Dolandırıcı Bildirim
Bu makale bu nedenle İngilizce olarak mevcuttur. Yayınlamadan önce teknik yardım ve editoryal revizyon ile çevrildi.
Bir daha gösterme.
Yapay zeka, açık kaynaklı projelerin topluluklarını tetikler ve geliştiriciler için önemli sorular sorar. Açık kaynak kodu, kısıtlama olmadan yapay zeka modelleri oluşturmak için kullanılabilir mi? Yapay zeka nerede ve açık kaynak projelerine zarar veriyor: Kod, programlama ve proje yönetimi hakkında soruları ne zaman cevaplıyorlar? Açık yıkama nedir ve AB AI işinde açık kaynak hangi rolü oynar? Ve son olarak önemli soru: Açık kaynak KI bastıracak mı? Aynı topluluk cevaplar sağlar. Metinde bağlanan son altı ayın açık kaynak konferanslarının derslerinden derslerin videoları daha derin bilgiler sunmaktadır: Eclipsecon Zirvesi ve Subci-Conference OSGI, 38C3 ve Fosema 2025 ile Açık Topluluk Deneyimi (OCX).
Holger Voormann, lisansüstü bilgisayar bilimcisi olarak serbest çalışan. Haberler Online için, Eclipse geliştirme ortamından düzenli olarak yeni sürümler bildiriyor. Eclipse, Lama.cpp ve diğer açık kaynak projelerinin ortak çalışanıdır.
Eğitim verileri AI olarak açık kaynak kodu: (l) Önemli değil mi?
Kod, günümüzün yapay zeka modellerinin eğitildiği verilerin çoğudır. Modellerin programlama faaliyetlerine uyarlanmış olması değil, aynı zamanda sonuçlarını, akıl yürütmelerini de iyileştirmek de gereklidir. Bazı chatbot modelleri de, yanıtı kısmen hesaplayan ve bir kum havuzunda hasara karşı herhangi bir yarış yapamayacak şekilde doğrudan bir cevaba yanıt verebilir, python kodu oluşturmak için. Program sürümünün çıktısı ile model bu nedenle gerçek yanıtı üretir. Kodun bu tercümanı, özellikle daha karmaşık hesaplamalara cevabı olan sorulara yardımcı olur.
Modellerin oluşumu için kullanılan kod şu şekildedir: Aksi halde nasıl olabilir – Açık kaynak: İnternette büyük miktarlarda serbestçe mevcuttur. Örneğin Meta'nın Lama-3'ünün temel modelleri, 15 trilyon jetonla bir eğitim seansından ortaya çıktı, bu da 10 trilyondan fazla kelimeye karşılık geliyor, bunların yüzde 17'si kodlama. Ama yasal olarak nasıl? Büyük bir dilsel model, eğitildiği temel olarak eğitilen kodlardan biri midir? Ve eğer öyleyse, ilgili lisans koşullarına tabi mi?
Yasal durum net değil. Kamu Github deposu tarafından toplanan geniş bir menşe metin koleksiyonu olan BigCode'un (bkz. OCX dersi), Kamu Lisansı tutulması (EPL) uyarınca kod yoktur, ancak yalnızca Apache, CO ve benzer lisanslar altında kod yoktur. Uygulamanın aksine, bu lisanslar, türetilmiş çalışmaların aynı lisansla yayınlanması gerektiği belirtilmemiştir. Eclipse Foundation CEO'su Mike Milinkovich, PAP'ın ihlali almaz, ancak hariç tutulamaz. Yapay zeka sorunu açıklığa kavuşturulmadan birkaç yıl önce gerekli olabilirler, çünkü ülkeden diğerine telif hakkı büyük ölçüde eşittir, ancak ayrıntılı olarak ve bunun türev bir iş veya adil kullanım olduğu konusunda hala güçlü bir fikir birliği yoktur. Eğitim verileri planlanmadığı ve mevcut koda hiçbir retrospektif uygulanmayacağı için açık bir şekilde kullanılmasına izin veren veya kullanılmasını yasaklayan 3.0 EPL sürümü.
