💬 الأسئلة الشائعة
لماذا نحتاج إلى تراخيص ModelGo؟
توفر تراخيص ModelGo عناصر ترخيص مرنة لتلبية احتياجاتك المحددة في استخدام وتوزيع نماذج التعلم الآلي.
لماذا لا نستخدم تراخيص Llama أو Gemma؟ تراخيص Llama وGemma هي تراخيص ملكية وتؤكد ملكية حقوق النشر لـ Meta وGoogle. إذا كان مشروعك مبنيًا على Llama أو Gemma، فليس لديك خيار سوى الامتثال لتراخيصهم الأصلية. ومع ذلك، إذا كنت تملك نموذجك وتريد نشره مع الاحتفاظ بإسناد حقوق النشر الخاصة بك، فقد تفضل ترخيصًا للاستخدام العام مثل تراخيص ModelGo.
لماذا لا نستخدم تراخيص البرمجيات مفتوحة المصدر؟ تفتقر تراخيص البرمجيات مفتوحة المصدر (OSS) التقليدية إلى تعريفات واضحة فيما يتعلق بمفاهيم التعلم الآلي، مثل النماذج والمخرجات والمشتقات المنشأة عبر نقل المعرفة. يمكن أن يؤدي هذا النقص في التوافق إلى أن تكون بعض أنشطة التعلم الآلي (مثل التقطير، مزيج الخبراء) خارج سيطرة مالك النموذج وقد تعرض حقوق الملكية الفكرية للخطر.
لماذا لا نستخدم تراخيص CCs؟ اختار العديد من المطورين على HuggingFace استخدام تراخيص Creative Commons (CCs) لتقييد الاستخدام التجاري لنماذجهم. ومع ذلك، صُممت تراخيص CCs أساسًا للمصنفات مثل المقالات والموسيقى والصور، مما يجعلها غير متوافقة عند تطبيقها على نماذج التعلم الآلي. لذلك، هناك حاجة لطريقة ترخيص جديدة خاصة بالنماذج.
لماذا لا نستخدم OpenRAILs؟ في الآونة الأخيرة، تم الدعوة على نطاق واسع لتراخيص الذكاء الاصطناعي المسؤول (RAILs) لمعالجة الحاجة إلى حوكمة تقنيات الذكاء الاصطناعي، بهدف تقييد الاستخدامات غير القانونية وغير الأخلاقية للنماذج. نحن نعترف بالحاجة الناشئة لمثل هذه الحوكمة (لهذا السبب نقدم خيار RAI في تراخيص ModelGo)، لكننا ندرك أيضًا الطلب على قيود أكثر صرامة، مثل حظر الاستخدام التجاري ومشاركة المشتقات والإلزام بفتح المصدر لحماية أرباح مطوري النماذج. لهذا السبب نقترح ModelGo ونقدم المزيد من خيارات الترخيص لسد هذه الفجوة.
ما الفرق بين ModelGo وOpenRAILs؟
من منظور التركيب، بُني OpenRAILs(-M) على أساس Apache-2.0 مع بنود إضافية مصممة لمجالات التعلم الآلي. تشمل تعديلاتهم الرئيسية إضافة مرفق قيود الاستخدام وشروط تقييد السلوك القائمة على الاستخدام في نص الترخيص. لتوفير تحكم ترخيصي أكثر شمولًا، يستلهم ModelGo من التراخيص السابقة لكنه لا ينسخ أيًا من بنودها. يمكنك استخدام تراخيص MG دون القلق بشأن مشاكل حقوق النشر في نص الترخيص.
من منظور الأهداف، يدعو OpenRAILs(-M) إلى حماية النماذج من الاستخدام غير القانوني وغير الأخلاقي. مؤخرًا، قدموا مولد تراخيص لإنشاء قائمة قيود استخدام خاصة بالمجال. أهداف ModelGo مختلفة إلى حد ما؛ نهدف إلى توفير إطار عمل على غرار CCs للتحكم في استخدام وتوزيع النماذج المنشورة. على سبيل المثال، يمكن للمطورين اختيار التراخيص الأكثر تساهلًا مثل MG0-2.0 وMG-BY-2.0 بحرية للتنازل عن معظم القيود على نماذجهم، أو يمكنهم اختيار خيار NC (القابل للإلغاء) لمنع التسويق غير المرغوب فيه لنماذجهم والمحتوى المُولَّد. يهدف خيار SA إلى تشجيع المشاركة والمساهمات.
