أكثر من ثلاثة عقود مضت, رأت ريد هات إمكانيات تطوير وترخيص البرمجيات مفتوحة المصدر لإنشاء برمجيات أفضل وتعزيز الابتكار في تكنولوجيا المعلومات. بعد ثلاثين مليون سطر من الشيفرة, لم يتطور لينكس فقط ليصبح البرنامج مفتوح المصدر الأكثر نجاحًا, كما أنها تحافظ على هذا الموقف حتى اليوم. الالتزام بمبادئ المصدر المفتوح مستمر, ليس فقط في نموذج الأعمال التجارية, كما أنها جزء من ثقافة العمل. في تقييم الشركة, تتمتع هذه المفاهيم بنفس التأثير على الذكاء الاصطناعي (IA) إذا تم تنفيذها بالطريقة الصحيحة, لكن عالم التكنولوجيا منقسم بشأن ما سيكون "الطريقة الصحيحة"
الذكاء الاصطناعي, خصوصًا النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI), لا يمكن رؤيتها بنفس الطريقة التي يُنظر بها إلى برنامج مفتوح. على عكس البرمجيات, تتكون نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من نماذج ذات معلمات عددية تحدد كيفية معالجة النموذج للمدخلات, تمامًا مثل الاتصال الذي يربط بين عدة نقاط بيانات. معلمات النماذج المدربة هي نتيجة لعملية طويلة تتضمن كميات هائلة من بيانات التدريب التي تم إعدادها بعناية, مخلوطين ومعالجين
على الرغم من أن معلمات النموذج ليست برمجيات, في بعض الجوانب لها وظيفة مشابهة للكود. من السهل إجراء المقارنة بأن البيانات هي الشيفرة المصدرية للنموذج, أو سيكونون قريبين منه جداً. لا مصدر مفتوح, يتم تعريف الشيفرة المصدرية عادةً على أنها "الشكل المفضل" لإجراء التعديلات على البرمجيات. بيانات التدريب وحدها لا تتناسب مع هذه الوظيفة, نظرًا لاختلاف حجمها وعملية ما قبل التدريب المعقدة التي تؤدي إلى ارتباط ضعيف وغير مباشر بين أي عنصر من البيانات المستخدمة في التدريب والمعلمات المدربة والسلوك الناتج عن النموذج
تتعلق معظم التحسينات والتطويرات في نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحدث الآن في المجتمع بعدم الوصول إلى أو التلاعب بالبيانات الأصلية للتدريب. بدلاً من ذلك, هم نتيجة لتعديلات في معلمات النموذج أو في عملية أو ضبط يمكن أن يساعد أيضًا في تحسين أداء النموذج. حرية إجراء هذه التحسينات على النموذج تتطلب أن يتم إطلاق المعلمات مع جميع الأذونات التي يحصل عليها المستخدمون بموجب تراخيص المصدر المفتوح
رؤية ريد هات للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
تعتقد ريد هات أن أساس الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يكمن فيمعلمات نموذج مرخصة بشكل مفتوح المصدر مجمعة مع مكونات برمجية مفتوحة المصدر. هذه نقطة انطلاق للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر, لكن ليس الوجهة الأخيرة للفلسفة. تشجع ريد هات مجتمع المصادر المفتوحة, السلطات التنظيمية والصناعة تواصلان السعي لتحقيق مزيد من الشفافية والتوافق مع مبادئ تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر عند تدريب وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي
هذه هي رؤية ريد هات كشركة, ما يشمله نظام بيئي من البرمجيات مفتوحة المصدر, يمكنك الانخراط بشكل عملي مع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. ليست محاولة لتعريف رسمي, كما أن الـمبادرة المصدر المفتوحتقوم (OSI) بتطوير معتعريف الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر(OSAID). هذا هو وجهة نظر الشركة التي تجعل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر قابلاً للتطبيق ومتاحاً لأكبر مجموعة من المجتمعات, المنظمات والموردين
