Több mint három évtizeddel ezelőtt, A Red Hat látta a nyílt forráskódú fejlesztés és licencelés potenciálját a jobb szoftverek létrehozásában és az IT-innováció ösztönzésében. Harminc millió sor kód után, a Linux nemcsak fejlődött annyira, hogy a legsikeresebb nyílt forráskódú szoftverré váljon, mint a mai napig megőrzi ezt a pozíciót. Az open source elvek iránti elkötelezettség folytatódik, nemcsak a vállalati üzleti modellben, mint a munka kultúrájának része is. A cég értékelésében, ezek a fogalmak ugyanazt a hatást gyakorolják a mesterséges intelligenciára (MI), ha helyesen alkalmazzák, de a technológia világa megosztott abban, hogy mi lenne a "helyes mód"
A MI, különösen a generatív AI mögött álló nagy nyelvi modellek (LLM-ek), nem tekinthető ugyanúgy, mint egy nyílt program. A szoftverrel ellentétben, az AI modellek elsősorban numerikus paraméterekből állnak, amelyek meghatározzák, hogyan dolgozza fel a modell a bemeneteket, ahogyan a kapcsolatot teremt több adatpont között. A betanem modellek paraméterei egy hosszú folyamat eredményei, amely során hatalmas mennyiségű, gondosan előkészített tanítóadatot használnak, keverve és feldolgozva
Bár a modell paraméterei nem szoftverek, bizonyos szempontból hasonló funkciót töltenek be a kódhoz. Könnyű azt a párhuzamot vonni, hogy az adatok a modell forráskódja, nagyon közel lennének hozzá. Nincs nyílt forráskód, a forráskódot általában a szoftver módosításainak „preferált formájaként” definiálják. A képzési adatok önmagukban nem illeszkednek ebbe a funkcióba, tekintettel arra, hogy a mérete eltér és a bonyolult előképzési folyamata miatt, amely gyenge és közvetett kapcsolatot eredményez a képzés során használt adatok bármely elemének és a betanított paraméterek, valamint a modell eredményes viselkedése között
A legtöbb fejlesztés és javítás az AI modellekben, amelyek most zajlanak a közösségben, nem érinti az eredeti tanulási adatokhoz való hozzáférést vagy azok manipulálását. Helyette, ezek a modellparaméterek vagy egy folyamat vagy beállítás módosításainak eredményei, amelyek szintén szolgálhatnak a modell teljesítményének finomhangolására. A modellben végrehajtott fejlesztések szabadsága megköveteli, hogy a paramétereket minden engedéllyel együtt bocsássák rendelkezésre, amelyet a felhasználók open source licenc alatt kapnak
A Red Hat nyílt forráskódú mesterséges intelligenciára vonatkozó víziója
A Red Hat úgy véli, hogy az open source AI alapja anyílt forráskódú licencelt modellparaméterek kombinálva nyílt forráskódú szoftverkomponensekkel. Ez egy nyílt forráskódú MI kiindulópontja, de nem az utolsó célja a filozófiának. A Red Hat ösztönzi a nyílt forráskódú közösséget, szabályozó hatóságok és az ipar továbbra is arra törekednek, hogy nagyobb átláthatóságot és összhangot érjenek el az open source fejlesztési elvekkel az AI modellek képzése és finomhangolása során
Ez a Red Hat vállalatként kialakított víziója, milyen területeket ölel fel egy nyílt forráskódú szoftver ökoszisztéma, gyakorlati módon is részt vehet a nyílt forráskódú MI-val. Ez nem egy hivatalos meghatározás kísérlete, mint ahogy aNyílt Forráskódú Kezdeményezés(OSI) az önével fejlesztiNyílt forráskódú mesterséges intelligencia definíciója(OSAID). Ez a vállalat nézőpontja, hogy a nyílt forráskódú MI megvalósítható és hozzáférhető legyen a legnagyobb közösségek számára, szervezetek és beszállítók
Ez a nézőpont a gyakorlatban az open source közösségekkel végzett munka révén valósul meg, kiemelkedő a projekttelInstructLab, a Red Hat által vezetett és az IBM Research-szel folytatott erőfeszítésa Granite család nyílt forráskódú licencelt modelljei. Az InstructLab jelentősen csökkenti az akadályokat, hogy olyan emberek, akik nem adatkutatók, hozzájárulhassanak az AI modellekhez. Az InstructLab-bal, a szakterület szakértői minden ágazatban hozzáadhatják készségeiket és tudásukat, mind belső használatra, mind pedig egy nyílt forráskódú, közösségek számára megosztott és széles körben hozzáférhető IA modell támogatására
