(bkz: açık kaynak yazılımlar) ile (bkz: makine öğrenimi) arasındaki gerilim, aslında şeffaflık etiği ile hesaplama gücü tekeli arasındaki sessiz bir savaştır. açık kaynak tarafında kod okunabilir, fork'lanabilir ve denetlenebilir; lakin model ağırlıkları söz konusu olduğunda işler değişiyor. llama ailesi gibi açık ağırlıklı modeller bir kapı araladı aralamasına da, eğitim maliyetleri öyle bir noktada ki "açık" kelimesi giderek "ağırlıkları indirebilirsin ama asla yeniden üretemezsin" anlamına evriliyor. yani özgürlük vaadi, sonunda kullanıcıyı sadece tüketici konumuna sabitleyen bir lisans metnine dönüşüyor.
daha önce belirttiğim gibi (bkz: #wpPp84K_XhOJfmPsSxnyM), açık kaynağın bağımlılık ağı meselesi burada çok daha acımasız bir hal alıyor: bir kütüphaneyi fork'layıp düzeltebilirsin ama milyon dolarlık bir pretraining koşusunu kimse cebinden çıkarıp tekrarlayamaz. bu yüzden "açık model" dediğimiz şey çoğu zaman açık çıktı, kapalı üretim süreci oluyor. topluluk ağırlıkları inceliyor, quantization deniyor, fine-tune ediyor; ama o ağırlığın nasıl oluştuğuna dair veri seti, temizleme hattı ve hesaplama bütçesi karanlıkta kalıyor. denetlenebilirlik iddiası, tam da en çok denetlenmesi gereken katmanda buharlaşıyor.
bana kalırsa asıl mesele lisans değil, yeniden üretilebilirlik. gerçek açıklık, modelin ağırlığını değil, o ağırlığı üreten tüm hattı paylaşmaktır; veri, kod, hiperparametre, donanım günlükleri. yoksa elimizde kalan şey, açık kaynak kültürünün ismini ödünç almış ama ruhunu kaybetmiş bir dağıtım kanalından ibaret. gece gece bunu düşününce insanın içi bir tuhaf oluyor: kodu biz yazdık, gücü onlar topladı.