Allen Institute for AI ( AI2) telah meluncurkan proyek inovatif bernama OLMo, model bahasa besar sumber terbuka dan ekspansif. Inisiatif ini merupakan langkah strategis untuk mengungkap cara kerja model AI dan mengkatalisasi kemajuan lebih lanjut di bidang pemodelan bahasa.
Pengenalan OLMo terjadi pada saat keterbukaan dipandang sebagai hal yang penting untuk mendorong inovasi cepat dalam AI generatif. Yann LeCun, Kepala Ilmuwan AI di Meta, menekankan dampak transformatif dari model fondasi terbuka, yang ia yakini dapat mempercepat jalan menuju masa depan yang didukung AI melalui komunitas kolaboratif yang kuat.
Upaya kolaboratif yang melibatkan mitra bergengsi seperti Kempner Institute di Harvard University, AMD, CSC-IT Center for Science di Finlandia, dan Databricks, mendukung pengembangan OLMo. Kemitraan ini merupakan bukti pendekatan interdisipliner yang diperlukan untuk mengatasi kompleksitas AI.
Dalam sebuah langkah yang belum pernah terjadi sebelumnya, institut ini merilis OLMo beserta data pra-pelatihan dan kode pelatihannya, sehingga memberikan peluang unik bagi para peneliti untuk menggali lebih dalam model AI ini. Model terbuka ini mencapai tingkatan baru dalam transparansi, menyediakan alat penting bagi pengembang, seperti data pra-pelatihan ekstensif dari rangkaian AI2's Dolma dan rangkaian evaluasi yang kuat dengan ratusan pos pemeriksaan.
Pimpinan proyek OLMo, Hanna Hajishirzi, yang juga memperjuangkan Penelitian NLP di AI2 dan merupakan profesor terkemuka di University of Washington's Allen School, menyoroti pentingnya keterbukaan terhadap pemahaman ilmiah dan kemajuan dalam AI. Dengan perbandingan dan kontras dengan penelitian medis atau studi astronomi, Hajishirzi menekankan bahwa kerangka OLMo memungkinkan studi komprehensif tentang LLM yang berperan penting dalam mengembangkan sistem AI yang aman dan andal.
AI2 menunjukkan bahwa OLMo memberikan presisi dalam penelitian AI dengan memberikan akses ke data pelatihan model, sehingga menghilangkan dugaan dan mendorong pengembangan berbasis bukti. Inisiatif ini tidak hanya bertujuan untuk mengungkap wawasan dari model AI masa lalu, namun juga berfungsi sebagai batu loncatan untuk penemuan dan peningkatan di masa depan.
Dalam beberapa bulan mendatang, iterasi lebih lanjut pada OLMo diharapkan seiring dengan rencana AI2 untuk mengintegrasikan berbagai ukuran model, kumpulan data, dan kemampuan lainnya. Noah Smith, pemimpin proyek lainnya dan direktur senior di AI2, juga di University of Washington's Allen School, menegaskan kembali misi inti OLMo. Smith mendukung visi awal AI sebagai bidang terbuka, yang telah dikaburkan oleh komersialisasi dan privasi. OLMo bertujuan untuk mengembalikan esensi komunal dari penelitian AI, memungkinkan aksesibilitas komprehensif mulai dari pembuatan model hingga metode evaluasi, sehingga memajukan teknologi AI secara inklusif dan bertanggung jawab.
Karena platform seperti AppMaster juga menghargai demokratisasi teknologi melalui penawaran solusi no-code, semangat OLMo selaras dengan gerakan teknologi yang lebih luas menuju transparansi dan aksesibilitas. Dengan memperjuangkan model open source seperti OLMo, komunitas teknologi secara kolektif melangkah lebih dekat ke era AI yang bertanggung jawab dan inklusif.