Eğitim verileri olarak kullanmanın yasal olarak faturalandırılmadığı ya da olmaması ne olursa olsun, AI modellerini eğitmek istenmeden açık kaynak kodunu kullanmanın ahlaki olarak iyi olup olmadığı sorusu ortaya çıkar. Kodlarını açık kaynak olarak yayınlayan herkes bunu başkalarının katkıları umuduyla yapar: hata ilişkileri, geliştirme önerileri ve ara sıra kodun projeye aktif katılımına kadar faydaları. Bağlayıcı bir amaç veya ticari kullanım yasağı burada bir engeldir. Kısıtlayıcı kullanım koşulları, katılımcıların kendilerini işe aldığı potansiyel kullanıcıların çemberini sınırlar. Eclipse Foundation veya diğer açık kaynak kuruluşları sunduğundan, üreticiden bağımsız bir yerde açık kaynaklı bir projeyi dış kaynaklardan sağlayarak, daha da fazla kontrol sağlar, ancak şirketler ve bireyler için daha çekici hale getirirsiniz. Doğrudan açık kaynak kullanan herkes katıldıkları sürece, kodu dolaylı olarak eğitim verileri olarak kullananları iade etmek zordur.
Chatbots aracılığıyla istihdam mı yoksa daha fazla çaba mı?
Ancak bu sadece bir eğitim veritabanı değil, aynı zamanda bir bağış da: CHATBOTS, açık kaynak projeleriyle ilgili soruları yanıtlayarak geliştiricileri rahatlatıyor. Aksi takdirde projenin dahili forumlarında veya Stack Overflow gibi web sitelerinde sorulacak ve geliştiricilerin kendileri tarafından geliştiriciler veya kullanıcılar tarafından cevap verecekti. Hız kaybını kabul ederseniz, pahalı bir grafik kartı olmadan bile bilgisayarınızda daha küçük modeller gerçekleştirilebilir: Apple Bilgisayar veya Lama.cpp için Apple tarafından bilinen MLX'in macOS, Linux ve Windows için bilinen iki açık kaynak kontrol satırı araçlarından biri olan diğer şeylerin yanı sıra; Modellerin uygulanmasını veya tek bir dosyada yürütme kodunu yakalayan ve llama.cpp'e dayanan llamofile ile basitleştiren Ollama ile.
Chatbots dereceyi bir yığın taşması olarak yönetiyor: Kasım 2022'nin sonlarında chatgpt'in yayınlanmasından sonra, yığın taşması için yeni soru ve cevapların sayısı her yıl yarıya düştü. Ve hala sorulan sorular bazen işlevsiz olmayan sohbet bot çözümleri ve var olmayan ve muhtemelen yapay zeka vermiş olan şeylere de atıfta bulunur. Sohbet botları yanlış olmasına rağmen, genellikle yığın taşması ve başka yerlerde veya bir web araştırması olarak insanları daha hızlı ve dostça verirler. “Size Chatgpt Sormama İzin Ver” yeni “Google Sizin İçin Let”.
Bu yapay zeka yardımcılarının madalyasının tersi, örneğin, sadece yakın incelemede işe yaramaz ve bu nedenle gereksiz çabalara neden olan açık kaynak projeleri için yığın taşması yanıtları veya yığınları üretmeleridir. AI tarafından üretilen çözümlerin bir başka dezavantajı, eski çerçeveyi ve araçları akım yerine tercih etme eğiliminde olmalarıdır. Bir soruşturmada verilirse son bilgiler dikkate alınır. Bununla birlikte, IA bunu makul bir şekilde kullanabilir, yani genelleştirmek için, yeterli miktarda ve nitelikte uygun verileri kullanılarak önceden eğitilmiş olmalıdır.
Sorular herkese açık bir şekilde sorulmuyorsa, ancak chatbot'larda, projenin koruyucuları başkalarının yazılımlarıyla ilgili sorunları da öğrenmezler. Geri bildirim eksikliğinin sadece projeler için sorunlu olduğunu kanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki modellerin oluşturulması için kamuya daha az mevcut olan sorular ve cevaplar da olabilir. Uzun vadede, kırık geri bildirim devresi için bir çözüm bulmak her iki tarafın yararınadır.
