Büyük bir modelin yapımı 10 kişinin iki ayını aldı! Bir yılda en iyi 16 konferans makalesi ile ödüllendirildi: Piyasadaki en iyilerin hiçbiri açık kaynak değil
Bu yılın mayıs ayında Shenzhen'de kurulan bir şirketin ekibi 10'dan az kişiden oluşuyor.
Yapmaları gereken şey hiç de küçümsenecek bir mesele değil: AGI'ye meydan okumak.
Güven nerede? Öncelikle geçmiş özgeçmişe bakın ve ikinci olarak mevcut parça sonuçlarına bakın.
Geçtiğimiz yıl, bu kişiler CVPR, ICML ve ECCV gibi önde gelen konferanslarda modelle ilgili toplam 16 büyük makale yayınladılar ve bunlardan biri, en iyi konferans olan ACL 2023'te en iyi makaleye aday gösterildi.
İşinize başladıktan sonra sonuçlarınız nelerdi? Kurulmasından iki ay sonra, eğitilen model C listesinde ilk üçte yer aldı ve Çin yeteneği, ChatGPT ve Claude-v1.3'ü mağlup etti.
Bu simbiyotik matrisin sonucudur.
GS-LLM modeli ise temmuz ayının sonundan bu yana ilk kez listede yer aldı ve C listesindeki 65 oyuncu arasında ilk sıralarda yer aldı.
Peki Simbiyotik Matris kimdir?
10 kişi AGI'ye meydan okuyor
Symbiotic Matrix, kendi geliştirdiği AGI teknolojisine dayalı bir endüstri veri arıtma fabrikası kurmayı hedefliyor.
Ekip esas olarak kendi geliştirdiği büyük model GS-LLM'ye güveniyor.
Model parametre ölçeği 7B-130B arasında değişir ve kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.
C-'de yer alan GS-LLM'ye dayalı iki versiyon bulunmaktadır; biri 10 milyar parametreli versiyon GS-LLM-Beta, diğeri ise 10 milyardan az parametreli mini versiyon GS-LLM-Beta-Mini'dir. .
Mini sürümün piyasaya sürülmesinin nedeni, birçok kullanıcının orijinal işletim ortamının (hatta bulut ortamının bile) büyük ölçekli yerel dağıtımı desteklemek için yeterli olmadığını fark etmesidir.
Test sonuçları, GS-LLM-Beta'nın milyarlarca sürümünün, C- sıralamasında en iyi 6. sırada yer alarak iyi performans gösterebileceğini buldu.
C listesinin başında kalabilmesinin nedenlerinden biri, simbiyotik matrisin, tüm eğitim için nispeten eksiksiz teknik destek sağlayan, tamamen bağımsız bir eğitim çerçevesi oluşturmuş olmasıdır.
İkinci nokta ise bu şirketin büyük önem verdiği verilerdir.
Symbiotic Matrix CEO'su Zhang Lin basit bir örnek verdi:
Model eğitimini insanın büyüme süreciyle karşılaştırın. Eğer çocukluğundan beri okuduğu tek şey besleyici romanlarsa, bu kişinin genel yeteneği çok güçlü olmayacaktır.
Geçen yıl ekip, bir deneyde, model verileri belirli bir büyüklük sırasına ulaştığında, veri kalitesindeki sıçramanın aslında bazı niteliksel değişikliklere neden olabileceğini buldu.
"Başka bir deyişle, nispeten küçük ölçekli (on milyarlarca gibi) bir modeliniz varsa ve onu yüksek kaliteli verilerle beslerseniz, eğitim sonuçları yüz milyarlarca seviyenin sonuçlarına çok yakın olacaktır." Zhang Lin, dedi. .
Bu deney aynı zamanda ekibin veri kalitesine ve yüksek kaliteli veri elde etmenin sistematik yollarına daha fazla dikkat etmesini sağladı.
Aslında bu nokta son zamanlarda hayatın her kesiminden giderek daha fazla ilgi görmeye başladı. Microsoft'un "İhtiyacınız olan tek şey ders kitaplarıdır" adlı yeni bir çalışması var. Çalışma, büyümenin tek çıkış yolu olmadığını, ancak yüksek kaliteli verilerin de önemli olduğunu gösteriyor. hayati.
