Более трех десятилетий назад, Red Hat увидела потенциал разработки и лицензий с открытым исходным кодом для создания лучших программных продуктов и содействия инновациям в ИТ. Тридцать миллионов строк кода спустя, Linux не только развился до того, чтобы стать самым успешным программным обеспечением с открытым исходным кодом, как и сохраняет эту позицию до сих пор. Обязательство следовать принципам открытого кода продолжается, не только в корпоративной бизнес-модели, как также является частью рабочей культуры. В оценке компании, эти концепции имеют одинаковое влияние на искусственный интеллект (ИИ), если они реализованы правильно, но мир технологий разделен в отношении того, что такое "правильный способ"
Искусственный интеллект, в особенности большие языковые модели (LLMs), стоящие за генеративным ИИ (gen AI), не может рассматриваться так же, как открытая программа. В отличие от программного обеспечения, модели ИИ в основном состоят из моделей числовых параметров, которые определяют, как модель обрабатывает входные данные, так же как связь, которая устанавливается между несколькими точками данных. Параметры обученных моделей являются результатом длительного процесса, включающего обширные объемы подготовленных данных для обучения, смешанные и обработанные
Хотя параметры модели не являются программным обеспечением, в некоторых аспектах имеют функцию, аналогичную коду. Легко провести сравнение, что данные являются исходным кодом модели, вы были бы очень близки к нему. Нет открытого исходного кода, исходный код обычно определяется как "предпочтительная форма" для внесения изменений в программное обеспечение. Данные для обучения сами по себе не подходят для этой функции, учитывая, что его размер отличается и из-за сложного процесса предварительного обучения, который приводит к слабой и косвенной связи между любым элементом данных, использованных в обучении, и обученными параметрами и результирующим поведением модели
Большинство улучшений и усовершенствований в моделях ИИ, которые сейчас происходят в сообществе, не связаны с доступом или манипуляцией оригинальными данными для обучения. Вместо этого, они являются результатом изменений в параметрах модели или в процессе или настройке, которые также могут служить для корректировки производительности модели. Свобода вносить эти улучшения в модель требует, чтобы параметры были опубликованы со всеми разрешениями, которые пользователи получают по лицензиям с открытым исходным кодом
Видение Red Hat для открытого ИИ
Red Hat считает, что основа открытого ИИ находится впараметры модели, лицензированные в формате open source, в сочетании с компонентами программного обеспечения open source. Это отправная точка для открытого исходного кода ИИ, но не последнее назначение философии. Red Hat поддерживает сообщество открытого программного обеспечения, регулирующие органы и индустрия продолжают прилагать усилия для достижения большей прозрачности и согласования с принципами разработки open source при обучении и настройке моделей ИИ
Это видение Red Hat как компании, что охватывает экосистему программного обеспечения с открытым исходным кодом, можно практическим образом взаимодействовать с открытым ИИ. Это не попытка формального определения, как к тому чтоИнициатива открытого программного обеспечения(OSI) разрабатывает с вашейОпределение открытого исходного кода ИИ(ОСАИД). Это точка зрения корпорации, которая делает ИИ с открытым исходным кодом осуществимым и доступным для наибольшего числа сообществ, организации и поставщики
Эта точка зрения на практике реализуется через работу с сообществами open source, выделенный проектомInstructLab, возглавляемый Red Hat и усилиями IBM Researchв семье Granite моделей с открытым исходным кодом с лицензией. InstructLab значительно снижает барьеры для людей, не являющихся учеными данных, чтобы они могли вносить свой вклад в модели ИИ. С InstructLab, специалисты в области всех секторов могут добавить свои навыки и знания, как для внутреннего использования, так и для помощи в создании открытой модели ИИ, доступной и широко используемой для сообществ верхнего уровня
Семейство моделей Granite 3.0 охватывает широкий спектр случаев использования ИИ, от генерации кода до обработки естественного языка для извлеченияидеибольших наборов данных, всё под разрешительной лицензией open source. Мы помогли IBM Research представить семью моделей кода Granite в мир открытого программного обеспечения и продолжаем поддерживать эту семью моделей, как с точки зрения open source, так и как часть нашего предложения Red Hat AI
Реперкуссияпоследние объявления DeepSeekпоказывает, как инновации с открытым исходным кодом могут повлиять на ИИ, как на уровне модели, так и за его пределами. Очевидно, есть опасения по поводу подхода китайской платформы, в основном потому, что лицензия модели не объясняет, как она была создана, что подчеркивает необходимость прозрачности. Сказав это, упомянутая дезрупция подтверждает видение Red Hat о будущем ИИ: открытое будущее, сосредоточенный на меньших моделях, оптимизированные и открытые, которые могут быть настроены для конкретных случаев использования бизнес-данных в любом месте гибридного облака.
Расширение моделей ИИ за пределами открытого кода
Работа Red Hat в области открытого программного обеспечения ИИ выходит далеко за рамки InstructLab и семейства моделей Granite, идти к инструментам и платформам, необходимым для фактического потребления и продуктивного использования ИИ. Компания стала очень активной в поддержке проектов и сообществ в области технологий, например (но не только):
● РамаЛама, проект с открытым исходным кодом, который направлен на упрощение управления и локального предоставления моделей ИИ
● TrustyAI, открытый инструмент для создания более ответственных рабочих процессов ИИ
● Климатик, проект, сосредоточенный на помощи в том, чтобы сделать ИИ более устойчивым в отношении потребления энергии
● Лаборатория искусственного интеллекта Podman, набор инструментов для разработчиков, сосредоточенный на упрощении экспериментов с открытыми LLM
ТОнедавнее объявлениео Neural Magic расширяет корпоративное видение ИИ, делая возможным для организаций выравнивание меньших и оптимизированных моделей ИИ, включая лицензированные системы с открытым исходным кодом, с вашими данными, где бы они ни жили в гибридном облаке. Организации ИТ могут, так, использовать сервер выводаvLLMдля стимулирования решений и производства этих моделей, помогая построить стек ИИ на основе прозрачных технологий и с поддержкой
Для корпорации, открытый ИИ живет и дышит в гибридном облаке. Гибридное облако предоставляет необходимую гибкость для выбора наилучшей среды для каждой нагрузки ИИ, оптимизация производительности, стоимость, масштаб и требования к безопасности. Платформы, цели и организация Red Hat поддерживают эти усилия, вместе с партнерами из сектора, клиенты и сообщество open source, по мере того как открытый код в искусственном интеллекте будет продвигаться
Существует огромный потенциал для расширения этого открытого сотрудничества в области ИИ. Red Hat видит будущее, которое охватывает прозрачную работу в моделях, так же как и ваше обучение. Будь то на следующей неделе или в следующем месяце (или даже раньше, учитывая скорость развития ИИ, компания и сообщество открыты, в целом, будут продолжать поддерживать и принимать усилия по демократизации и открытию мира ИИ
