใจที่จะเปิดเผยชื่อลูกค้าที่เจาะจงในเวลานี้
โอเพ่นซอร์สหรือไม่ : ประเด็นที่กำลังถกเถียง
ข้อเสนอของ H2O เกิดขึ้นมากกว่าหนึ่งเดือนหลังจาก Databricks ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม Lakehouse ที่เป็นที่รู้จัก ทำการเคลื่อนไหวที่คล้ายกันโดยการปล่อยโค้ดสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (LLM) ที่เรียกว่า Dolly
“ด้วยเงิน 30 ดอลลาร์ เซิร์ฟเวอร์ 1 เครื่อง และเวลา 3 ชั่วโมง เราสามารถสอน [Dolly] ให้เริ่มโต้ตอบในระดับมนุษย์ได้” Ali Ghodsi ซีอีโอของ Databricks กล่าว
แต่ในขณะที่ความพยายามในการทำให้ generative AI เป็นประชาธิปไตยด้วยวิธีที่เปิดเผยและโปร่งใสยังคงดำเนินต่อไป หลายคนยังคงยืนยันแนวทางแบบปิด โดยเริ่มจาก OpenAI ซึ่งยังไม่ได้ประกาศเนื้อหาของการฝึกอบรมสำหรับ GPT-4 โดยอ้างถึงสภาพการแข่งขัน และผลกระทบด้านความปลอดภัย .
“เราคิดผิด เลิกกันเถอะ เราผิดเอง หากคุณเชื่อเช่นเดียวกับที่เราเชื่อว่า ณ จุดหนึ่ง AI หรือ AGI จะมีศักยภาพสูงอย่างไม่น่าเชื่อ ดังนั้นการใช้โอเพ่นซอร์สก็ไม่สมเหตุสมผล” Ilya Sutskever หัวหน้านักวิทยาศาสตร์และผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กล่าว
“เป็นความคิดที่ไม่ดี … ฉันคาดหวังอย่างเต็มที่ว่าในอีกไม่กี่ปี ทุกคนจะเห็นได้ชัดว่า AI แบบโอเพ่นซอร์สนั้นไม่ฉลาดเลย”
Ambati เห็นด้วยกับความเป็นไปได้ของการใช้ AI อย่างชั่วร้าย แต่ยังเน้นย้ำว่ามีคนจำนวนมากขึ้นที่เต็มใจทำเรื่องดีๆ กับ AI เขากล่าวว่าการใช้ในทางที่ผิดสามารถจัดการได้ด้วยการป้องกัน เช่น การจัดการที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือการตรวจสอบบางอย่าง
“เรามีมนุษย์มากพอที่ต้องการเรื่องดีๆ กับ AI ด้วยโอเพ่นซอร์ส และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการทำให้เป็นประชาธิปไตยจึงเป็นพลังที่จำเป็นในลักษณะนี้” เขากล่าว
