O Allen Institute for AI ( AI2) revelou um projeto inovador chamado OLMo, um modelo de linguagem grande e expansivo de código aberto. Esta iniciativa é um movimento estratégico para desmistificar o funcionamento interno dos modelos de IA e catalisar novos avanços no campo da modelagem linguística.
A introdução do OLMo ocorre num momento em que a abertura é vista como fundamental para promover a inovação rápida na IA generativa. Yann LeCun, Cientista Chefe de IA da Meta, enfatizou o impacto transformador dos modelos de base aberta, que ele acredita pode acelerar o caminho em direção a um futuro impulsionado pela IA através de uma comunidade robusta e colaborativa.
Um esforço colaborativo envolvendo parceiros de prestígio como o Kempner Institute da Harvard University, AMD, CSC-IT Center for Science na Finlândia e Databricks, impulsionou o desenvolvimento do OLMo. Esta parceria é uma prova da abordagem interdisciplinar necessária para enfrentar as complexidades da IA.
Num movimento sem precedentes, o instituto está a lançar o OLMo juntamente com os seus dados de pré-formação e código de formação, apresentando uma oportunidade única para os investigadores mergulharem nas profundezas deste modelo de IA. Este modelo aberto atinge novos patamares de transparência, fornecendo ferramentas essenciais para desenvolvedores, como extensos dados de pré-treinamento do conjunto AI2's Dolma e um conjunto robusto de avaliação com centenas de pontos de verificação.
A líder do projeto OLMo, Hanna Hajishirzi, que também defende a pesquisa em PNL na AI2 e é uma notável professora da University of Washington's Allen School, destaca a importância da abertura para a compreensão científica e o progresso na IA. Comparando e contrastando com pesquisas médicas ou estudos astronômicos, Hajishirzi enfatiza que a estrutura OLMo permite um estudo abrangente de LLMs que é fundamental para o desenvolvimento de sistemas de IA que sejam seguros e confiáveis.
AI2 destaca que o OLMo proporciona precisão na pesquisa de IA ao conceder acesso aos dados de treinamento do modelo, eliminando assim suposições e promovendo o desenvolvimento baseado em evidências. Esta iniciativa pretende não apenas revelar insights de modelos de IA anteriores, mas também servir como um trampolim para futuras descobertas e melhorias.
Nos próximos meses, são esperadas mais iterações no OLMo, já que AI2 planeja integrar vários tamanhos de modelos, conjuntos de dados e outros recursos. Noah Smith, outro líder de projeto e diretor sênior da AI2, também da University of Washington's Allen School, reiterou a missão central do OLMo. Smith defendeu a visão inicial da IA como um campo aberto, que foi obscurecido pela comercialização e pela privacidade. O OLMo visa restaurar a essência comum da investigação em IA, permitindo uma acessibilidade abrangente desde a criação de modelos até aos métodos de avaliação, avançando assim a tecnologia de IA de uma forma inclusiva e responsável.
Como plataformas como o AppMaster também valorizam a democratização da tecnologia através da oferta de soluções no-code, o espírito do OLMo alinha-se com o movimento tecnológico mais amplo em direção à transparência e acessibilidade. Ao defender modelos de código aberto como o OLMo, a comunidade tecnológica caminha coletivamente mais perto de uma era de IA responsável e inclusiva.