Sonuç olarak Symbiosis ekibi, verileri günün 24 saati sürekli olarak temizleyecek şekilde veri temizlemeye yönelik bir mühendislik sistemi kurdu.
Ekip şu anda eğitim için kullanılabilecek yaklaşık 20 ton metin verisini temizledi. "Bu veri seviyesi, çok büyük bir sistemin model eğitimini destekleyebilir."
Ancak Zhang Lin, Symbiotic Matrix'in ekip tarafından temizlenen verileri kısa vadede kamuoyuna açıklamayacağını da açıkladı.
Peki ekibin oluşturmak istediği veri iyileştirme fabrikasının konsepti nedir?
Zhang Lin, eğer büyük bir model "bilginin sıkıştırılması" olarak anlaşılırsa, kendisinin de büyük bir parametre veritabanı olduğunu açıkladı.
Veri arıtma fabrikasının yapması gereken, model eğitildikten sonra parametre verilerini paylaşmak ve takas etmektir.
Büyük modellerin fonksiyonlarının parametreler aracılığıyla taşındığını bilmelisiniz.İşlem parametreleri aslında anahtarlama fonksiyonlarıdır.Büyük model fonksiyonlarının çeşitliliğine ihtiyacımız var. "Parametre ticareti en verimli yoldur."
Burada bahsedilen veriler herkesin görebileceği türden veriler değil, parametre verileridir. Sıklıkla bahsettiğimiz veriler bir metin parçası veya resimdir ve fabrikanın sahip olduğu veriler eğitilen modelin parametreleridir ve parametreler ticari olarak alınıp satılır.
"Ham veriler doğrudan alınıp satılıyor, bu da büyük miktarlar ve gizlilik sorunları nedeniyle kısıtlanıyor." Zhang Lin, veri ticareti konseptinin uzun yıllardır önerildiğini ancak bunun pazar tarafından tam olarak kabul edilmediğini açıkladı. Ekip, şuna inanıyor: eğer veri gerçekten dolaşıma girecekse, daha makul, güvenli ve etkili olması gerekiyor ki böylece parametre düzeyindeki veri işlemleri nihayet belirlenebilsin.
Ekibin vizyonuna göre, veri iyileştirme fabrikası çalıştırıldıktan sonra bazı verilerin tekrar tekrar eğitilmesi gerekmeyecek, verimlilik artacak ve maliyetler azalacak.
Büyük model sistemi tamamlamak için daha az kişi ve kaynak kullanın
Büyük model çılgınlığında büyük modellerin nasıl değerlendirileceği önemli bir konu haline geldi ve bu nedenle çeşitli listeler ortaya çıktı.
Simbiyotik Matris'in C- olarak listelenmesinin ardından dış dünya iki ana noktaya odaklandı:
Aldıkları iyi sonuçların yanı sıra ilginç olan bir nokta da listede nadir bulunan küçük bir takım olmaları.
Ekip, listenin dünyadaki tek ve en yetkili liste olmadığını ancak kuruluşundan bir ay sonra listede görünmeye başladığını ve bir kez ilk üçe girdiğini, bunun da "daha az insan ve kaynak kullandığımızı" yansıtabileceğini söyledi. büyük ölçekli model sistemlerde iyi iş çıkarın."
Doğru, Symbiosis Matrix ekibinde 10'dan az kişi var.
Çok fazla insan yok ama hepsi dövüşmede oldukça iyi——
CEO Zhang Lin, CTO Wang Junjie ve ekibin diğer çekirdek üyelerinin tamamı IDEA Araştırma Enstitüsü'ndendir ve yerli Fengshenbang ön eğitim modellerinin açık kaynak sisteminde zengin pratik deneyime sahiptir (Fengshenbang'ın şu anda 98'den fazla açık modele sahip olduğu bildirilmektedir). kaynak ön eğitim modelleri)
Zhang Lin, New York Eyalet Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun oldu ve en iyi bilgisayar konferanslarında 30'dan fazla makale yayınladı.Daha önce Guangdong-Hong Kong-Makao Büyük Körfez Bölgesi Dijital Ekonomi Enstitüsü'nde (IDEA) kıdemli araştırmacı olarak görev yaptı. ).
Wang Junjie, Waseda Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında doktora derecesine sahip ve daha önce Fengshenbang büyük model ekibinin çekirdek üyesiydi.
