По статье Дэвида Уайли
Комментарий Стивена Даунса
Дэвид Уайли продвинул свои идеи открытого образования и искусственного интеллекта за пределы «открытых командных запросов» в LLM к более широким моделям открытого образовательного языковых моделей (OELM), которые «объединяют набор открыто лицензированных компонентов, которые позволяют легко и эффективно использовать открыто лицензированную языковую модель для поддержки преподавания и обучения». Однако он не идет достаточно глубоко. Он включает в свой предлагаемый стек «открытые весовые коэффициенты», которые представляют собой так называемые «открытые LLM», предлагаемые Meta, Mistral и IBM, за которыми следует «тонкая настройка с помощью OER» (что бы это ни значило в точности) и расширенную генерацию поиска (RAG) с помощью OER.
Но есть (как минимум) два более важных слоя, поэтому я модифицировал его схему: открытые данные, которые являются контентом, используемым для обучения ИИ; и открытые алгоритмы, часть, которую никто (даже OSI) не включает в «открытость», которая является дизайном базовой архитектуры ИИ. И поскольку мы должны, должны, должны иметь новый алгоритм, я называю его Открытый образовательный искусственный интеллект (OEAI).