Szellemi tulajdon védelme a legmodernebb eszközökkel

Automatikus kódelemzés, kevesebb jogi kockázat és gyorsabb fejlesztés a SUSE saját fejlesztésű AI-eszközével

A nyílt forráskód értékes előnyöket tartogat a vállalatok számára: felgyorsítja a fejlesztést, elősegíti az innovációt, és lehetővé teszi, hogy a cégek világszerte bevált megoldásokra építsenek. Ezzel együtt komoly jogi kihívásokkal is jár azonban, ha a cégek open source megoldásokra alapozva fejlesztenek saját eszközöket. Minden kódrészlethez tartozhatnak ugyanis bizonyos licencfeltételek, szerzői jogi vagy exportkorlátozások, amelyeket be kell tartani. Ha pedig valaki elsiklik felettük, az később váratlan jogi következményekhez vezethet. Ezt segít elkerülni a SUSE saját fejlesztésű eszköze, a Cavil, amely mesterséges intelligenciát használ a forráskódban és dokumentációkban rejlő jogi buktatók automatikus felismeréséhez.

Jogos aggodalmak

A megoldás képes átvizsgálni a teljes forráskódot és a hozzá tartozó dokumentációt, hogy azonosítsa a fontos licencszövegeket, szerzői jogra vagy szabadalomra utaló megjegyzéseket, illetve exportkorlátozással összefüggő hivatkozásokat. Ha ilyet talál, figyelmezteti a felhasználót, így még azelőtt fény derül a problémás részekre, hogy tényleges kár keletkezne.

Korábban ehhez hagyományos neurális hálókat használtak, amelyek képesek voltak eldönteni, hogy egy kódrészlet tartalmaz‑e jogilag releváns szöveget. Bár ez a megközelítés hatékony volt, a modelleket gyakran újra kellett tanítani, hogy pontosak maradjanak a kódbázis és a nyílt forrású ökoszisztéma folyamatos változása ellenére. Az újratanítás viszont jelentős erőforrást, nagy számítási kapacitást és sok időt igényelt. A SUSE azonban most már finomhangolt nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) alkalmaz erre a feladatra, amelyek jobban értik a természetes nyelvi összefüggéseket, és így pontosabban képesek felismerni a kérdéses elemeket.

Jó LoRA teszünk

A hagyományos LLM-ek maguktól nem képesek erre az összetett feladatra, ám a LoRA (Low-Rank Adaptation) megközelítés gyors és hatékony megoldást kínál a problémára, lehetővé téve a nagy nyelvi modellek gyors és biztonságos finomhangolását a vállalat igényeinek megfelelően.

Az LLM-ek jellemzően több milliárd paramétert tartalmaznak, vagyis ennyi apró beállítás határozza meg, hogyan működnek. Ha ezeket mind módosítani szeretnék, akkor óriási számítási kapacitásra és hatalmas mennyiségű adatra lenne szükség a betanításhoz. A LoRA ezzel szemben sokkal hatékonyabb megoldást kínál: nem az egész modellt kell újratanítani, hanem csak apró, különálló adapterek módosítására van szükség, amelyek képesek a modell viselkedését a vállalat igényeihez igazítani. Ezáltal jóval kevesebb erőforrás és adat is elég, miközben a modell továbbra is megbízható és pontos marad.

A LoRA‑alapú modellek emellett emberi ellenőrzést is beépítenek a folyamatba. A rendszer javaslatokat tesz, címkézi a tartalmakat, de a végső döntést mindig egy szakember hagyja jóvá. Így az AI támogatja, de nem helyettesíti a vállalati tudást és felelősségvállalást.

Ezzel a megoldással ráadásul egyszerűbbé és hatékonyabbá tehető a jogi megfelelőség ellenőrzése, ami új lehetőségeket nyit meg a fejlesztők és a vállalatok előtt, hiszen így bárki könnyebben eligazodhat a nyílt forráskód összetett szabályai között.

A SUSE LoRA megközelítésre épülő Cavil megoldásának köszönhetően a szervezetek képesek időben felismerni a jogi kockázatokat, az emberi kontroll mellett igénybe vehető, hatékony AI-támogatás pedig nemcsak a szellemi tulajdont védi, de megbízhatóbbá és gyorsabbá is teszi a fejlesztési folyamatokat.

További információ

Cavil a GitHub-on
Angol nyelvű blog a témában
Magyar nyelvű termékinformáció
Magyarországi disztribúció: Ingram Micro
További partnereink