开源 AI、大模型和许可证

开源 AI、大模型和许可证 在前不久举行的 FOSDEM 2024 会议上,有多场演讲探讨了开源 AI、许可证中的伦理限制和开源数据集。训练大模型需要投入大量的算力和资金,企业如 OpenAI 既没有公开模型也没有发布数据集,但这没有阻止各类企业和组织发布开源大模型,这些开源模型使用了不同的许可证,有着不同的限制。以 Meta 的 Llama 2 大模型为例,它禁止将大模型用于暴力或恐怖活动,以及“任何其他犯罪活动”。欧洲自由软件基金会(FSFE)的项目经理 Niharika Singhal 认为,为了维护 AI 的“开放性”,AI 模型的许可证必须与自由软件许可证有互操作性。许可证不能代替监管,此类对道德的限制不应该包含在许可证中,这些属于监管范围。开源促进会(Open Source Initiative)正致力于对开源 AI 进行定义,它认为如果一个模型被归类为开源,它需要具有开源软件所拥有的四个基本自由使用、学习、分享及改善之自由。开源促进会计划在今年 10 月底发布开源 AI 定义的 1.0 版本。来源 , 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat

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开源许可的种类与区别 开源许可证是指软件开发者将其软件代码公开,并允许他人使用、修改和发布的软件许可证。 1⃣ MIT License 特点:非常宽松和简单。允许几乎任何用途,只要保留原作者的版权声明和许可证。 使用场景:适合希望最大程度推广软件使用的项目。 限制:几乎没有限制,不要求发布修改后的代码。 2⃣ GPL-2.0 (GNU General Public License v2.0) 特点:强制开源。要求所有修改和衍生作品也必须开源,并以相同的许可证发布。 使用场景:适合希望确保软件及其修改版本始终保持开源的项目。 限制:强制性的开源要求,适用范围广,可能不适合商业软件。 3⃣ GPL-3.0 (GNU General Public License v3.0) 特点:在GPL-2.0的基础上增加了一些新的条款,如防止“反锁”(Tivoization)和软件专利条款。 使用场景:与GPL-2.0类似,但适合对防止硬件限制和专利诉讼有额外需求的项目。 限制:更严格的开源要求和条款。 4⃣ Apache License 2.0 特点:允许几乎任何用途,但要求保留版权声明和许可证,提供修改记录,并且有专利授权条款。 使用场景:适合希望对专利问题有保障的项目。 限制:要求明确修改和保留原作者声明。 5⃣ BSD License (Berkeley Software Distribution) 特点:与MIT许可证类似,非常宽松,允许几乎任何用途,只需保留版权声明。 使用场景:适合希望最大程度推广软件使用的项目。 限制:几乎没有限制,不要求发布修改后的代码。 6⃣ LGPL (Lesser General Public License) 特点:与GPL类似,但对与非开源软件一起使用时更宽松。允许在非开源软件中使用开源库。 使用场景:适合希望其库在开源和非开源项目中都能使用的开发者。 限制:要求修改后的库依旧开源,但允许链接到非开源项目。

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