Programlama desteği
Genel sohbet botlarına ek olarak, özellikle programlama için yapay bir zeka desteği de vardır: kodun kod, yorumları ve testleri oluşturmak ve sorunların çözümü ve mevcut kodun iyileştirilmesi. Bir chatbot olarak entegre veya çevre koda dayalı bağlama bağlı olarak öneriler sağlamak için, özellikle kod düzenleyicisindeki sohbet modülünün kodu tamamlanması olarak etkileşimine ek olarak, açık kaynak çerçevesinin kullanımına da yardımcı olur. Eklenen bağlam nedeniyle, araştırmalar genellikle daha uzundur, bu da hesaplama çabasının daha yüksek olduğu anlamına gelir. Ücretsiz olarak kayıt gerektiren ve ayda bir dizi kod tamamlama teklifi ve sohbet talebi ile sınırlı olan az sayıda teklif vardır.
Top Dog Github senaryosuna alternatifler ve daha iyi araçlar sunabilmek için CO -Pilot'u kullananlar gibi açık kaynaklı araçlar vardır. Eclipse Theia, GitHub Copilot ile Visual Studio Koduna bir alternatiftir (bir blog gönderisinde daha fazla bilgi ve Eclipsesource'un OCX dersi): dış dünyaya gönderilen istekler kaydedilir ve görüntülenebilir; Aracılar, daha fazla bilginin dahil edilmesi gerektiğini belirlemenin mümkün olduğu yerde tanımlanabilir. GitHub Copilot'a ek olarak, yerel olarak yüklenen modeller, Github Copilot'ta sadece son zamanlarda mümkün olan yerel olarak da kullanılabilir.
GitHub Copilot'un yardımıyla geliştirilmiş bir aracın temsilcisi, Java'daki programlamayı Spring Web Çerçevesi ile desteklemek için Visual Studio Kodunun uzatılmasıyla yay araçlarıdır (bkz. OCX Dersi). Kodda, “Açıklıyor … Copilot ile” belirli yerlerde görüntülenir. Örneğin, “Copilota ile sorguyu açıklar” bağlantısını tıklarsanız, yay araçları bir SQL sorgusu ile yay için belirli notlarda gösterilir, Copilot tarafından oluşturulan açıklama bir soru oluşturulmadan elde edilir. Manuel olarak oluşturulan sorular söz konusu olduğunda, yay araçları, örneğin Spring Boot 3 Jakarta EE ve artık Java EE kullanmayan bir proje, kopilota gönderilmeden önce önemli bilgileri derhal zenginleştirebilir.
Copilot tarafından döndürülen yanıt, düğmeler için kurulum araçlarını da zenginleştirebilir, örneğin projede bir tıklamayla almak için farklı kod parçalarına sahip bir cevabın sonunda “Değişiklikleri Uygula”. Copilot tabanlı araçlar, diğer şeylerin yanı sıra, Copilot'un sürekli olarak geliştirildiği zorlukları yaşar: bugün iyi bir açıklama sağlayan aynı bağlantı “açıklıyor … Copilot ile” artık yarın çalışamaz. GitHub Copilot'un kullanılan çerçevenin neden çok yeni olduğunu veya CO -Pilot'un bilgisi çok eski olduğunu sorduğunda bir başka zorluk artar. Zenginleştirildiğinde, uzunluk kısıtlaması da bir sorun olabilir.
(Resim: Techsolution/Shutterstock)
İlk BetterCode () Genai'nin büyük başarısından sonra, yapay zekaya dayalı yazılımın geliştirilmesi ile ilgili çevrimiçi konferans 26 Haziran'da tekrar olacak.
IX ve DPunkt.verlag organizatörleri konferans programını güncelledi ve geri bildirim kullanarak daha da geliştirildi. Aşağıdaki dersleri sunar:
Ne yazık ki, bu bağlantı artık geçerli değil.
Boşa harcanan eşyalara olan bağlantılar, 7 günlük daha büyükse veya çok sık çağrılmışsa gerçekleşmez.
Bu makaleyi okumak için bir Haberler+ paketine ihtiyacınız var. Şimdi yükümlülük olmadan bir hafta deneyin – yükümlülük olmadan!
Bu makale bu nedenle İngilizce olarak mevcuttur. Yayınlamadan önce teknik yardım ve editoryal revizyon ile çevrildi.
Bir daha gösterme.
