Mai mult de trei decenii în urmă, Red Hat a văzut potențialul dezvoltării și al licențelor open source pentru a crea software mai bun și a stimula inovația în IT. Treizeci de milioane de linii de cod mai târziu, Linux nu s-a dezvoltat doar până la punctul de a deveni cel mai de succes software open source, cum este menținută această poziție până astăzi. Angajamentul față de principiile open source continuă, nu doar în modelul de afaceri corporativ, cum este, de asemenea, parte a culturii muncii. În evaluarea companiei, aceste concepte au același impact asupra inteligenței artificiale (IA) dacă sunt realizate în mod corect, dar lumea tehnologiei este împărțită în ceea ce privește ceea ce ar fi „modul corect”
IA, în special modelele mari de limbaj (LLMs) din spatele IA generativă (gen AI), nu poate fi văzut în aceeași lumină ca un program deschis. Spre deosebire de software, modelele de IA constau în principal din modele de parametri numerici care determină cum un model procesează intrările, la felul în care face legătura între mai multe puncte de date. Parametrii modelelor antrenate sunt rezultatul unui proces lung care implică cantități vaste de date de antrenament ce sunt pregătite cu atenție, amestecate și procesate
Deși parametrii modelului nu sunt software, în anumite aspecte au o funcție similară cu codul. Este ușor de făcut comparația că datele sunt codul sursă al modelului, voi fi foarte apropiați de el. Fără sursă deschisă, codul sursă este adesea definit ca „forma preferată” pentru a face modificări în software. Datele de antrenament singure nu se potrivesc acestei funcții, având în vedere că dimensiunea sa diferă și procesul său complicat de pre-antrenare care rezultă într-o conexiune slabă și indirectă pe care orice element din datele utilizate în antrenament o are cu parametrii antrenați și comportamentul rezultat al modelului
Majoritatea îmbunătățirilor și avansărilor în modelele de IA care au loc acum în comunitate nu implică accesul sau manipularea datelor originale de antrenament. În loc de asta, ele sunt rezultatul modificărilor în parametrii modelului sau într-un proces sau ajustare care poate servi de asemenea pentru a ajusta performanța modelului. Libertatea de a face aceste îmbunătățiri în model necesită ca parametrii să fie lansați cu toate permisiunile pe care utilizatorii le primesc sub licențe open source
Viziunea Red Hat pentru IA open source
Red Hat crede că baza IA open source se află înparametrii modelului licențiați sub formă open source combinați cu componente de software open source. Aceasta este un punct de plecare pentru IA open source, dar nu ultimul destin al filozofiei. Red Hat încurajează comunitatea open source, autoritățile de reglementare și industria continuând să se străduiască pentru a obține o mai mare transparență și aliniere cu principiile dezvoltării open source în timpul antrenării și ajustării modelelor de IA
Aceasta este viziunea Red Hat ca companie, ceea ce cuprinde un ecosistem de software open source, poți interacționa practic cu IA open source. Nu este o încercare de definiție formală, cum a ce aInițiativa Open Source(OSI) dezvoltă cu a saDefiniția AI Open Source(OSAID). Aceasta este perspectiva corporației de a face IA open source fezabilă și accesibilă pentru cel mai mare set de comunități, organizații și furnizori
Această perspectivă în practică este pusă în aplicare prin intermediul muncii cu comunitățile open source, evidentiat prin proiectInstructLab, condus de Red Hat și efortul cu IBM Researchîn familia Granite de modele open source licențiate. InstructLab reduce semnificativ barierele pentru ca persoanele care nu sunt oameni de știință în date să contribuie la modelele de IA. Cu InstructLab, specialiști din toate domeniile pot adăuga abilitățile și cunoștințele lor, atât pentru utilizare internă, cât și pentru a ajuta un model open source de IA, partajat și accesibil pe scară largă pentru comunitățile upstream
Familia de modele Granite 3.0 se ocupă cu o gamă largă de cazuri de utilizare a IA, de la generarea de cod până la procesarea limbajului natural pentru a extrageperspectivede seturi de date mari, totul sub o licență open source permisivă. Am ajutat IBM Research să aducă familia de modele de cod Granite în lumea open source și continuăm să oferim suport pentru familia de modele, atât din perspectiva open source, cât și ca parte a ofertei noastre Red Hat AI
Repercusiuneaanunțuri recente de la DeepSeekarată cum inovația open source poate impacta IA, atât la nivelul modelului, cât și dincolo de acesta. Există, evident, îngrijorări cu privire la abordarea platformei chineze, în principal că licența modelului nu explică cum a fost produs, ceea ce întărește necesitatea transparenței. Asta fiind spus, disrupția menționată întărește viziunea Red Hat asupra viitorului IA: un viitor deschis, focalizat pe modele mai mici, optimizate și deschise, care pot fi personalizate pentru cazuri de utilizare a datelor de afaceri specifice în orice loc al norului hibrid.
Extinderea modelelor de IA dincolo de open source
Munca Red Hat în domeniul IA open source depășește cu mult InstructLab și familia de modele Granite, ajungând la uneltele și platformele necesare pentru a consuma și a folosi productiv IA. Compania a devenit foarte activă în promovarea proiectelor și comunităților de tehnologie, cum ar fi de exemplu (dar nu numai):
● RamaLama, un proiect open source care vizează facilitarea gestionării și disponibilizării locale a modelelor de IA
● TrustyAI, un toolkit open source pentru construirea de fluxuri de lucru de IA mai responsabile
● Climatik, un proiect centrat pe ajutarea de a face IA mai durabilă în ceea ce privește consumul de energie
● Laboratorul AI Podman, un toolkit pentru dezvoltatori axat pe facilitarea experimentării cu LLM-uri open source
Oanunț recentdespre Neural Magic lărgește viziunea corporativă asupra IA, facilitând astfel organizațiilor să alinieze modele de IA mai mici și optimizate, inclusiv sisteme open source licențiate, cu datele tale, oriunde ar trăi în cloudul hibrid. Organizațiile IT pot, atunci, utilizați serverul de inferențăvLLMpentru a impulsiona deciziile și producția acestor modele, ajutând la construirea unui stivă de IA bazată pe tehnologii transparente și cu suport
Pentru corporație, IA open source trăiește și respiră în cloudul hibrid. Cloudul hibrid oferă flexibilitatea necesară pentru a alege cel mai bun mediu pentru fiecare sarcină de lucru de IA, optimizarea performanței, cost, scala și cerințe de securitate. Platformele, obiectivele și organizarea Red Hat susțin aceste eforturi, împreună cu parteneri din sector, clienți și comunitatea open source, pe măsură ce codul deschis în inteligența artificială este impulsionat
Există un potențial imens pentru a extinde această colaborare deschisă în domeniul IA. Red Hat vede un viitor care include muncă transparentă în modele, la felul în care te-ai antrenat. Fie săptămâna viitoare sau luna viitoare (sau chiar mai devreme, având în vedere rapiditatea evoluției IA, compania este comunitate deschisă, ca un întreg, vor continua să susțină și să adopte eforturile de democratizare și deschidere a lumii IA