يتم تطبيق هذا المنظور عمليًا من خلال العمل مع مجتمعات المصدر المفتوح, بارز من خلال المشروعمختبر التدريب, مدعومًا من Red Hat وجهود IBM Researchفي عائلة Granite من النماذج مفتوحة المصدر المرخصة. يقلل InstructLab بشكل كبير من الحواجز أمام الأشخاص الذين ليسوا علماء بيانات للمساهمة في نماذج الذكاء الاصطناعي. مع InstructLab, يمكن لخبراء المجال من جميع القطاعات إضافة مهاراتهم ومعرفتهم, سواء للاستخدام الداخلي أو للمساعدة في نموذج مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي مشترك ومتاحة على نطاق واسع للمجتمعات العليا
عائلة نماذج غرانيت 3.تتعامل مع مجموعة واسعة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي, من توليد الشيفرة إلى معالجة اللغة الطبيعية لاستخراجرؤىمن مجموعات البيانات الكبيرة, كل شيء بموجب ترخيص مفتوح المصدر مرن. نحن نساعد IBM Research في تقديم عائلة نماذج الكود Granite إلى عالم المصدر المفتوح ونستمر في تقديم الدعم لعائلة النماذج, سواء من وجهة نظر المصدر المفتوح أو كجزء من عرضنا Red Hat AI
أصداء الـالإعلانات الأخيرة من DeepSeekتظهر كيف يمكن أن تؤثر الابتكارات مفتوحة المصدر على الذكاء الاصطناعي, على مستوى النموذج وما بعده. من الواضح أن هناك مخاوف بشأن نهج المنصة الصينية, بشكل أساسي، أن رخصة النموذج لا تشرح كيف تم إنتاجه, ما يعزز الحاجة إلى الشفافية. بناءً على ذلك, تشدد الاضطرابات المذكورة على رؤية ريد هات بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي: مستقبل مفتوح, مركّز على النماذج الأصغر, محسّنة ومفتوحة, التي يمكن تخصيصها لحالات استخدام البيانات التجارية المحددة في أي مكان في السحابة الهجينة.
توسيع نماذج الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من المصدر المفتوح
عمل Red Hat في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يتجاوز بكثير InstructLab وعائلة نماذج Granite, الوصول إلى الأدوات والمنصات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال ومنتج. أصبحت الشركة نشطة جدًا في تعزيز المشاريع والمجتمعات التكنولوجية, مثلًا (لكن ليس فقط):
● راما لاما, مشروع مفتوح المصدر يهدف إلى تسهيل إدارة وتوفير النماذج الذكية محليًا
● تراستي إيه آي, أداة مفتوحة المصدر لبناء تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر مسؤولية
● كلوماتيك, مشروع يركز على المساعدة في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة عندما يتعلق الأمر باستهلاك الطاقة
● مختبر بودمان للذكاء الاصطناعي, أداة مطورين تركز على تسهيل التجريب مع نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر
الإعلان حديثحول Neural Magic توسع الرؤية المؤسسية حول الذكاء الاصطناعي, مما يجعل من الممكن للمنظمات محاذاة نماذج الذكاء الاصطناعي الأصغر والمُحسّنة, بما في ذلك نظام مفتوح المصدر المرخص, ببياناتك, أينما يعيشون في السحابة الهجينة. يمكن أن تكون منظمات تكنولوجيا المعلومات, إذن, استخدام خادم الاستدلالvLLMلتحفيز القرارات وإنتاج هذه النماذج, مساعدًا في بناء مجموعة من الذكاء الاصطناعي تعتمد على تقنيات شفافة ومدعومة
للمؤسسة, الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يعيش ويتنفس في السحابة الهجينة. السحابة الهجينة توفر المرونة اللازمة لاختيار أفضل بيئة لكل عبء عمل للذكاء الاصطناعي, تحسين الأداء, تكلفة, مقياس ومتطلبات الأمان. المنصات, تدعم أهداف وتنظيم Red Hat هذه الجهود, مع شركاء من القطاع, العملاء ومجتمع المصدر المفتوح, مع تزايد دفع البرمجيات مفتوحة المصدر في الذكاء الاصطناعي
هناك إمكانات هائلة لتوسيع هذا التعاون المفتوح في مجال الذكاء الاصطناعي. تتطلع ريد هات إلى مستقبل يشمل العمل الشفاف في النماذج, تمامًا مثل تدريبه. سواء في الأسبوع المقبل أو في الشهر المقبل (أو حتى قبل ذلك, نظرًا لسرعة تطور الذكاء الاصطناعي, الشركة والمجتمع مفتوحان, ككل, سيستمرون في دعم وتبني الجهود من أجل ديمقراطية وفتح عالم الذكاء الاصطناعي