Yapay zeka, açık kaynaklı projelerin topluluklarını tetikler ve geliştiriciler için önemli sorular sorar. Açık kaynak kodu, kısıtlama olmadan yapay zeka modelleri oluşturmak için kullanılabilir mi? Yapay zeka nerede ve açık kaynak projelerine zarar veriyor: Kod, programlama ve proje yönetimi hakkında soruları ne zaman cevaplıyorlar? Açık yıkama nedir ve AB AI işinde açık kaynak hangi rolü oynar? Ve son olarak önemli soru: Açık kaynak KI bastıracak mı? Aynı topluluk cevaplar sağlar. Metinde bağlanan son altı ayın açık kaynak konferanslarının derslerinden derslerin videoları daha derin bilgiler sunmaktadır: Eclipsecon Zirvesi ve Subci-Conference OSGI, 38C3 ve Fosema 2025 ile Açık Topluluk Deneyimi (OCX).
Holger Voormann, lisansüstü bilgisayar bilimcisi olarak serbest çalışan. Haberler Online için, Eclipse geliştirme ortamından düzenli olarak yeni sürümler bildiriyor. Eclipse, Lama.cpp ve diğer açık kaynak projelerinin ortak çalışanıdır.
Eğitim verileri AI olarak açık kaynak kodu: (l) Önemli değil mi?
Kod, günümüzün yapay zeka modellerinin eğitildiği verilerin çoğudır. Modellerin programlama faaliyetlerine uyarlanmış olması değil, aynı zamanda sonuçlarını, akıl yürütmelerini de iyileştirmek de gereklidir. Bazı chatbot modelleri de, yanıtı kısmen hesaplayan ve bir kum havuzunda hasara karşı herhangi bir yarış yapamayacak şekilde doğrudan bir cevaba yanıt verebilir, python kodu oluşturmak için. Program sürümünün çıktısı ile model bu nedenle gerçek yanıtı üretir. Kodun bu tercümanı, özellikle daha karmaşık hesaplamalara cevabı olan sorulara yardımcı olur.
Modellerin oluşumu için kullanılan kod şu şekildedir: Aksi halde nasıl olabilir – Açık kaynak: İnternette büyük miktarlarda serbestçe mevcuttur. Örneğin Meta'nın Lama-3'ünün temel modelleri, 15 trilyon jetonla bir eğitim seansından ortaya çıktı, bu da 10 trilyondan fazla kelimeye karşılık geliyor, bunların yüzde 17'si kodlama. Ama yasal olarak nasıl? Büyük bir dilsel model, eğitildiği temel olarak eğitilen kodlardan biri midir? Ve eğer öyleyse, ilgili lisans koşullarına tabi mi?
Yasal durum net değil. Kamu Github deposu tarafından toplanan geniş bir menşe metin koleksiyonu olan BigCode'un (bkz. OCX dersi), Kamu Lisansı tutulması (EPL) uyarınca kod yoktur, ancak yalnızca Apache, CO ve benzer lisanslar altında kod yoktur. Uygulamanın aksine, bu lisanslar, türetilmiş çalışmaların aynı lisansla yayınlanması gerektiği belirtilmemiştir. Eclipse Foundation CEO'su Mike Milinkovich, PAP'ın ihlali almaz, ancak hariç tutulamaz. Yapay zeka sorunu açıklığa kavuşturulmadan birkaç yıl önce gerekli olabilirler, çünkü ülkeden diğerine telif hakkı büyük ölçüde eşittir, ancak ayrıntılı olarak ve bunun türev bir iş veya adil kullanım olduğu konusunda hala güçlü bir fikir birliği yoktur. Eğitim verileri planlanmadığı ve mevcut koda hiçbir retrospektif uygulanmayacağı için açık bir şekilde kullanılmasına izin veren veya kullanılmasını yasaklayan 3.0 EPL sürümü.