△Zhang Lin
Mevcut yapay zeka pazarına bakıldığında, küçük bir ekibin yapay zeka konusunda iyi bir iş çıkarabileceğine dair bir emsal yok.Yeni çağ organizasyonlarının referans noktası olarak bilinen en ünlü Vincent diyagram modeli Midjourney'in arkasında sadece 11 üye bulunuyor. Yapay zeka 2.0 çağında yurt içinde ve yurt dışında "küçük ama güzel"i vurgulayan birçok büyük model girişimci ekip ortaya çıktı.
Elbette Zhang Lin, daha derindeki nedenin, büyük modellerin yalnızca insan gücü biriktiren ve verimliliği sağlamak için az sayıda elit ekip gerektiren projeler olmaması olduğunu söyledi.
Modeli eğitirken operatör optimizasyonu, karma hassasiyet vb. gibi teknik hususların yanı sıra yüzlerce kartı aynı anda desteklerken iletişim sorunlarının tüm mühendislik yeteneklerini test ettiğini söyledi. Karşılaşılan mühendislik problemlerini küçük bir ekip çözebilir ve verimliliği artırabilirse, bunları çözmek için büyük bir ekibe güvenmeye gerek yoktur.
Buna ek olarak, küçük bir teknik çekirdek ekip, ideolojik bağımsızlığı korumaya ve kurallara bağlı kalmayarak daha fazla olasılığı keşfetmeye daha yardımcı olur.Ancak, insan gücünü istiflemek, genel verimliliği kolaylıkla düşürecektir.
Onun tahminine göre, ülkedeki büyük ölçekli modeller alanındaki en iyi yeteneklerin toplamı "yalnızca 100 kişi kadar olabilir" ve büyük bir ekip oluşturmaya çok az yer var.
Bu nedenle ekip belirli bir süre "on kişiden az" büyüklükte kalacak.
Sonuçta bu, AI 2.0 döneminin ve AI 1.0 döneminin arkasındaki paradigmalara ve kavramlara dair farklı bir anlayıştır.
İletişim sürecinde Zhang Lin, ekibin ana akım seslerden farklı anlayışını başka bir düzeyde de doğrudan dile getirdi; bu, açık ve kapalı kaynak konseptine de yansıyor.
Bir süre önce, ücretsiz ve ticari olarak temin edilebilen LLaMA-2 piyasaya sürüldüğünde, birçok kişi bunun piyasadaki startup'lara büyük bir darbe olacağını çünkü LLaMA-2'nin çoğu şirketin daha düşük maliyet ve kişiselleştirme ihtiyaçlarını karşılayabileceğini söyledi.
"LLaMA-2 pazar yapısını değiştirmedi." Symbiosis ekibinin gözünde, gerçekten lider ekipler açık kaynaklı çekirdek teknolojileri kullanmıyor.
Zhang Lin ayrıca mevcut aşamada açık kaynağın öneminin ticarileşmeyi teşvik etmekten ziyade pazarı eğitmede yattığını da sözlerine ekledi.
Raspberry Pi'nin elektronik meraklıları için anlamlı olup mobil bilgisayar pazarını değiştirmeyeceği gibi, LLAMA 2 de giriş seviyesi kullanıcılar için daha değerli ancak ticarileşmek isteyen kullanıcılar üzerinde çok az etkisi olacaktır.
Hala bunun gibi "ana akım olmayan" görüş ve anlayışlara sahip birçok simbiyotik matris var.
Örneğin, büyük modellerin genel yapay zekanın son noktası olduğuna ya da ChatGPT'nin nihai yönü temsil ettiğine inanmıyoruz.
Ayrıca tek boynuzlu at tarzı hızlı genişleme konusunda da temkinli davranıyorlar ve ekip uyumuna ve teknoloji birikimine daha fazla önem veriyorlar.
……
Gelecekteki gelişim rotasına ilişkin olarak Symbiosis Matrix kısa vadede kapalı kaynak olmayı seçiyor, gelecekte de uygun fırsatlarla açık kaynak olabilir.
Açık kaynağın iş odaklı net hedeflere sahip olması gerekir. Şu anda, büyük model teknolojisi hâlâ hızlı yineleme ve rekabet aşamasındadır ve açık kaynak çekirdek teknolojisi, ilk hamle avantajını kaybetme riskiyle karşı karşıyadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Büyük bir modelin yapımı 10 kişinin iki ayını aldı! Bir yılda en iyi 16 konferans makalesi ile ödüllendirildi: Piyasadaki en iyilerin hiçbiri açık kaynak değil
Yazar: Hengyu
**Kaynak: **Qubit'ler
Bu yılın mayıs ayında Shenzhen'de kurulan bir şirketin ekibi 10'dan az kişiden oluşuyor.
Yapmaları gereken şey hiç de küçümsenecek bir mesele değil: AGI'ye meydan okumak.
Güven nerede? Öncelikle geçmiş özgeçmişe bakın ve ikinci olarak mevcut parça sonuçlarına bakın.
Geçtiğimiz yıl, bu kişiler CVPR, ICML ve ECCV gibi önde gelen konferanslarda modelle ilgili toplam 16 büyük makale yayınladılar ve bunlardan biri, en iyi konferans olan ACL 2023'te en iyi makaleye aday gösterildi.
İşinize başladıktan sonra sonuçlarınız nelerdi? Kurulmasından iki ay sonra, eğitilen model C listesinde ilk üçte yer aldı ve Çin yeteneği, ChatGPT ve Claude-v1.3'ü mağlup etti.
Bu simbiyotik matrisin sonucudur.
GS-LLM modeli ise temmuz ayının sonundan bu yana ilk kez listede yer aldı ve C listesindeki 65 oyuncu arasında ilk sıralarda yer aldı.
Peki Simbiyotik Matris kimdir?
10 kişi AGI'ye meydan okuyor
Symbiotic Matrix, kendi geliştirdiği AGI teknolojisine dayalı bir endüstri veri arıtma fabrikası kurmayı hedefliyor.
Ekip esas olarak kendi geliştirdiği büyük model GS-LLM'ye güveniyor.
Model parametre ölçeği 7B-130B arasında değişir ve kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.
C-'de yer alan GS-LLM'ye dayalı iki versiyon bulunmaktadır; biri 10 milyar parametreli versiyon GS-LLM-Beta, diğeri ise 10 milyardan az parametreli mini versiyon GS-LLM-Beta-Mini'dir. .
Mini sürümün piyasaya sürülmesinin nedeni, birçok kullanıcının orijinal işletim ortamının (hatta bulut ortamının bile) büyük ölçekli yerel dağıtımı desteklemek için yeterli olmadığını fark etmesidir.
Test sonuçları, GS-LLM-Beta'nın milyarlarca sürümünün, C- sıralamasında en iyi 6. sırada yer alarak iyi performans gösterebileceğini buldu.
C listesinin başında kalabilmesinin nedenlerinden biri, simbiyotik matrisin, tüm eğitim için nispeten eksiksiz teknik destek sağlayan, tamamen bağımsız bir eğitim çerçevesi oluşturmuş olmasıdır.
İkinci nokta ise bu şirketin büyük önem verdiği verilerdir.
Symbiotic Matrix CEO'su Zhang Lin basit bir örnek verdi:
Model eğitimini insanın büyüme süreciyle karşılaştırın. Eğer çocukluğundan beri okuduğu tek şey besleyici romanlarsa, bu kişinin genel yeteneği çok güçlü olmayacaktır.
Geçen yıl ekip, bir deneyde, model verileri belirli bir büyüklük sırasına ulaştığında, veri kalitesindeki sıçramanın aslında bazı niteliksel değişikliklere neden olabileceğini buldu.
"Başka bir deyişle, nispeten küçük ölçekli (on milyarlarca gibi) bir modeliniz varsa ve onu yüksek kaliteli verilerle beslerseniz, eğitim sonuçları yüz milyarlarca seviyenin sonuçlarına çok yakın olacaktır." Zhang Lin, dedi. .
Bu deney aynı zamanda ekibin veri kalitesine ve yüksek kaliteli veri elde etmenin sistematik yollarına daha fazla dikkat etmesini sağladı.
Aslında bu nokta son zamanlarda hayatın her kesiminden giderek daha fazla ilgi görmeye başladı. Microsoft'un "İhtiyacınız olan tek şey ders kitaplarıdır" adlı yeni bir çalışması var. Çalışma, büyümenin tek çıkış yolu olmadığını, ancak yüksek kaliteli verilerin de önemli olduğunu gösteriyor. hayati.
Sonuç olarak Symbiosis ekibi, verileri günün 24 saati sürekli olarak temizleyecek şekilde veri temizlemeye yönelik bir mühendislik sistemi kurdu.
Ekip şu anda eğitim için kullanılabilecek yaklaşık 20 ton metin verisini temizledi. "Bu veri seviyesi, çok büyük bir sistemin model eğitimini destekleyebilir."
Ancak Zhang Lin, Symbiotic Matrix'in ekip tarafından temizlenen verileri kısa vadede kamuoyuna açıklamayacağını da açıkladı.
Peki ekibin oluşturmak istediği veri iyileştirme fabrikasının konsepti nedir?
Zhang Lin, eğer büyük bir model "bilginin sıkıştırılması" olarak anlaşılırsa, kendisinin de büyük bir parametre veritabanı olduğunu açıkladı.
Veri arıtma fabrikasının yapması gereken, model eğitildikten sonra parametre verilerini paylaşmak ve takas etmektir.
Büyük modellerin fonksiyonlarının parametreler aracılığıyla taşındığını bilmelisiniz.İşlem parametreleri aslında anahtarlama fonksiyonlarıdır.Büyük model fonksiyonlarının çeşitliliğine ihtiyacımız var. "Parametre ticareti en verimli yoldur."
Burada bahsedilen veriler herkesin görebileceği türden veriler değil, parametre verileridir. Sıklıkla bahsettiğimiz veriler bir metin parçası veya resimdir ve fabrikanın sahip olduğu veriler eğitilen modelin parametreleridir ve parametreler ticari olarak alınıp satılır.
"Ham veriler doğrudan alınıp satılıyor, bu da büyük miktarlar ve gizlilik sorunları nedeniyle kısıtlanıyor." Zhang Lin, veri ticareti konseptinin uzun yıllardır önerildiğini ancak bunun pazar tarafından tam olarak kabul edilmediğini açıkladı. Ekip, şuna inanıyor: eğer veri gerçekten dolaşıma girecekse, daha makul, güvenli ve etkili olması gerekiyor ki böylece parametre düzeyindeki veri işlemleri nihayet belirlenebilsin.
Ekibin vizyonuna göre, veri iyileştirme fabrikası çalıştırıldıktan sonra bazı verilerin tekrar tekrar eğitilmesi gerekmeyecek, verimlilik artacak ve maliyetler azalacak.
Büyük model sistemi tamamlamak için daha az kişi ve kaynak kullanın
Büyük model çılgınlığında büyük modellerin nasıl değerlendirileceği önemli bir konu haline geldi ve bu nedenle çeşitli listeler ortaya çıktı.
Simbiyotik Matris'in C- olarak listelenmesinin ardından dış dünya iki ana noktaya odaklandı:
Aldıkları iyi sonuçların yanı sıra ilginç olan bir nokta da listede nadir bulunan küçük bir takım olmaları.
Ekip, listenin dünyadaki tek ve en yetkili liste olmadığını ancak kuruluşundan bir ay sonra listede görünmeye başladığını ve bir kez ilk üçe girdiğini, bunun da "daha az insan ve kaynak kullandığımızı" yansıtabileceğini söyledi. büyük ölçekli model sistemlerde iyi iş çıkarın."
Doğru, Symbiosis Matrix ekibinde 10'dan az kişi var.
Çok fazla insan yok ama hepsi dövüşmede oldukça iyi——
CEO Zhang Lin, CTO Wang Junjie ve ekibin diğer çekirdek üyelerinin tamamı IDEA Araştırma Enstitüsü'ndendir ve yerli Fengshenbang ön eğitim modellerinin açık kaynak sisteminde zengin pratik deneyime sahiptir (Fengshenbang'ın şu anda 98'den fazla açık modele sahip olduğu bildirilmektedir). kaynak ön eğitim modelleri)
Zhang Lin, New York Eyalet Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun oldu ve en iyi bilgisayar konferanslarında 30'dan fazla makale yayınladı.Daha önce Guangdong-Hong Kong-Makao Büyük Körfez Bölgesi Dijital Ekonomi Enstitüsü'nde (IDEA) kıdemli araştırmacı olarak görev yaptı. ).
Wang Junjie, Waseda Üniversitesi'nden bilgisayar bilimi alanında doktora derecesine sahip ve daha önce Fengshenbang büyük model ekibinin çekirdek üyesiydi.
Mevcut yapay zeka pazarına bakıldığında, küçük bir ekibin yapay zeka konusunda iyi bir iş çıkarabileceğine dair bir emsal yok.Yeni çağ organizasyonlarının referans noktası olarak bilinen en ünlü Vincent diyagram modeli Midjourney'in arkasında sadece 11 üye bulunuyor. Yapay zeka 2.0 çağında yurt içinde ve yurt dışında "küçük ama güzel"i vurgulayan birçok büyük model girişimci ekip ortaya çıktı.
Elbette Zhang Lin, daha derindeki nedenin, büyük modellerin yalnızca insan gücü biriktiren ve verimliliği sağlamak için az sayıda elit ekip gerektiren projeler olmaması olduğunu söyledi.
Modeli eğitirken operatör optimizasyonu, karma hassasiyet vb. gibi teknik hususların yanı sıra yüzlerce kartı aynı anda desteklerken iletişim sorunlarının tüm mühendislik yeteneklerini test ettiğini söyledi. Karşılaşılan mühendislik problemlerini küçük bir ekip çözebilir ve verimliliği artırabilirse, bunları çözmek için büyük bir ekibe güvenmeye gerek yoktur.
Buna ek olarak, küçük bir teknik çekirdek ekip, ideolojik bağımsızlığı korumaya ve kurallara bağlı kalmayarak daha fazla olasılığı keşfetmeye daha yardımcı olur.Ancak, insan gücünü istiflemek, genel verimliliği kolaylıkla düşürecektir.
Onun tahminine göre, ülkedeki büyük ölçekli modeller alanındaki en iyi yeteneklerin toplamı "yalnızca 100 kişi kadar olabilir" ve büyük bir ekip oluşturmaya çok az yer var.
Bu nedenle ekip belirli bir süre "on kişiden az" büyüklükte kalacak.
Sonuçta bu, AI 2.0 döneminin ve AI 1.0 döneminin arkasındaki paradigmalara ve kavramlara dair farklı bir anlayıştır.
İletişim sürecinde Zhang Lin, ekibin ana akım seslerden farklı anlayışını başka bir düzeyde de doğrudan dile getirdi; bu, açık ve kapalı kaynak konseptine de yansıyor.
Bir süre önce, ücretsiz ve ticari olarak temin edilebilen LLaMA-2 piyasaya sürüldüğünde, birçok kişi bunun piyasadaki startup'lara büyük bir darbe olacağını çünkü LLaMA-2'nin çoğu şirketin daha düşük maliyet ve kişiselleştirme ihtiyaçlarını karşılayabileceğini söyledi.
"LLaMA-2 pazar yapısını değiştirmedi." Symbiosis ekibinin gözünde, gerçekten lider ekipler açık kaynaklı çekirdek teknolojileri kullanmıyor.
Zhang Lin ayrıca mevcut aşamada açık kaynağın öneminin ticarileşmeyi teşvik etmekten ziyade pazarı eğitmede yattığını da sözlerine ekledi.
Raspberry Pi'nin elektronik meraklıları için anlamlı olup mobil bilgisayar pazarını değiştirmeyeceği gibi, LLAMA 2 de giriş seviyesi kullanıcılar için daha değerli ancak ticarileşmek isteyen kullanıcılar üzerinde çok az etkisi olacaktır.
Hala bunun gibi "ana akım olmayan" görüş ve anlayışlara sahip birçok simbiyotik matris var.
Örneğin, büyük modellerin genel yapay zekanın son noktası olduğuna ya da ChatGPT'nin nihai yönü temsil ettiğine inanmıyoruz.
Ayrıca tek boynuzlu at tarzı hızlı genişleme konusunda da temkinli davranıyorlar ve ekip uyumuna ve teknoloji birikimine daha fazla önem veriyorlar.
……
Gelecekteki gelişim rotasına ilişkin olarak Symbiosis Matrix kısa vadede kapalı kaynak olmayı seçiyor, gelecekte de uygun fırsatlarla açık kaynak olabilir.
Açık kaynağın iş odaklı net hedeflere sahip olması gerekir. Şu anda, büyük model teknolojisi hâlâ hızlı yineleme ve rekabet aşamasındadır ve açık kaynak çekirdek teknolojisi, ilk hamle avantajını kaybetme riskiyle karşı karşıyadır.