Linux Foundation investe em novos modelos de IA e dá as boas-vindas ao OMI

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A grande onda em torno da “IA” e na esperança de destacar e usar mais modelos de IA de código aberto, a Linux Foundation deu as boas-vindas à Open Model Initiative (OMI) em seu guarda-chuva de iniciativas de código aberto para ajudar a promover modelos de IA de alta qualidade e licenciados abertamente.

A Open Model Initiative foi recentemente formada pela Invoke, Comfy Org e Civitai como um esforço voltado para a comunidade para promover o desenvolvimento e a adoção de modelos de IA licenciados abertamente para geração de imagem, vídeo e áudio. Essa iniciativa da comunidade surgiu durante o verão para ajudar a promover modelos de IA de código aberto, enquanto agora está se tornando parte da Linux Foundation para promover sua causa.

A Linux Foundation anunciou que a OMI se juntou ao grupo:

“Hoje, a Linux Foundation, a organização sem fins lucrativos que permite a inovação em massa por meio do código aberto, está animada em dar as boas-vindas à Open Model Initiative (OMI) à comunidade da Linux Foundation. O OMI visa promover a criação e adoção de modelos de IA de alta qualidade e licenciados abertamente que impulsionem a criatividade, sejam de uso gratuito e atendam às crescentes demandas por soluções de IA de código aberto.

Estabelecido em resposta a decisões de licenciamento que criam barreiras para a adoção corporativa, o OMI está focado em treinar e desenvolver modelos de IA sob licenças abertas irrevogáveis, sem cláusulas de exclusão ou custos recorrentes de acesso. Formado por meio de um esforço conjunto das organizações fundadoras Invoke, CivitAI e Comfy Org, e com amplo apoio de players da comunidade como Wand e Sentient Foundation, o OMI agora é uma fundação oficial de código aberto hospedada pela Linux Foundation e será governada por um Comitê Diretivo liderado pela comunidade.”

Linux Foundation investe em novos modelos de IA e dá as boas-vindas ao OMI

Como parte da Linux Foundation, o OMI trabalhará para estabelecer uma estrutura de governança e grupos de trabalho, criar padrões compartilhados para aprimorar a interoperabilidade do modelo e as práticas de metadados, desenvolver um conjunto de dados transparente para treinamento e legendagem, concluir um modelo de teste alfa para red teaming direcionado e lançar uma versão alfa de um novo modelo com scripts de ajuste fino antes do final de 2024.

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