بشكل تقريبي، يمكن اعتبار MG-BY-RAI مشابهًا لـ OpenRAILs. لكننا نترك RAI كخيار لناشري النماذج. بالإضافة إلى ذلك، لمزيد من الردع ضد إساءة استخدام النماذج، فإن الحقوق الممنوحة بموجب MG-BY-RAI قابلة للإلغاء، مما يميزه عن OpenRAILs.
ما الفرق بين ModelGo وAI2 ImpACT؟
من منظور الأهداف، صُمم AI2 ImpACT لترخيص النماذج ومجموعات البيانات التي يصدرها AI2، مع شروط استخدام محددة قد لا تكون مناسبة لاحتياجات ترخيص النماذج العامة. ومع ذلك، صُمم ModelGo لتلبية الاحتياجات العامة لترخيص النماذج للمطورين.
من منظور التحكم في التوزيع، يتطلب AI2 ImpACT من المرخص لهم تقديم تقارير تأثير المشتقات للإعلان عن استخدامهم المقصود للعمل المرخص، ويُتوقع منهم بذل جهود حسنة النية ليكونوا شفافين بشأن استخدامهم المقصود. ومع ذلك، لا يحتوي ModelGo على هذه الأنواع من القيود. بالإضافة إلى ذلك، يحظر ترخيص AI2 ImpACT متوسط المخاطر مشاركة العمل الحرفي لكنه يسمح بمشاركة المشتقات، وهو عكس MG مع ND.
من الجدير بالذكر أن AI2 ImpACT يحتوي على قيود استخدام على غرار حقوق النسخ المتروكة (RAI)، مما قد يجعل مشروع التعلم الآلي بالكامل غير متوافق مع مكونات GPL-3.0. الخطر المحتمل لإعادة استخدام عمل مرخص بموجب AI2 ImpACT في بناء مشروعك هو أن الترخيص الممنوح يمكن إلغاؤه.
ما نطاق حوكمة تراخيص ModelGo؟
تنطبق تراخيص MG فقط على النموذج، لكن بنودها تحكم استخدام وتوزيع النموذج ومشتقاته، وكذلك مخرجاته، والشيفرة والسكربتات المكملة. نصنف هذه الكائنات في ثلاث فئات لتحديد نطاق البنود: المواد المرخصة، والمواد المشتقة، والمخرجات، لكل منها شروط تقييد وسياسات استخدام مختلفة. على سبيل المثال، وفقًا لشروط MG-BY-ND-2.0، يُسمح بمشاركة النسخة الحرفية من المواد المرخصة بينما يُحظر مشاركة أي مواد مشتقة.
لا ينبغي أن تنطبق تراخيص MG على مواد الأطراف الثالثة (مثل البرمجيات مفتوحة المصدر والمصنفات ذات المحتوى الحر)، ومكتبات النظام، ومجموعات البيانات (مثل مجموعة التدريب، ومجموعة التحقق، ومجموعة الاختبار). هذا يعني أن اختيار MG مع SA لا يفرض فتح مصدر البيانات المستخدمة في تطوير النموذج. نظرًا لمخاوف خصوصية البيانات وحقيقة أن هذه المجموعات أو عينات البيانات فيها تمتلك بالفعل تراخيص محتوى حر (عادةً CCs)، نعتبر مجموعات البيانات خارج نطاق تراخيص MG.
نطاق حوكمة MG
هل يجب أن أستمر في استخدام تراخيص ModelGo الإصدار V1؟
ننصح بعدم ذلك. الإصدار V1 هو مزيج من نصوص تراخيص موجودة وقد يحتوي على مشاكل حقوق نشر غير متوقعة. بالإضافة إلى ذلك، الإصدار V2 أكثر شمولًا ويتضمن بنودًا تعالج بشكل أفضل حقوق الملكية الفكرية في المشتقات. نوصي بشدة باستخدام V2 بدلًا من ذلك.
هل يجوز لي توزيع المحتوى المُولَّد؟
بالطبع نعم. لن تمتد تراخيص MG إلى المحتوى المُولَّد ولا تدعي حقوق النشر عليه. ومع ذلك، تتطلب MG مع NC وND من المستخدمين تضمين إشعار بالنموذج المصدر المستخدم لإنشاء هذا المحتوى إذا تم جمعه ونشره كمجموعة بيانات. يرجى الرجوع إلى البند "2.2 الشروط (ب)" لمزيد من المعلومات.