A Granite 3 modellek családja.0 széles körű AI használati esetekkel foglalkozik, a kódgenerálástól a természetes nyelv feldolgozásáig az extrakcióhozinsightoknagy adathalmazokról, minden egy engedékeny nyílt forráskódú licenc alatt. Segítettünk az IBM Research-nek a Granite kódmodell család nyílt forráskódú világba való bevezetésében, és továbbra is támogatjuk a modellcsaládot, mind az open source szempontjából, mind a Red Hat AI ajánlatunk részeként
A visszhangja aa DeepSeek legfrissebb hirdetéseimutasd meg, hogyan befolyásolhatja az open source innováció a mesterséges intelligenciát, akár a modell szintjén, mint azon túl. Nyilvánvalóan aggályok merülnek fel a kínai platform megközelítése kapcsán, főként, hogy a modell licencje nem magyarázza el, hogyan készült, amiatt erősíti a transzparencia szükségességét. Ezt mondva, a megzavartás megerősíti a Red Hat jövőképet az AI-ról: egy nyitott jövő, kisebb modellekre összpontosítva, optimalizált és nyitott, amelyek testreszabhatók a konkrét üzleti adatfelhasználási esetekhez a hibrid felhő bármely helyszínén.
AI modellek kiterjesztése a nyílt forráskódon túl
A Red Hat munkája az open source AI területén messze túlmutat az InstructLab-on és a Granite modellek családján, eljutni az AI tényleges használatához és produktív alkalmazásához szükséges eszközökhöz és platformokhoz. A vállalat nagyon aktívvá vált a technológiai projektek és közösségek támogatásában, például (de nem csak):
● RamaLama, egy nyílt forráskódú projekt, amely célja a mesterséges intelligencia modellek helyi kezelésének és elérhetőségének megkönnyítése
● TrustyAI, egy nyílt forráskódú eszközkészlet a felelősebb AI munkafolyamatok létrehozásához
● Klímatik, egy olyan projekt, amely a mesterséges intelligencia fenntarthatóbbá tételére összpontosít az energiafogyasztás szempontjából
● Podman AI Laboratórium, egy fejlesztői eszközkészlet, amely a nyílt forráskódú LLM-ekkel való kísérletezés megkönnyítésére összpontosít
Afriss bejelentésa Neural Magic bővíti a vállalati látásmódot az MI-ről, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy összehangolják a kisebb és optimalizált AI modelleket, beleértve a nyílt forráskódú licencelt rendszereket, a te adataiddal, bárhol is élnek a hibrid felhőben. A TI szervezetek képesek, akkor, használja az inferencia szervertvLLMa döntések és ezeknek a modelleknek a gyártása előmozdítása érdekében, segítségnyújtás egy átlátható és támogatott technológiákra épülő mesterséges intelligencia rendszer kiépítésében
A vállalat számára, a nyílt forráskódú AI él és lélegzik a hibrid felhőben. A hibrid felhő a szükséges rugalmasságot biztosít ahhoz, hogy a legjobb környezetet válasszuk minden egyes AI munkaterheléshez, a teljesítmény optimalizálása, költség, skála és biztonsági követelmények. A platformok, a Red Hat céljai és szervezete támogatják ezeket az erőfeszítéseket, a szektor partnereivel együtt, ügyfelek és az open source közösség, ahogy a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia előrehalad
Óriási potenciál van a nyílt együttműködés bővítésére a mesterséges intelligencia területén. A Red Hat egy olyan jövőt lát, amely átlátható munkát ölel fel a modellekben, ugyanúgy, mint a képzése. Legyen a következő héten vagy a következő hónapban (vagy akár előbb, figyelembe véve az AI fejlődésének gyorsaságát, a vállalat és a közösség nyitott, egészként, továbbra is támogatni fogják és elfogadják az erőfeszítéseket az MI világának demokratizálására és megnyitására
