Otvorený vs. Uzavretý AI: Porovnanie LLM, Agentov a Architektúry AI

V dnešnej rýchlo sa rozvíjajúcej oblasti umelej inteligencie je dôležité pochopiť rozdiel medzi otvoreným a uzavretým prístupom k vývoju. Video od IBM Technology nám ponúka prehľad o tom, ako tieto dva modely ovplyvňujú rôzne vrstvy architektúry AI – od jazykových modelov (LLM) až po agentov a aplikácie. Článok sa zameriava na to, čo je pre vývojárov potrebné vedieť pri rozhodovaní medzi otvoreným a uzavretým ekosystémom AI.

Kľúčové poznatky

• Hodnota Open Source: Štúdia Harvard Business School odhaduje hodnotu všetkého open-source softvéru na 8,8 biliónov dolárov.
• Rýchla Evolúcia: Otvorené implementácie komerčných AI nástrojov sa rýchlo replikujú vďaka komunite vývojárov.
• Štyri Vrstvy AI Architektúry: Model, dáta, orchestrácia a aplikačná vrstva – každá s vlastnými výhodami a nevýhodami pre open-source a uzavreté riešenia.
• Flexibilita vs. Jednoduchosť: Open source ponúka flexibilitu a prispôsobiteľnosť, zatiaľ čo uzavreté systémy často poskytujú jednoduchšie použitie a správu.

Modely: Srdce AI Systému

V srdci každej AI architektúry ležia modely. V open-source svete nájdeme širokú škálu možností – od základných jazykových modelov (LLM) až po špecializované modely pre konkrétne úlohy, ako je detekcia anomálií v biomedicínskych obrazoch. Ak používate open-source model, budete musieť implementovať vlastný inferenčný engine na jeho spustenie. Existujú rôzne možnosti, vrátane knižníc pre spustenie modelov na lokálnom počítači (napr. Ollama) a serverových inferenčných enginov ako vLLM alebo TensorRT LLM.

Naopak, uzavreté modely sú zvyčajne dostupné cez API, čo znamená, že sa nemusíte starať o inferenčný engine ani infraštruktúru. Toto je pohodlné, ale môže to obmedziť vašu kontrolu nad optimalizáciou a nasadením modelu.

Dáta: Základ pre Učenie AI

Či už používate open-source alebo uzavretý systém, dáta sú kľúčové. Potrebujete identifikovať zdroje dát, ktoré chcete použiť na doplnenie alebo rozšírenie vášho AI modelu. To môže zahŕňať integráciu s rôznymi nástrojmi a zdrojmi. Ak máte neštruktúrované dáta (napríklad v PDF súboroch), budete ich musieť konvertovať do štruktúrovaného formátu.

Pre uloženie dát, ktoré boli vektorizované na vytváranie embeddingov sa používajú RAG pipelines a vector DBs. V tomto prípade je rozdiel medzi open-source a uzavretými riešeniami v dostupnosti zdrojového kódu – open-source kód je voľne dostupný, zatiaľ čo uzavreté systémy sú súčasťou komerčných nástrojov.

Orchestrácia: Riadenie AI Agenta

Orchestrácia definuje, ako sa váš AI systém rozdeľuje na menšie úlohy. Môže to zahŕňať plánovanie, vykonávanie funkcií a iteratívne zlepšovanie odpovede. V open-source svete si môžete vybrať z rôznych agent frameworkov. Uzavreté systémy ponúkajú komerčné platformy s API na riadenie orchestrácie, ale môžu byť obmedzujúce v možnostiach prispôsobenia.

Aplikačná Vrstva: Užívateľské Rozhranie AI

Aplikačná vrstva je to, ako užívatelia interagujú s vaším AI riešením. V open-source svete máte plnú kontrolu nad používateľským rozhraním pomocou nástrojov ako Open Web UI alebo LLM. Pre rýchle nastavenie sú k dispozícii riešenia ako Gradio a Streamlit. Uzavreté systémy často vyžadujú vývoj aplikácie od začiatku, čo môže byť časovo náročnejšie.

Zvážte Vaše Potreby: Open Source vs. Uzavretý AI

Výber medzi open-source a uzavretým AI závisí od vašich konkrétnych potrieb. Ak potrebujete flexibilitu a prispôsobiteľnosť, open source je ideálna voľba. Ak hľadáte jednoduchosť použitia a správu, uzavreté systémy môžu byť lepším riešením. Dôležité je zvážiť všetky vrstvy architektúry AI – modely, dáta, orchestráciu a aplikácie – aby ste urobili informované rozhodnutie.

Zdroje a odkazy:

• IBM Technology - Open Source AI
• AI News from IBM

Približne 107 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.54 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.