Meer as drie dekades gelede, Red Hat het die potensiaal van ontwikkeling en open source lisensies gesien om beter sagteware te skep en TI-innovasie te bevorder. Dertig miljoen reëls kode later, Linux het nie net ontwikkel om die mees suksesvolle oopbron sagteware te word nie, soos ook hierdie posisie tot vandag toe. Die verbintenis tot die beginsels van oopbron gaan voort, nie net net in die korporatiewe besigheidsmodel, soos ook 'n deel van werk kultuur. In die evaluering van die maatskappy, hierdie konsepte het dieselfde impak op kunsmatige intelligensie (KI) as dit op die regte manier gedoen word, maar die wêreld van tegnologie is verdeeld oor wat die "regte manier" sou wees
Die KI, in die besonderheid die groot taalmodelle (LLMs) agter generatiewe KI (gen KI), kan nie op dieselfde manier as 'n oop program gesien word nie. In teen die sagteware, die KI-modelle bestaan hoofsaaklik uit numeriese parameters wat bepaal hoe 'n model insette verwerk, soos die verbinding wat tussen verskeie datapunten maak. Parameters van getrainde modelle is die resultaat van 'n lang proses wat 'n groot hoeveelheid opleidingsdata insluit wat sorgvuldig voorberei is, gemengde en verwerkte
Alhoewel die modelparameters nie sagteware is nie, in sommige opsigte het 'n soortgelyke funksie as die kode. Dit is maklik om te vergelyk dat die data die bronkode van die model is, julle sou baie naby aan hom. Geen oopbron, die bronkode word algemeen gedefinieer as die "voorkeurvorm" om veranderinge aan die sagteware aan te bring. Die opleidingsdata alleen pas nie in hierdie funksie nie, aangesien sy grootte verskil en van sy ingewikkelde vooropleiding proses wat lei tot 'n dun en indirekte verbinding wat enige item van die data wat in die opleiding gebruik is het met die opgelei parameters en die gevolglike gedrag van die model
Die meeste verbeterings en verbeterings in KI-modelle wat tans in die gemeenskap plaasvind, behels nie toegang tot of manipulasie van die oorspronklike opleidingsdata nie. In plaas daarvan, hulle is die resultaat van veranderinge in die modelparameters of in 'n proses of aanpassing wat ook kan dien om die model se prestasie aan te pas. Die vryheid om hierdie verbeterings aan die model te maak, vereis dat die parameters met al die toestemmings wat gebruikers onder open source lisensies ontvang, bekendgestel word
Red Hat se visie op open source KI
Red Hat glo dat die basis van oopbron KI in diemodelparameters wat open source gelisensieer is gekombineer met open source sagtewarekomponente. Dit is 'n beginpunt van die oopbron KI, maar nie die laaste bestemming van die filosofie. Red Hat moedig die open source gemeenskap aan, regulerende owerhede en die industrie om voort te gaan om te streef na groter deursigtigheid en belyning met die beginsels van open source ontwikkeling wanneer hulle KI-modelle oplei en aanpas
Dit is die visie van Red Hat as 'n maatskappy, wat 'n ekosisteem van oopbron-sagteware insluit, kan prakties met die oopbron KI betrokke raak. Dit is nie 'n poging tot 'n formele definisie nie, soos wat aOpebronbronne Inisiatief(OSI) is besig om te ontwikkel met syOopbron KI-definisie(OSAID). Dit is die standpunt van die korporasie wat die oopbron KI haalbaar en toeganklik maak vir die grootste stel gemeenskappe, organisasies en verskaffers