Eğitim verileri olarak kullanmanın yasal olarak faturalandırılmadığı ya da olmaması ne olursa olsun, AI modellerini eğitmek istenmeden açık kaynak kodunu kullanmanın ahlaki olarak iyi olup olmadığı sorusu ortaya çıkar. Kodlarını açık kaynak olarak yayınlayan herkes bunu başkalarının katkıları umuduyla yapar: hata ilişkileri, geliştirme önerileri ve ara sıra kodun projeye aktif katılımına kadar faydaları. Bağlayıcı bir amaç veya ticari kullanım yasağı burada bir engeldir. Kısıtlayıcı kullanım koşulları, katılımcıların kendilerini işe aldığı potansiyel kullanıcıların çemberini sınırlar. Eclipse Foundation veya diğer açık kaynak kuruluşları sunduğundan, üreticiden bağımsız bir yerde açık kaynaklı bir projeyi dış kaynaklardan sağlayarak, daha da fazla kontrol sağlar, ancak şirketler ve bireyler için daha çekici hale getirirsiniz. Doğrudan açık kaynak kullanan herkes katıldıkları sürece, kodu dolaylı olarak eğitim verileri olarak kullananları iade etmek zordur.
Chatbots aracılığıyla istihdam mı yoksa daha fazla çaba mı?
Ancak bu sadece bir eğitim veritabanı değil, aynı zamanda bir bağış da: CHATBOTS, açık kaynak projeleriyle ilgili soruları yanıtlayarak geliştiricileri rahatlatıyor. Aksi takdirde projenin dahili forumlarında veya Stack Overflow gibi web sitelerinde sorulacak ve geliştiricilerin kendileri tarafından geliştiriciler veya kullanıcılar tarafından cevap verecekti. Hız kaybını kabul ederseniz, pahalı bir grafik kartı olmadan bile bilgisayarınızda daha küçük modeller gerçekleştirilebilir: Apple Bilgisayar veya Lama.cpp için Apple tarafından bilinen MLX'in macOS, Linux ve Windows için bilinen iki açık kaynak kontrol satırı araçlarından biri olan diğer şeylerin yanı sıra; Modellerin uygulanmasını veya tek bir dosyada yürütme kodunu yakalayan ve llama.cpp'e dayanan llamofile ile basitleştiren Ollama ile.
Chatbots dereceyi bir yığın taşması olarak yönetiyor: Kasım 2022'nin sonlarında chatgpt'in yayınlanmasından sonra, yığın taşması için yeni soru ve cevapların sayısı her yıl yarıya düştü. Ve hala sorulan sorular bazen işlevsiz olmayan sohbet bot çözümleri ve var olmayan ve muhtemelen yapay zeka vermiş olan şeylere de atıfta bulunur. Sohbet botları yanlış olmasına rağmen, genellikle yığın taşması ve başka yerlerde veya bir web araştırması olarak insanları daha hızlı ve dostça verirler. “Size Chatgpt Sormama İzin Ver” yeni “Google Sizin İçin Let”.
Bu yapay zeka yardımcılarının madalyasının tersi, örneğin, sadece yakın incelemede işe yaramaz ve bu nedenle gereksiz çabalara neden olan açık kaynak projeleri için yığın taşması yanıtları veya yığınları üretmeleridir. AI tarafından üretilen çözümlerin bir başka dezavantajı, eski çerçeveyi ve araçları akım yerine tercih etme eğiliminde olmalarıdır. Bir soruşturmada verilirse son bilgiler dikkate alınır. Bununla birlikte, IA bunu makul bir şekilde kullanabilir, yani genelleştirmek için, yeterli miktarda ve nitelikte uygun verileri kullanılarak önceden eğitilmiş olmalıdır.
Sorular herkese açık bir şekilde sorulmuyorsa, ancak chatbot'larda, projenin koruyucuları başkalarının yazılımlarıyla ilgili sorunları da öğrenmezler. Geri bildirim eksikliğinin sadece projeler için sorunlu olduğunu kanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki modellerin oluşturulması için kamuya daha az mevcut olan sorular ve cevaplar da olabilir. Uzun vadede, kırık geri bildirim devresi için bir çözüm bulmak her iki tarafın yararınadır.
