Potrebbe essere utile, in questa discussione, richiamare questo recente studio che va oltre la dicotomia aperto/chiuso
Liesenfeld, Andreas, and Mark Dingemanse. 2024. ‘Rethinking Open Source Generative AI: Open-Washing and the EU AI Act’. In The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’24). Rio de Janeiro, Brazil: ACM. Link risultati empirici: https://opening-up-chatgpt.github.io/ Link articolo completo: https://pure.mpg.de/pubman/item/item_3588217_2/component/file_3588218/liesenfeld_dingemanse_2024_FAccT_generative_AI_open-washing_EU_AI_Act.pdf A. Il giorno 6 set 2024, alle ore 11:59, Antonio <anto...@piumarossa.it> ha scritto: Credo il senso di quella frase che citi sia stato frainteso. Il senso è questo: I pesi di Llama (che non è né Open Source né Open Source AI) sono modificati eccome (cfr. https://llama.meta.com/community-stories/) ... Ok, allora lo diciamo meglio. Quelle sono "opere derivate", sono integrazioni di precedenti pesi. Prendiamone uno, https://huggingface.co/blog/aaditya/openbiollm E' "fine-tuned from models: Meta-Llama-3-70B-Instruct". Non posso, ad esempio, cambiare il dizionario (devo usare quello di Llama), non posso operare nessuna modifica in diminuzione. E' un open source parziale. A.
