La législation « anti-distillation » pourrait-elle avoir l’effet inverse ? Un chercheur d’Allen AI affirme qu’elle nuira gravement aux startups open source américaines.

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ME News Message, le 24 avril (UTC+8), selon la surveillance de Beating, Nathan Lambert, responsable de l'équipe post-entraînement de l'Allen Institute for AI (AI2) et autorité dans le domaine du RLHF (apprentissage par renforcement basé sur les retours humains), a averti que la législation « anti-distillation » actuellement accélérée par les milieux politiques américains pourrait gravement nuire à l'entrepreneuriat open source américain et à la recherche académique. Il reconnaît que des entreprises de modèles de pointe comme OpenAI et Anthropic sont des actifs stratégiques majeurs pour les États-Unis, et que la distillation affaiblit effectivement leur position concurrentielle, mais estime que si les législateurs agissent sans comprendre pleinement l'impact réel de la distillation, les conséquences pourraient être pires que le problème lui-même. Lambert soulève plusieurs risques spécifiques : des start-ups américaines comme Cursor dépendent des modèles open source chinois pour maintenir leur indépendance vis-à-vis des fournisseurs fermés ; « une grande partie de la recherche académique américaine repose sur des modèles chinois » ; une interdiction ferait régresser les capacités des modèles open source de 6 à 12 mois et concentrerait le pouvoir entre les mains des laboratoires fermés. Il remet également en question les preuves actuelles sur la façon dont les données de distillation sont obtenues, qui proviennent précisément des entreprises fermées poussant cette politique. Son argument central : les États-Unis possèdent le plus grand marché d'inférence au monde, et les modèles open source moins chers exercent une contre-pression bénéfique sur les modèles fermés de pointe, stimulant l'investissement et l'innovation. Si les liens avec la communauté open source mondiale sont rompus maintenant, les États-Unis risquent de perdre leur influence dans le domaine des modèles open source. (Source : BlockBeats)
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