Programlama desteği
Genel sohbet botlarına ek olarak, özellikle programlama için yapay bir zeka desteği de vardır: kodun kod, yorumları ve testleri oluşturmak ve sorunların çözümü ve mevcut kodun iyileştirilmesi. Bir chatbot olarak entegre veya çevre koda dayalı bağlama bağlı olarak öneriler sağlamak için, özellikle kod düzenleyicisindeki sohbet modülünün kodu tamamlanması olarak etkileşimine ek olarak, açık kaynak çerçevesinin kullanımına da yardımcı olur. Eklenen bağlam nedeniyle, araştırmalar genellikle daha uzundur, bu da hesaplama çabasının daha yüksek olduğu anlamına gelir. Ücretsiz olarak kayıt gerektiren ve ayda bir dizi kod tamamlama teklifi ve sohbet talebi ile sınırlı olan az sayıda teklif vardır.
Top Dog Github senaryosuna alternatifler ve daha iyi araçlar sunabilmek için CO -Pilot'u kullananlar gibi açık kaynaklı araçlar vardır. Eclipse Theia, GitHub Copilot ile Visual Studio Koduna bir alternatiftir (bir blog gönderisinde daha fazla bilgi ve Eclipsesource'un OCX dersi): dış dünyaya gönderilen istekler kaydedilir ve görüntülenebilir; Aracılar, daha fazla bilginin dahil edilmesi gerektiğini belirlemenin mümkün olduğu yerde tanımlanabilir. GitHub Copilot'a ek olarak, yerel olarak yüklenen modeller, Github Copilot'ta sadece son zamanlarda mümkün olan yerel olarak da kullanılabilir.
GitHub Copilot'un yardımıyla geliştirilmiş bir aracın temsilcisi, Java'daki programlamayı Spring Web Çerçevesi ile desteklemek için Visual Studio Kodunun uzatılmasıyla yay araçlarıdır (bkz. OCX Dersi). Kodda, “Açıklıyor … Copilot ile” belirli yerlerde görüntülenir. Örneğin, “Copilota ile sorguyu açıklar” bağlantısını tıklarsanız, yay araçları bir SQL sorgusu ile yay için belirli notlarda gösterilir, Copilot tarafından oluşturulan açıklama bir soru oluşturulmadan elde edilir. Manuel olarak oluşturulan sorular söz konusu olduğunda, yay araçları, örneğin Spring Boot 3 Jakarta EE ve artık Java EE kullanmayan bir proje, kopilota gönderilmeden önce önemli bilgileri derhal zenginleştirebilir.
Copilot tarafından döndürülen yanıt, düğmeler için kurulum araçlarını da zenginleştirebilir, örneğin projede bir tıklamayla almak için farklı kod parçalarına sahip bir cevabın sonunda “Değişiklikleri Uygula”. Copilot tabanlı araçlar, diğer şeylerin yanı sıra, Copilot'un sürekli olarak geliştirildiği zorlukları yaşar: bugün iyi bir açıklama sağlayan aynı bağlantı “açıklıyor … Copilot ile” artık yarın çalışamaz. GitHub Copilot'un kullanılan çerçevenin neden çok yeni olduğunu veya CO -Pilot'un bilgisi çok eski olduğunu sorduğunda bir başka zorluk artar. Zenginleştirildiğinde, uzunluk kısıtlaması da bir sorun olabilir.
(Resim: Techsolution/Shutterstock)
İlk BetterCode () Genai'nin büyük başarısından sonra, yapay zekaya dayalı yazılımın geliştirilmesi ile ilgili çevrimiçi konferans 26 Haziran'da tekrar olacak.
IX ve DPunkt.verlag organizatörleri konferans programını güncelledi ve geri bildirim kullanarak daha da geliştirildi. Aşağıdaki dersleri sunar:
- Copilot, Chatt ve CO ile yazılım geliştirme
- Yapay zeka kodlama araçlarında yenilikler nelerdir?
- Destek ile yazılım testi
- Eski sistemlerin analizi için chatgpt dinosours – llms ile yenilgi
- AI destekçilerinin güçlü ve zayıf yönleri, güvenli yazılım geliştirme
- Yapay zekaya dayalı yazılım geliştirmenin yasal yönleri
Ne yazık ki, bu bağlantı artık geçerli değil.
Boşa harcanan eşyalara olan bağlantılar, 7 günlük daha büyükse veya çok sık çağrılmışsa gerçekleşmez.
Bu makaleyi okumak için bir Haberler+ paketine ihtiyacınız var. Şimdi yükümlülük olmadan bir hafta deneyin – yükümlülük olmadan!