Hierdie perspektief in praktyk word in die praktyk gebring deur middel van werk met open source gemeenskappe, uitgebeeld deur die projekInstructLab, gelei deur Red Hat en die poging saam met IBM Researchin die Granite-familie van open source modelle met lisensie. InstructLab verminder aansienlik die hindernisse sodat mense wat nie datawetenskaplikes is nie, bydrae kan lewer tot KI-modelle. Met InstructLab, kenners in alle sektore kan hul vaardighede en kennis byvoeg, sowel vir interne gebruik as om 'n oopbron KI-model te help wat gedeel en breedweg beskikbaar is vir opwaartse gemeenskappe
Die Granite 3-modelle familie.0 hanteer 'n wye verskeidenheid van KI-gevalle gebruik, van kodegenerasie tot natuurlike taalverwerking om te onttrekinsigtevan groot datasets, alles onder 'n permissiewe open source lisensie. Ons het IBM Research gehelp om die Granite-kode modelle familie na die open source wêreld te bring en ons bly ondersteuning bied aan die modelle familie, sowel as die open source perspektief as deel van ons Red Hat AI aanbod
Die gevolge van dieonlangse aankondigings van DeepSeekwys hoe open source innovasie die KI kan beïnvloed, sowel op die vlak van die model as daarbo. Daar is duidelik bekommernisse oor die benadering van die Chinese platform, hoofsaaklik dat die lisensie van die model nie verduidelik hoe dit vervaardig is nie, wat die behoefte aan deursigtigheid versterk. Dit gesê, die genoemde ontwrigting versterk die visie van Red Hat oor die toekoms van KI: 'n oop toekoms, gefokus op kleiner modelle, geoptimaliseer en oop, wat aangepas kan word vir spesifieke sake-data-gevalle oral in die hibriede wolk.
Uitbreiding van KI-modelle buite oopbron
Die werk van Red Hat in die open source KI-ruimte gaan baie verder as InstructLab en die Granite-modelle familie, tot in die gereedskap en platforms wat nodig is om werklik KI te verbruik en produktief te gebruik. Die maatskappy het baie aktief geword in die bevordering van tegnologieprojekte en -gemeenskappe, soos byvoorbeeld (maar nie net nie):
● RamaLama, 'n open source projek wat daarop gemik is om die bestuur en plaaslike beskikbaarheid van KI-modelle te vergemaklik
● VertrouAI, 'n oopbron toolkit vir die bou van meer verantwoordelike KI-werksvloei
● Klimaties, 'n projek wat gefokus is op die hulp om KI meer volhoubaar te maak wanneer dit by energieverbruik kom
● Podman KI Laboratorium, 'n ontwikkelaarsgereedskap wat daarop gemik is om eksperimenteer met oopbron LLMs te vergemaklik
DIEonlangse aankondigingoor Neural Magic brei die korporatiewe visie op KI uit, maak dit moontlik vir organisasies om kleiner en geoptimaliseerde KI-modelle te belyn, insluitend open source stelsels wat gelisensieer is, met jou data, waar hulle ook al in die hibriede wolk woon. Die IT-organisasies kan, dan, gebruik die afleiding bedienervLLMom die besluite en die produksie van hierdie modelle te bevorder, help om 'n KI-stapel te bou wat op deursigtige en ondersteunende tegnologieë gebaseer is
Vir die korporasie, die oopbron KI leef en asem in die hibriede wolk. Die hibriede wolk bied die nodige buigsaamheid om die beste omgewing vir elke KI-werklas te kies, optimering van die prestasie, koste, skaal en veiligheidsvereistes. Die platforms, doelwitte en organisasie van Red Hat ondersteun hierdie pogings, saam met vennote in die sektor, klante en die open source gemeenskap, namate die oop bronkode in kunsmatige intelligensie gestimuleer word
Daar is 'n enorme potensiaal om hierdie oop samewerking in die AI-ruimte uit te brei. Red Hat sien 'n toekoms wat deursigtige werk in modelle insluit, soos sy opleiding. Wees volgende week of volgende maand (of selfs vroeër, gegewe die vinnigheid van die ontwikkeling van KI, die maatskappy is 'n oop gemeenskap, as 'n geheel, sal sal voortgaan om die pogings te ondersteun en aan te neem om die wêreld van KI te demokratiseer en oop te maak
