สรุป: Open Model และ Local AI
ทบทวน weights, license, incentive, emergence, distillation, hardware และ local tools
เป้าหมาย: อนุมัติหรือปฏิเสธ local model ด้วย decision record ที่ตรวจได้ · ใช้เวลาประมาณ 15 นาที
ข้อ 1
weights บอก training data ทั้งหมดหรือไม่
- บอก
- ไม่บอก
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ไม่บอก การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
ข้อ 2
open weights เท่ากับ open source เสมอหรือไม่
- เสมอ
- ไม่เสมอ
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ไม่เสมอ การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
ข้อ 3
distillation อาจสูญเสียอะไร
- quality/diversity/calibration/safety
- ไม่มีอะไร
ดูคำตอบและคำอธิบาย
quality/diversity/calibration/safety การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
ข้อ 4
คำนวณ memory จากอะไร
- parameters×bits และ KV/overhead
- ชื่อโมเดล
ดูคำตอบและคำอธิบาย
parameters×bits และ KV/overhead การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
ข้อ 5
local แปลว่า private อัตโนมัติหรือไม่
- ใช่
- ไม่ใช่
ดูคำตอบและคำอธิบาย
ไม่ใช่ การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
ข้อ 6
local API ควรเริ่ม bind ที่ไหน
- public network
- localhost ตามความจำเป็น
ดูคำตอบและคำอธิบาย
localhost ตามความจำเป็น การควบคุมมากขึ้นหมายถึงทีมรับผิดชอบการตรวจและ operation มากขึ้น
บันทึกช่วยจำ
- ติดตาม license และ model version ทุกครั้งที่ update
- ทำ inventory และลบ model/data เมื่อหมดวัตถุประสงค์
สรุปบทเรียนนี้
- rights first
- fit on real task
- operate securely