هل يجب علي الاحتفاظ بمعلومات الإسناد في المحتوى المُولَّد؟
يعتمد ذلك على الحالة. تنطبق خيارات BY في MG فقط على النموذج ومشتقاته (باستثناء الشيفرة والسكربتات التي قد تكون مشمولة بالفعل بتراخيص OSS منفصلة). لكن MG مع NC وND تتطلب من المستخدمين تضمين إشعار بالنموذج المصدر المستخدم لإنشاء هذا المحتوى إذا تم جمعه ونشره كمجموعة بيانات.
قابل للإلغاء مقابل غير قابل للإلغاء؛ قابل للترخيص الفرعي مقابل غير قابل للترخيص الفرعي.
تشمل الملكية الفكرية (IP) براءات الاختراع وحقوق النشر والعلامات التجارية. معظم تراخيص البرمجيات والمحتوى والنماذج لا تمنح حقوق استخدام العلامات التجارية، وقد توفر أو لا توفر تراخيص محدودة لبراءات الاختراع أو حقوق النشر. ومع ذلك، بعض التراخيص لا تنص صراحة على ما إذا كانت تراخيصها الممنوحة قابلة للإلغاء أو غير قابلة للإلغاء، قابلة للترخيص الفرعي أو غير قابلة للترخيص الفرعي، مما يؤدي إلى غموض في ترخيص الأعمال. نلخص هذه المشكلة في الجداول أدناه:
منح ترخيص براءة الاختراع:
| اسم الترخيص | قابل للإلغاء؟ | قابل للترخيص الفرعي؟ |
|---|---|---|
| Apache-2.0 | No | Not Stated |
| CodeML-OpenRAIL-M | No | Not Stated |
| CreativeML-OpenRAIL-M | No | Not Stated |
| GPL-3.0 (Copyleft) | Not Stated | Auto Licensing |
| CC-BY-4.0 | N.A. | N.A. |
| Llama License Agreement | Not Stated | Not Stated |
| SEER License Agreement | Not Stated | Not Stated |
| AFL-3.0 | Not Stated | Yes |
| Llama2 Community License | Not Stated | Not Stated |
| AI2 ImpACT License (LR, MR, HR) | Not Stated | Not Stated |
منح ترخيص حقوق النشر:
| اسم الترخيص | قابل للإلغاء؟ | قابل للترخيص الفرعي؟ |
|---|---|---|
| Apache-2.0 | No | Yes |
| CodeML-OpenRAIL-M | No | Yes |
| CreativeML-OpenRAIL-M | No | Yes |
| GPL-3.0 (Copyleft) | No | Auto Licensing |
| CC-BY-4.0 | No | Auto Licensing |
| Llama License Agreement | Yes | No ✤ |
| SEER License Agreement | Yes | No ✤ |
| AFL-3.0 | Not Stated | Yes |
| Llama2 Community License | Not Stated | Not Stated |
| AI2 ImpACT License (LR, MR, HR) | Not Stated | Not Stated |
ملاحظة: صُممت تراخيص CC لمنح تراخيص حقوق النشر للمحتوى، لذا فإن منح استخدام براءات الاختراع غير قابل للتطبيق. غير مُصرَّح: إذا لم ينص الترخيص صراحة على قابلية الإلغاء، فإنه يُفهم عمومًا على أنه قابل للإلغاء ضمنيًا. ✤: تتضمن هذه التراخيص ضمنيًا بنود ترخيص تلقائي. الترخيص التلقائي يعني أن المستلم يحصل تلقائيًا على ترخيص من المرخصين الأصليين بينما يكون الترخيص الفرعي غير ضروري.
تحدد تراخيص ModelGo قابلية الإلغاء والترخيص الفرعي بدراسة متأنية لسيناريوهاتها المستهدفة (انظر الجدول أدناه). بالنسبة لـ NC وND، هدفنا هو تعظيم تحكم المرخص له وضمان إمكانية إلغاء جميع التراخيص. لذلك، نعتمد آلية ترخيص تلقائي (بدون مرخص فرعي في هذه الحالة، ستُنهى جميع التراخيص إذا تم إلغاء الترخيص الرئيسي) بدلًا من الترخيص الفرعي. الاستثناء هو SA، حيث نعطي الأولوية أيضًا لحماية مصالح المساهمين، مما يجعل تراخيص SA غير قابلة للإلغاء وحقوق نسخ متروكة. أما بالنسبة للتراخيص المتساهلة جدًا الأخرى مثل MG0 وMG-BY، التي تشجع المشاركة والاستخدام الحر، فهي غير قابلة للإلغاء وتسمح بالترخيص الفرعي.
