The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

要約

大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理を急速に発展させ、テキスト生成、機械翻訳、ドメイン固有推論などのタスクに大きなブレークスルーをもたらした。一方、LLaMAやMixtralのようなオープンソースのフレームワークは、アクセスを民主化し、コラボレーションを促進し、多様なアプリケーションをサポートし、命令チューニングやLoRAのような技術によって競争力のある結果を達成します。ハイブリッドアプローチは、クローズドソースシステムのスケーラビリティとオープンソースフレームワークの透明性と包括性を組み合わせることで、バイアスの緩和やリソースアクセシビリティなどの課題に対処する。しかし、本ポジションペーパーでは、オープンソースがLLM研究と倫理的な展開を推進するための最も強固な道であることを主張する。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) have rapidly advanced natural language processing, driving significant breakthroughs in tasks such as text generation, machine translation, and domain-specific reasoning. The field now faces a critical dilemma in its approach: closed-source models like GPT-4 deliver state-of-the-art performance but restrict reproducibility, accessibility, and external oversight, while open-source frameworks like LLaMA and Mixtral democratize access, foster collaboration, and support diverse applications, achieving competitive results through techniques like instruction tuning and LoRA. Hybrid approaches address challenges like bias mitigation and resource accessibility by combining the scalability of closed-source systems with the transparency and inclusivity of open-source framework. However, in this position paper, we argue that open-source remains the most robust path for advancing LLM research and ethical deployment.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL