في السابق ، قدمت لأصدقائي أن @SentientAGI أربع أوراق تم قبولها من قبل @NeurIPSConf ، وأكثرها قيمة كان OML 1.0 على المسار الرئيسي. OML (ترخيص النموذج المفتوح / طبقة وسم الملكية) هي تقنية "تختم نماذج اللغات الكبيرة المضادة للتزييف". يمكنه تضمين الآلاف من "بصمات الأصابع" داخل النموذج دون التأثير على أداء النموذج - تماما مثل العديد من العلامات المائية غير المرئية المخبأة في النموذج لإثبات هوية النموذج وأصله. طرق بصمات الأصابع السابقة لها العديد من القيود: ❶ على الأكثر ، لا يمكن تضمين سوى بضع عشرات من بصمات الأصابع ، وبغض النظر عن عدد النماذج الموجودة ، سيتم "كسرها ؛ ❷ من السهل اكتشاف بصمات الأصابع أو حذفها ؛ ستنتهي صلاحيته بعد ضبط النموذج والتقطير والدمج. ❸ لا يمكن حقا دعم تتبع حقوق الطبع والنشر وتسويق النماذج مفتوحة المصدر. يقوم OML بتضمين أزواج استجابة المفاتيح المخفية في "مناطق الحافة" حيث لا يتم استخدام النموذج بشكل شائع ، بحيث يتصرف النموذج بنفس الطريقة تماما عند استخدامه بشكل طبيعي ، ولكن يمكن فقط للشخص الذي يدخل المفتاح المحدد تشغيل إجابة فريدة للتحقق من صحة النموذج. في اختبار العالم الحقيقي ، قامت Sentient بتضمين 24,576 زوجا مستقلا من استجابة المفاتيح في الإصدار المضبوط بدقة من Llama-8-8B وظل مستقرا واستمر بعد الضبط الدقيق أو التقطير أو الخلط. OML يجعل النماذج "موقعة" مثل الأعمال البشرية. هذا يفتح عددا من الاحتمالات المهمة: - تتبع النموذج: تعرف من أين أتى النموذج ومن دربه. - الترخيص والتسويق: يمكن لنماذج المصدر المفتوح أيضا تحقيق التوزيع القانوني وترخيص الرسوم. - مكافحة التزييف ومكافحة العبث: منع الآخرين من الانتحال والضبط الدقيق وانتحال شخصية الأصل. التدقيق الموثوق به: يمكنك اكتشاف ما إذا كان النموذج ينتمي إلى ناشر في العالم الحقيقي. باختصار ، OML هي الخطوة الأولى في منح نماذج الذكاء الاصطناعي "آلية حماية حقوق النشر" وهي حجر الزاوية في AGI مفتوح المصدر المدفوع بالمجتمع من Sentient.