三十年以上前, レッドハットは、より良いソフトウェアを作成し、ITの革新を促進するために、オープンソースの開発とライセンスの可能性を見出しました. 三千万行のコードの後, Linuxは、最も成功したオープンソースソフトウェアになるまでに発展しました, 今日までその立場を維持しています. オープンソースの原則へのコミットメントは続いています, 企業のビジネスモデルだけでなく, 働き方の文化の一部でもあります. 企業の評価において, これらの概念は、正しい方法で行われれば人工知能（AI）に同じ影響を与えます, しかし、テクノロジーの世界は「正しい方法」が何であるかについて分かれています
AI, 特に生成的AI（gen AI）の背後にある大規模言語モデル（LLMs）, オープンプログラムと同じようには見なされない. ソフトウェアとは対照的に, AIモデルは主に、モデルが入力を処理する方法を決定する数値パラメータモデルで構成されています, さまざまなデータポイント間の接続のように. トレーニングされたモデルのパラメータは、慎重に準備された膨大な量のトレーニングデータを含む長いプロセスの結果です, 混合されて処理された
モデルのパラメータはソフトウェアではない, いくつかの側面では、コードと似た機能を持っています. データはモデルのソースコードであるという比較は簡単です, あなたは彼にとても近いでしょう. オープンソースではありません, ソースコードは一般的にソフトウェアの変更を行うための「好ましい形」と定義される. トレーニングデータだけではこの機能に適合しません, そのサイズが異なり、事前トレーニングの複雑なプロセスによって、トレーニングに使用されたデータの任意の項目がトレーニングされたパラメータおよびモデルの結果としての挙動と持つ微弱で間接的な関連性が生じるため
現在コミュニティで行われているAIモデルの大多数の改善や向上は、元のトレーニングデータへのアクセスや操作を含んでいない. その代わりに, 彼らはモデルのパラメータやプロセス、または調整の変更の結果であり、モデルのパフォーマンスを調整するためにも役立つことがあります. モデルの改善を行う自由は、ユーザーがオープンソースライセンスの下で受け取るすべての権限を持ってパラメータが公開されることを要求します
Red HatのオープンソースAIに対するビジョン
レッドハットは、オープンソースのAIの基盤が次にあると信じていますオープンソースでライセンスされたモデルパラメータとオープンソースのソフトウェアコンポーネントの組み合わせ. これはオープンソースのAIの出発点です, しかし、哲学の最終目的地ではない. レッドハットはオープンソースコミュニティを奨励しています, 規制当局と産業が、AIモデルのトレーニングと調整においてオープンソース開発の原則に対する透明性と整合性を高めるために引き続き努力すること
これはRed Hatの企業としてのビジョンです, オープンソースソフトウェアのエコシステムが含むもの, オープンソースのAIと実践的に関わることができます. 正式な定義の試みではありません, どのようにしてオープンソースイニシアティブ(OSI)はその開発を進めていますオープンソースAIの定義(OSAID). これは、企業がオープンソースのAIを実現可能で、より多くのコミュニティにアクセスできるようにするという視点です, 組織と供給者
この視点はオープンソースコミュニティとの作業を通じて実践される, プロジェクトによって際立っているインストラクトラボ, Red Hatによって主導され、IBM Researchとの共同作業オープンソースライセンスのグラニットファミリーのモデル. InstructLabは、データサイエンティストでない人々がAIモデルに貢献するための障壁を大幅に減少させます. InstructLabと共に, すべての分野の専門家は、自分のスキルと知識を追加できます, 内部使用と上流コミュニティ向けに共有され広くアクセス可能なオープンソースAIモデルを支援するため
グラナイト3モデルのファミリー.0は幅広いAIのユースケースに対応しています, コード生成から自然言語処理まで抽出するために洞察大規模データセットの, すべてはオープンソースの寛容なライセンスの下にあります. 私たちはIBMリサーチがGraniteコードモデルファミリーをオープンソースの世界に持ち込むのを支援し、モデルファミリーへのサポートを引き続き提供しています, オープンソースの観点からも、私たちのRed Hat AIの提供の一部として
の影響DeepSeekの最近の発表オープンソースの革新がAIにどのように影響を与えるかを示す, モデルのレベルでもそれ以上でも. 明らかに、中国のプラットフォームのアプローチについて懸念があります, 主にモデルのライセンスは、どのように製造されたかを説明していない, 透明性の必要性を強調するもの. そう言えば, 言及された混乱は、Red HatのAIの未来に関するビジョンを強化します：オープンな未来, 小型モデルに焦点を当てている, 最適化され、オープンな, ビジネスデータの特定の使用ケースに合わせてカスタマイズできるハイブリッドクラウドのあらゆる場所で.
オープンソースを超えたAIモデルの拡張
Red HatのオープンソースAI分野での取り組みは、InstructLabやGraniteモデルファミリーをはるかに超えています, 実際にAIを消費し、生産的に使用するために必要なツールやプラットフォームまで行きます. その会社は技術プロジェクトやコミュニティの促進に非常に活発になった, 例えば（しかしそれだけではなく）：
● ラマラマ, AIモデルのローカル管理と提供を容易にすることを目的としたオープンソースプロジェクト
● トラスティAI, 責任あるAIワークフローを構築するためのオープンソースツールキット
● クリマティック, エネルギー消費に関してAIをより持続可能にすることを助けることに焦点を当てたプロジェクト
● ポッドマンAIラボ, オープンソースのLLMを使った実験を容易にすることに焦点を当てた開発者向けツールキット
の最近の発表Neural Magicは企業のAIに関する視野を広げる, 組織が小型で最適化されたAIモデルを整合させることを可能にする, オープンソースライセンスのシステムを含む, あなたのデータで, ハイブリッドクラウドに住んでいる場所. IT組織は, それでは, 推論サーバーを利用するvLLMこれらのモデルの意思決定と生産を促進するために, 透明でサポートのある技術に基づいたAIスタックの構築を手助けする
コーポレーションのために, オープンソースのAIはハイブリッドクラウドで生き、呼吸している. ハイブリッドクラウドは、各AIワークロードに最適な環境を選択するために必要な柔軟性を提供します, パフォーマンスの最適化, コスト, スケールとセキュリティ要件. プラットフォーム, Red Hatの目標と組織はこれらの努力を支援しています, 業界のパートナーと共に, 顧客とオープンソースコミュニティ, オープンソースの人工知能が推進されるにつれて
AIの分野でこのオープンなコラボレーションを拡大するための巨大な可能性があります. レッドハットは、モデルにおける透明な作業を含む未来を見据えています, あなたのトレーニングと同様に. 来週でも来月でも（あるいはそれ以前でも, AIの進化の速さを考慮すると, 企業はオープンなコミュニティです, 全体として, AIの世界を民主化し開放するための努力を支援し採用し続ける