منح تراخيص براءات الاختراع وحقوق النشر في ModelGo:
| اسم الترخيص | قابل للإلغاء؟ | قابل للترخيص الفرعي؟ |
|---|---|---|
| MG0 | No | Yes |
| MG-BY | No | Yes |
| MG-BY-SA (Copyleft) | No | No |
| MG-BY-RAI | Yes | No |
| MG-BY-NC | Yes | No |
| MG-BY-ND | Yes | No |
| MG-BY-NC-ND | Yes | No |
| MG-BY-NC-RAI | Yes | No |
تنص تراخيص ModelGo صراحة على ما إذا كانت تمنح أو لا تمنح المرخص له تراخيص براءات الاختراع وحقوق النشر. يضمن هذا الوضوح أن يفهم مستخدمو النماذج حقوقهم والمخاطر المحتملة عند إعادة استخدام النماذج والمساهمة فيها.
هل تُعتبر MG-BY-SA تراخيص مفتوحة المصدر؟
حاليًا، لا. لم تتم الموافقة على أي من متغيرات تراخيص ModelGo من قبل مبادرة المصدر المفتوح (OSI) بعد. ومع ذلك، نهدف إلى أن يحافظ MG-BY-SA-2.0 على "انفتاح" النموذج. ومن الجدير بالذكر أيضًا أن معنى "مفتوح" قد يختلف بين البرمجيات والنماذج. في تراخيص ModelGo، يعني SA توفر المواد المرخصة والمواد المشتقة، باستثناء انفتاح مجموعة البيانات (حيث نعتبرها خارج نطاق حوكمة تراخيص MG).
هل يمكنني إغلاق مصدر نماذجي المرخصة بموجب MG مع SA؟
لا. ينطبق هذا على مشتقاتها أيضًا. MG-BY-SA-2.0 هو ترخيص حقوق نسخ متروكة، مما يعني أن جميع الأعمال المشتقة يجب أن تكون مشمولة بنفس الترخيص أيضًا. كما لا يمكنك إلغاء MG-BY-SA-2.0، على عكس GPL-3.0، الذي لا ينص صراحة على أن ترخيص براءة الاختراع الممنوح غير قابل للإلغاء.
هل ستدعم تراخيص ModelGo المزيد من خيارات الترخيص؟
ممكن. نوصي باستخدام خيارات الترخيص الأنسب لسيناريو النشر الخاص بك. قد نراجع نص الترخيص أو نضيف خيارات ترخيص جديدة لمعالجة الاحتياجات الناشئة في ترخيص النماذج. ومع ذلك، البساطة والإيجاز هما أيضًا من العوامل التي نأخذها في الاعتبار، وهو أمر مهم لتجنب تعارضات الترخيص في مشاريع التعلم الآلي.
هل يمكنني إعادة استخدام نص تراخيص ModelGo لإنشاء تراخيصي الخاصة؟
نعم، يمكنك ذلك. تسمح تراخيص ModelGo صراحة بذلك كما هو منصوص عليه في قسم "تعديل هذا الترخيص"، بشرط تقديم إشعار مقروء يصف تعديلاتك على تراخيص ModelGo الأصلية. ومع ذلك، نشجع على استخدام خيارات الترخيص الأنسب لسيناريو النشر الخاص بك لتسهيل التوحيد في ترخيص النماذج وتبسيط تحليل التراخيص في مشاريع التعلم الآلي.
هل ستصبح تعديلاتي على Model Sheet سارية المفعول؟
لا. Model Sheet ليست جزءًا من شروط وأحكام تراخيص MG، لذا لن تكون التعديلات عليها فعالة. Model Sheet مخصصة فقط لمساعدتك والمستخدمين في اختيار ترخيص وفهم محتواه. إذا كانت لديك احتياجات مخصصة لإضافتها إلى تراخيص ModelGo، فيجب عليك تعديل الأحكام في جزء الشروط والأحكام.
ماذا يحدث إذا دمجت نموذجين بموجب تراخيص MG؟
هناك سيناريوهان يعتمدان على ما إذا كانت نتيجة الدمج قابلة للفصل أو غير قابلة للفصل.
في السيناريو الأول، حيث يبقى النموذجان قابلين للفصل عن بعضهما البعض، فإن هذا الدمج (على سبيل المثال، التصويت، التكديس، مزيج الخبراء، الخط الأنبوبي، إلخ) لن ينشئ عملًا جديدًا تمامًا، وستبقى النماذج الأصلية بموجب تراخيصها الأصلية. يمكنك تطبيق ترخيص جديد على جهد الدمج الخاص بك (مثل أوزان شبكات البوابات) إذا كان ذلك قابلًا للتطبيق، لكن هذا الإجراء لن يؤثر على التراخيص الأصلية للنماذج الأساسية.
