30년 이상 전에, 레드햇은 더 나은 소프트웨어를 만들고 IT 혁신을 촉진하기 위해 오픈 소스 개발 및 라이센스의 잠재력을 보았습니다. 삼천만 줄의 코드 후, 리눅스는 오픈 소스 소프트웨어 중 가장 성공적인 소프트웨어가 될 만큼 발전했다, 오늘날까지도 이 입장을 유지하고 있다. 오픈 소스 원칙에 대한 헌신은 계속됩니다, 기업 모델뿐만 아니라, 일하는 문화의 일부이기도 하다. 회사의 평가에서, 이 개념들은 올바른 방식으로 수행될 경우 인공지능(AI)에 동일한 영향을 미친다, 하지만 기술 세계는 "올바른 방법"에 대해 나뉘어 있다
인공지능, 특히 생성적 인공지능(Gen AI) 뒤에 있는 대형 언어 모델(LLMs), 열린 프로그램과 같은 방식으로 볼 수는 없다. 소프트웨어와는 반대로, AI 모델은 주로 모델이 입력을 처리하는 방식을 결정하는 수치 매개변수 모델로 구성됩니다, 여러 데이터 포인트 간의 연결처럼. 훈련된 모델의 매개변수는 신중하게 준비된 방대한 양의 훈련 데이터가 포함된 긴 과정의 결과입니다, 혼합되고 가공된
모델의 매개변수가 소프트웨어가 아닐지라도, 몇 가지 측면에서 코드와 유사한 기능을 가지고 있다. 데이터가 모델의 소스 코드라는 비교는 쉽다, 그들은 그와 매우 가까울 것이다. 오픈 소스 없음, 소스 코드는 소프트웨어 수정에 대한 "선호하는 형태"로 일반적으로 정의됩니다. 훈련 데이터만으로는 이 기능에 적합하지 않습니다, 그의 크기가 다르고 복잡한 사전 훈련 과정으로 인해 훈련에 사용된 데이터의 어떤 항목이 훈련된 매개변수 및 모델의 결과 행동과 가지는 미약하고 간접적인 연결이 발생합니다
현재 커뮤니티에서 발생하고 있는 대부분의 AI 모델 개선 및 향상은 원래 훈련 데이터에 대한 접근이나 조작을 포함하지 않습니다. 대신에, 그들은 모델의 매개변수나 프로세스 또는 조정의 수정 결과이며, 이는 모델의 성능을 조정하는 데에도 사용될 수 있다. 이러한 모델 개선을 할 자유는 사용자들이 오픈 소스 라이센스에 따라 받는 모든 권한으로 매개변수가 제공되어야 함을 요구한다
레드햇의 오픈 소스 AI에 대한 비전
레드햇은 오픈 소스 AI의 기반이 다음에 있다고 믿습니다오픈 소스 방식으로 라이센스된 모델 파라미터와 오픈 소스 소프트웨어 구성 요소 결합. 이것은 오픈 소스 AI의 출발점입니다, 하지만 철학의 마지막 목적지는 아니다. 레드햇은 오픈 소스 커뮤니티를 장려합니다, 규제 당국과 산업이 AI 모델을 훈련하고 조정하는 데 있어 오픈 소스 개발 원칙에 대한 더 큰 투명성과 일치를 얻기 위해 계속 노력하고 있습니다
이것은 레드햇의 기업으로서의 비전입니다, 오픈 소스 소프트웨어 생태계를 포괄하는 것, 오픈 소스 AI와 실질적으로 참여할 수 있습니다. 정식 정의의 시도가 아니다, 어떻게 그에 대해오픈 소스 이니셔티브(OSI)는 당신의와 함께 개발하고 있습니다오픈 소스 AI 정의(OSAID). 이것은 기업이 오픈 소스 AI를 가장 많은 커뮤니티에 대해 실행 가능하고 접근 가능하게 만든다는 관점이다, 조직 및 공급업체
이 관점은 오픈 소스 커뮤니티와의 작업을 통해 실제로 적용됩니다, 프로젝트로 두드러진인스트럭트랩, 레드햇이 주도하고 IBM 리서치와의 협력오픈 소스 라이센스 모델인 그래나이트 패밀리에서. InstructLab은 데이터 과학자가 아닌 사람들이 AI 모델에 기여할 수 있는 장벽을 크게 줄입니다. InstructLab과 함께, 모든 분야의 전문가들이 자신의 기술과 지식을 추가할 수 있습니다, 내부 사용뿐만 아니라 상류 커뮤니티를 위한 공유되고 널리 접근 가능한 오픈 소스 AI 모델을 돕기 위해
