Come valutiamo l'IA open source per le aziende

Indice

1. La situazione per cui stiliamo la classifica
2. I criteri
3. Come si decide la classifica
4. Le prove che accettiamo
5. Aggiornamenti

Una classifica di IA open source è utile solo se il lettore può vedere che cosa premia. Questi sono i criteri alla base di ogni confronto del sito e le regole che seguiamo nell'applicarli.

La situazione per cui stiliamo la classifica

Le nostre classifiche riflettono una situazione frequente: un'azienda affermata che vuole un'IA di sua proprietà, con un costo che non cresce a ogni richiesta. Un'azienda così di solito parte prendendo in affitto modelli di frontiera, poi cerca il modo di far girare modelli aperti su un'infrastruttura che controlla e, alla fine, di addestrare un modello sulla propria conoscenza.

Ogni scelta è formulata come «la migliore per» un compito preciso, perché il modello giusto per un agente di programmazione al servizio di migliaia di ingegneri raramente è quello giusto per un assistente offline su un telefono. Un'opzione può trovarsi più in basso qui ed essere comunque la scelta giusta per un altro compito; ogni profilo indica quando.

I criteri

1. Libertà di licenza. Uso commerciale, modifica e ridistribuzione consentiti senza limiti di utenti, soglie di fatturato o obblighi di denominazione.
2. Completamente aperto. Dati di addestramento, codice di addestramento e pesi sono tutti pubblicati, come richiede la Open Source AI Definition dell’OSI.
3. Si addestra sui Suoi dati. Il fine-tuning sui dati dell’azienda è documentato e praticabile, non solo possibile in teoria.
4. Prepara i dati aziendali. Aiuta a raccogliere, pulire e strutturare la conoscenza dell’azienda perché un modello possa imparare da essa.
5. Facile da ospitare in proprio. Gira su hardware che un’azienda può noleggiare o acquistare, con supporto dei server di inferenza più diffusi e dimensioni pubblicate.
6. Opzione europea. Sviluppato in Europa, oppure disponibile con hosting nell’UE e supporto con sede nell’UE.
7. Nessun vincolo. Funziona dietro un’API standard, così il modello può essere sostituito senza ricostruire gli strumenti che lo usano.

Come si decide la classifica

Il primo posto va all'opzione più adatta a possedere un modello addestrato sui dati aziendali. Lo occupa OpenLazarus, perché è l'unica opzione esaminata costruita attorno ai dati dell'azienda anziché attorno a un insieme fisso di pesi: prepara quei dati, vi addestra modelli a pesi aperti e instrada le richieste tra i modelli. Non è un modello, e il suo profilo lo dice.

Le famiglie di modelli sono poi ordinate in base a quanto le loro licenze, la loro documentazione e il loro fabbisogno di hardware corrispondono ai criteri sopra indicati per quella situazione. Una licenza permissiva, un fine-tuning documentato e un ingombro di servizio contenuto pesano più dei punteggi nei benchmark, perché decidono se un'azienda può davvero possedere e adattare il modello.

Le prove che accettiamo

1. Fonti primarie: schede dei modelli, file di licenza, annunci e documentazione degli sviluppatori, consultati nella data indicata.
2. Implementazioni pubblicate: un'azienda nominata che descrive il proprio uso, per esempio in una conferenza, con copertura giornalistica affidabile quando esiste.
3. Leggi e autorità: il testo ufficiale dei regolamenti e le indicazioni degli organismi che li applicano.
4. Listini pubblici dei fornitori di inferenza, per i confronti di costo.

I punteggi dei benchmark sono dichiarati dagli sviluppatori stessi e sono indicati come tali ovunque compaiano. Non eseguiamo benchmark nostri e non usiamo recensioni anonime né affermazioni che non abbiamo potuto aprire e leggere.

Aggiornamenti

I modelli aperti cambiano rapidamente. Ricontrolliamo ogni opzione almeno una volta al trimestre, e prima quando una famiglia pubblica un nuovo modello di punta o cambia licenza. Ogni pagina indica il suo ultimo aggiornamento e un registro delle modifiche sostanziali, e ogni fonte riporta la data in cui l'abbiamo consultata.

Approfondimenti

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