오픈소스 AI 모델의 세계 🌍\n\n오픈소스 AI 모델은\n마치 서부시대처럼\n무법지대입니다.\n모델들은 서로 얽히고\n설켜 있으며,\n다양한 요소들이\n여러 곳에서\n조합되고 있죠.\n\n하지만 여기서\n문제가 발생합니다.\n모델의 신뢰성은 어떻게\n보장할 수 있을까요?\n⚠️\n\n### Endor Labs의 새로운 플랫폼\n\n이러한 문제를 해결하기 위해\nEndor Labs가 나섰습니다.\nEndor Labs는\nHugging Face에 있는\n90만 개 이상의\n오픈소스 AI 모델을\n점수화하는\n플랫폼을 출시했습니다.\n📊\n\n이 플랫폼은 보안,\n활동성, 품질,\n인기도를 기준으로\n모델을 평가하죠.\n개발자들은\n특정 모델에 대한\n전문 지식 없이도\n플랫폼에 질문을 던져\n필요한 모델 정보를\n얻을 수 있습니다.\n💡\n\n### 보안의 복잡성과 중요성\n\nAI 모델의 보안은\n복잡하고도\n흥미로운 주제입니다.\n모델은 악의적인\n코드 주입이나\n타이포스쿼팅 같은\n위협에 취약합니다.\nEndor Labs는\n이러한 위험을 줄이기 위해\n모델 업데이트를\n자동으로 스캔합니다.\n🔍\n\n### AI와 오픈소스의 공통점\n\nAI 모델과\n오픈소스 소프트웨어는\n여러 면에서\n유사합니다.\n둘 다 외부 소스를\n활용하지만,\nAI 모델은 더 크고\n복잡합니다.\nAI 모델의 의존성은\n복잡한 그래프를\n형성하며,\n보안 관리가 어렵습니다.\n🕸️\n\n하지만 AI 모델은\n대부분 정적이며,\n업데이트 후에는\n다시 건드리지 않는\n경우가 많습니다.\n이러한 특성은\nAI 모델을 평가하는\n데 있어\n더욱 복잡하게 만듭니다.\n\n출처: VentureBeat 원문 보기