Натан Ламберт собрал список лучших текстов об открытых моделях

Натан Ламберт, автор рассылки Interconnects, готовится писать об открытых моделях для широкой публики и для политиков и поделился своими материалами — списком, по его мнению, лучших текстов на эту тему за последние годы. Кто прочтёт их все, обещает автор, получит полную картину того, что происходит в области.

Первый раздел — основы: что такое открытые модели, зачем их выпускают и чем они рискуют. Здесь разбор венчурного инвестора Билла Гёрли о том, как бизнес использовал открытый код и что это значит для ИИ; объяснение Марка Цукерберга, зачем Meta выпускает открытые модели, написанное к выходу Llama 3; работа Айрин Солайман о том, что открытость — не выбор «да или нет», а шкала, которая зависит от лицензии, стоимости запуска модели и доступа к данным; статья экономиста Кристиана Каталини о том, как открытые и закрытые модели делят рынок. Ламберт включил сюда и свои тексты — о том, почему открытые модели обречены догонять закрытые и почему их внедряют по-разному, — а также позицию Thinking Machines Lab о том, как выпускать мощные открытые модели, не забывая о безопасности.

Дальше — данные и риски, в том числе то, как быстро сокращаются открытые данные для обучения, и свежие китайские модели с открытыми весами вроде Kimi K3 и GLM. Отдельный раздел посвящён соперничеству США и Китая: почему американцам стоит вкладываться в открытые модели и как китайские лаборатории удерживают первенство. Для тех, кто хочет цифр, есть отчёт ATOM Report и панели Interconnects о том, какие открытые модели скачивают и где. Ламберт просит читателей предлагать, что ещё добавить, и обещает обновлять список.