Apertus: מודל בסיס פתוח לחלוטין ל-AI ריבוני

Apertus הוא מודל בסיס שנבנה בגישה פתוחה לחלוטין: המשקלים, נתוני האימון, הקוד, השיטות ועקרונות היישור שלו מתועדים וניתנים לשחזור. אותו מפתחת יוזמת ה-AI השווייצרית — שיתוף פעולה בין EPFL, ETH Zurich והמרכז הלאומי השווייצרי למחשוב-על (CSCS) — והוא מוצג כמודל בסיס פתוח ל-AI ריבוני.

הפרויקט מנסח את גישתו בפשטות: Apertus הוא ל-AI מה שקוד פתוח הוא לתוכנה. מכיוון שכל תהליך האימון מתפרסם, חוקרים וחברות יכולים לבדוק כיצד נבנה המודל במקום להתייחס אליו כאל קופסה שחורה.

שני גדלים ויותר מ-1,000 שפות

המודלים שפורסמו תחרותיים מול המודלים הפתוחים המובילים בקנה מידה של 8 מיליארד ו-70 מיליארד פרמטרים, לפי הפרויקט. Apertus היה רב-לשוני מלכתחילה ואומן ביותר מ-1,000 שפות — בחירה מכוונת למוסדות שזקוקים למודלים שעובדים בשפות שלהם ולא רק באנגלית.

אימון אחראי בקנה מידה

הפרויקט מפרט כמה טכניקות שנועדו להפוך את האימון לאחראי: כיבוד הסתייגויות של בעלי נתונים, הסרת מידע אישי מקורפוס האימון והפחתת שינון של טקסט האימון. התיעוד של אמצעים אלה מתפרסם יחד עם המשקלים.

היכן להוריד ולהריץ

המשקלים הרשמיים מופצים דרך ארגון swiss-ai ב-Hugging Face. הסקה מוצעת על ידי ספקים שווייצריים ובינלאומיים; Swisscom, שותף אסטרטגי של יוזמת ה-AI השווייצרית, מריץ את Apertus בפלטפורמת Swiss AI שלו, והפרויקט מזכיר גם את Infomaniak עם API בתשלום לפי טוקנים ואת Phoeniqs.

צוותים שמעדיפים לארח את המודל בעצמם יכולים להשתמש ב-quickstart של הפרויקט, ותצוגת קהילה מרכזת יישומים שנבנו על Apertus. הפנייה מכוונת לארגונים שרוצים לשלוט בעצמם בערימת ה-AI שלהם: משקלים פתוחים אפשר לבדוק ולהריץ על חומרה מקומית, ואף ספק לא יכול לקחת אותם בחזרה.