Potrebbe essere utile, in questa discussione, richiamare questo recente studio che va oltre la dicotomia aperto/chiuso

 Liesenfeld, Andreas, and Mark Dingemanse. 2024. ‘Rethinking Open Source Generative AI: Open-Washing and the EU AI Act’. In The 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’24). Rio de Janeiro, Brazil: ACM. 

Link risultati empirici: https://opening-up-chatgpt.github.io/ 

Link articolo completo: https://pure.mpg.de/pubman/item/item_3588217_2/component/file_3588218/liesenfeld_dingemanse_2024_FAccT_generative_AI_open-washing_EU_AI_Act.pdf 

A.

Il giorno 6 set 2024, alle ore 11:59, Antonio <antonio@piumarossa.it> ha scritto:

Credo il senso di quella frase che citi sia stato frainteso. Il senso è
questo: I pesi di Llama (che non è né Open Source né Open Source AI) sono
modificati eccome (cfr. https://llama.meta.com/community-stories/) ...

Ok, allora lo diciamo meglio. Quelle sono "opere derivate", sono integrazioni di precedenti pesi.
Prendiamone uno, https://huggingface.co/blog/aaditya/openbiollm
E' "fine-tuned from models: Meta-Llama-3-70B-Instruct".
Non posso, ad esempio, cambiare il dizionario (devo usare quello di Llama), non posso operare nessuna modifica in diminuzione. E' un open source parziale.

A.