Az xAI-t (is) irányító üzletember a múlt hétfőn jelentette be, hogy megnyitják a Grok nevű mesterségesintelligencia-chatbot kódját, amit most tényleg elérhetővé tettek a GitHubon. A szóban forgó kiadás állítólag egy tavaly októberi ellenőrző pontból származik, és nem esett át a konkrét alkalmazásokhoz, például a párbeszédek lefolytatásához szükséges finomhangoláson sem. A hozzá rendelt licenc ugyan lehetővé teszi a modell kereskedelmi felhasználását, de nem tartalmaz hozzáférést sem a betanításához használt adatokhoz, sem az X közösségi platformról származó valós idejű adatfolyamhoz, amit maga az xAI felhasznál a Grok fejlesztéséhez.
Az októberi állapotot összefüggésbe helyezi, hogy az xAI egy tavaly novemberi bejegyzése szerint a nagy nyelvi modellt (LLM-et) az azt megelőző négy hónap során fejlesztették ki a programkódok generálására, kreatív szövegalkotási feladatokra és kérdések megválaszolására. Az xAI erre épülő chatbotját az X közösségi hálózat prémium felhasználóinak tették elérhetővé, a beszámolókból azonban kiderül, hogy több vállalat is beharangozta már a Grok alapú alkalmazásokat saját MI-eszközeiben. A nyílt forrás elvileg hasznos a széles körű visszajelzések miatt, de a legnépszerűbb modellek így is zárt forrásúak, vagy csak korlátozott nyílt licencet kínálnak.
A piacvezetők megint bezárkóznak
Ahogy nemrég mi is beszámoltunk róla, magasan jegyzett szakemberek már nyílt levélben kérték a gyártóktól a független tesztelés elősegítését, ami azok a jelenlegi felállásban inkább akadályoznak, mint támogatnak. Musk korábban már nyíltan kritizálta azokat a vállalatokat is, amelyek nem nyitják meg az általuk épített mesterségesintelligencia-modelleket. Bírálatának elsődleges célpontja pedig éppen az OpenAI volt, amelynek elindításában ő maga is részt vett, de legújabban már beperelte a vállalatot: keresetében többek között arra hivatkozott, hogy az OpenAI vezetői megszegték a nyílt forrású fejlesztéseket előirányzó alapító szerződést.
A generatív mesterséges intelligencia területén ezzel együtt is ellentmondásos a nyílt forráskód szerepének megítélése. Bár abban majdnem mindenki egyetért, hogy alapvető fontosságú lenne lehetőséget teremteni a termékek jogi és műszaki szempontból való vizsgálatára, az a szakembereket is megosztja, hogy az átláthatóság előnyei mellett milyen hátrányokkal járna ez a megközelítés. Musk szerint a hátrányok egyelőre csak a zárt forráskódú modellek esetében nyilvánvalók: szerinte például az a mód, ahogy a Google Gemini mindenáron megpróbálja előidézni a sokszínűséget, a későbbi alkalmazások során akár emberek életébe is kerülhet majd.
Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben
A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak