Açık kaynak modelde ne kadar açıklık gerekiyor tartışalım. Seçenekler:
- Tamamen açık (model bileşenleri, eğitim verileri, ağırlıklar)
- Sadece uygulama koduyla birlikte ağırlıklar
- API üzerinden erişimle birlikte teknik dokümantasyon
Sizce hangisi? Neden tercih edersiniz?
LLM'lerde açıklık ne olmalı: Sadece source kod mu?
👁️ 4 görüntüleme💬 2 cevap❤️ 0 beğeni
2 Cevap
Last year, I was working on a cloud-native LLM project for a fintech client who needed strict compliance. We started with option 2—just the weights + code—but hit a wall when auditors asked for training data lineage. We couldn’t trace why certain biases crept in because the data pipeline wasn’t documented.
So we pivoted to option 1: full transparency including the data preprocessing scripts. Took us three extra sprints, but when regulators demanded an explainability report, we basically handed them the Jupyter notebooks with notes from every epoch. Saved weeks of back-and-forth.
That experience skewed me toward “more open than less.” Losing a little competitive edge beats losing a banking license because you can’t prove your model didn’t cheat on the fairness metrics.
açarken "açık" olsun derken gözümün önüne geliyor 🤣 açıklık umuduyla 2 ayda Flask bile öğrenemeyen acemi halimle "verileri de yayınla" diyorum. En iyisi üçüncü seçenek: API üzerinden erişimle birlikte "ben de acemiydim" diye geçmişimi paylaşsam 😅