في السيناريو الثاني، حيث تؤدي عملية الدمج إلى نتيجة غير قابلة للفصل (على سبيل المثال، متوسط الأوزان، دمج النماذج، ربط الطبقات، إلخ)، يكون من الضروري التحقق من التوافق بين الترخيصين الأصليين للنماذج الأساسية قبل الدمج. يوجد توافق أحادي الاتجاه في تراخيص MG من المتساهل إلى المشروط إلى الصارم. هذا يعني أنه يمكن ترخيص نتيجة الدمج بموجب MG بخيارات أكثر صرامة، لكن خيارات أقل صرامة غير مسموح بها. نقدم لك جدول توافق لتوضيح هذه القاعدة:
جدول توافق MG
اختر ترخيصي النموذجين اللذين تريد دمجهما من الصفوف والأعمدة. تعني علامة ✅ أنه يمكنك دمج النموذجين، وهناك حل ترخيصي ممكن لإعادة ترخيص نتائج الدمج؛ وتعني علامة ⚠️ أنه بسبب شروط بدون مشتقات، لا يمكنك مشاركة نتائج الدمج، مما يؤدي إلى عدم قدرتك على تطبيق أي ترخيص على النتائج؛ وتعني علامة ❌ أنه لا يوجد حل ترخيصي ممكن لمثل هذا الدمج، لذا يجب عليك اتباع البنود المتعلقة بمشتقات التراخيص الأصلية ولكن لا يمكنك إعادة ترخيص نتائج الدمج.
على سبيل المثال، إذا دمجنا نموذجين مرخصين بموجب MG-BY-NC وMG-BY-RAI على التوالي، يمكننا إعادة ترخيص نتائج الدمج إلى MG-BY-NC-RAI. إذا أردنا دمج نماذج بموجب MG-BY وMG-BY-ND، على الرغم من أنه يبدو ممكنًا تطبيق MG-BY-ND على نتائج الدمج، باتباع شروط بدون مشتقات الخاصة بـ MG-BY-ND، لا يمكننا مشاركة مثل هذا الدمج، مما يؤدي إلى عدم قابلية تطبيق أي ترخيص. إذا أردنا دمج MG-BY-SA وMG-BY-RAI، فالمشكلة هي عدم وجود حلول ترخيص ممكنة لنتائج الدمج، لذا فإن مثل هذا الدمج غير مدعوم من تراخيص ModelGo.
بشكل عام، في معظم الحالات، يمكنك دمج النماذج المرخصة بموجب MG المتساهلة بحرية في نموذجك دون تعارضات، ودمج النماذج المرخصة بموجب MG المشروطة في نموذجك إذا اتبعت نفس القيود، لكن من الصعب دمج النماذج المرخصة بموجب MG الصارمة ومن المستحيل دمج النماذج المرخصة بموجب MG مع ND.
لماذا لا تدعم تراخيص ModelGo الجمع بين SA وRAI؟
بناءً على دراسة تحليل تراخيص التعلم الآلي السابقة، فإن قيود الاستخدام على غرار حقوق النسخ المتروكة في تراخيص RAI غير متوافقة مع البنود المتعلقة بالقيود الإضافية في القسم 10 من GPL-3.0. لذلك، مع مخاوف من أن قيود نوع RAI خارج روح المصدر المفتوح وقد تؤدي إلى إغلاق المصدر (المرجع: Greenbaum, E. (2015). The Non-Discrimination Principle in Open Source Licensing. Cardozo L. Rev., 37, 1297)، لم نقم بصياغة ترخيص MG-BY-SA-RAI.
GPL-3.0 Section 10
You may not impose any further restrictions on the exercise of the rights granted or affirmed under this License. For example, you may not impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of rights granted under this License, and you may not initiate litigation (including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that any patent claim is infringed by making, using, selling, offering for sale, or importing the Program or any portion of it.
قرار اختيار MG مع RAI أو عدمه هو قرارك بالكامل. ومع ذلك، إذا كان مشروعك يتضمن بالفعل أو يخطط لتضمين أي شيفرة ومكونات تعلم آلي بترخيص GPL أو LGPL، فمن المستحسن تجنب تراخيص RAI (ملاحظة: ينطبق الأمر نفسه على أي تراخيص تحتوي على شروط تقييد قائمة على الاستخدام، مثل OpenRAILs وتراخيص AI2 ImpACT). تشكل هذه مخاطر عالية لتعارضات الترخيص طالما أن مشروعك يتضمن أي مكونات RAI (بما في ذلك المحتوى المُولَّد والمشتقات).