그라나이트 3 모델 가족.0은 다양한 AI 사용 사례를 다룹니다, 코드 생성부터 자연어 처리까지 추출하기 위해통찰력대규모 데이터셋, 모든 것이 허용된 오픈 소스 라이센스 하에. 우리는 IBM Research가 Granite 코드 모델 가족을 오픈 소스 세계에 도입하는 데 도움을 주었고 모델 가족에 대한 지원을 계속하고 있습니다, 오픈 소스 관점과 우리의 레드햇 AI 제공의 일환으로
의 파급 효과DeepSeek의 최근 발표오픈 소스 혁신이 인공지능에 미치는 영향을 보여줘, 모델 수준에서뿐만 아니라 그 이상에서. 분명히 중국 플랫폼의 접근 방식에 대한 우려가 있다, 주로 모델의 라이센스가 어떻게 제작되었는지 설명하지 않는다는 것, 투명성의 필요성을 강화하는 것. 그렇다면, 언급된 파괴는 레드햇의 AI 미래에 대한 비전을 강화합니다: 열린 미래, 작은 모델에 집중하다, 최적화되고 개방된, 특정 비즈니스 데이터 사용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있는 하이브리드 클라우드의 모든 위치에서.
오픈 소스를 넘어서는 AI 모델 확장
레드햇의 오픈 소스 AI 분야에서의 작업은 인스트럭트랩과 그라나이트 모델 가족을 훨씬 넘어섭니다, 실제로 AI를 소비하고 생산적으로 사용할 수 있는 도구와 플랫폼까지 포함하여. 회사는 기술 프로젝트와 커뮤니티를 촉진하는 데 매우 적극적이 되었다, 예를 들어 (하지만 그뿐만 아니라):
● 라마라마, AI 모델의 관리 및 로컬 배포를 용이하게 하는 오픈 소스 프로젝트
● 트러스트AI, 책임 있는 AI 워크플로우 구축을 위한 오픈 소스 툴킷
● 클리마틱, 에너지 소비와 관련하여 AI를 보다 지속 가능하게 만드는 데 도움을 주는 프로젝트
● 포드맨 AI 연구소, 오픈 소스 LLM 실험을 용이하게 하는 데 중점을 둔 개발자 도구 키트
오최근 발표Neural Magic은 기업의 AI에 대한 시각을 확장합니다, 조직들이 더 작고 최적화된 AI 모델을 정렬할 수 있도록 하는 것, 오픈 소스 라이센스 시스템 포함, 당신의 데이터로, 하이브리드 클라우드에서 어디에 살든. IT 조직은 할 수 있습니다, 그러면, 추론 서버를 사용하다vLLM이러한 모델의 결정과 생산을 촉진하기 위해, 투명한 기술과 지원을 기반으로 한 AI 스택 구축을 돕고 있습니다
법인에 대해, 오픈 소스 AI는 하이브리드 클라우드에서 살고 숨쉰다. 하이브리드 클라우드는 각 AI 작업 부하에 가장 적합한 환경을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다, 성능 최적화, 비용, 규모 및 보안 요구 사항. 플랫폼들, 레드햇의 목표와 조직은 이러한 노력을 지원합니다, 업계 파트너들과 함께, 고객과 오픈 소스 커뮤니티, 인공지능의 오픈 소스가 촉진됨에 따라
AI 분야에서 이 개방형 협력을 확대할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다. 레드햇은 모델에서 투명한 작업을 포괄하는 미래를 보고 있다, 당신의 훈련과 마찬가지로. 다음 주든 다음 달이든 (혹은 그 이전이든, AI의 발전 속도를 감안할 때, 회사는 열린 커뮤니티입니다, 전체적으로, 그들은 AI의 세계를 민주화하고 개방하기 위한 노력을 계속 지원하고 채택할 것이다
