Več kot tri desetletja nazaj, Red Hat je prepoznal potencial razvoja in licenc open source za ustvarjanje boljših programske opreme in spodbujanje inovacij v IT. Trideset milijona linij kode kasneje, Linux se ni le ne le razvilo do te mere postalo najuspešnejše odprtokodno programsko opremo, kot tudi ohranja to stališče še danes. Zavezanost načelom odprte kode se nadaljuje, ne le v modelu korporativnega poslovanja, kot tudi del delovne kulture. V oceni podjetja, ti koncepti imajo enak vpliv na umetno inteligenco (UI), če so izvedeni na pravilen način, ampak svet tehnologije je razdeljen glede tega, kaj bi bila "prava pot"
IA, posebno veliki jezikovni modeli (LLM) za generativno umetno inteligenco (gen AI), ne more biti videna na enak način kot odprt program. V nasprotju s programsko opremo, modeli umetne inteligence so predvsem modeli numeričnih parametrov, ki določajo, kako model obdeluje vhodne podatke, tako kot povezava, ki jo ustvari med različnimi podatkovnimi točkami. Parametri usposobljenih modelov so rezultat dolgega procesa, ki vključuje obsežne količine podatkov za usposabljanje, ki so skrbno pripravljeni, zmešani in obdelani
Čeprav parametri modela niso programska oprema, v nekaterih vidikih imajo podobno funkcijo kot koda. Enostavno je primerjati, da so podatki izvorna koda modela, bi bili zelo blizu njega. Brez odprte kode, izvorna koda se običajno opredeljuje kot "preferirana oblika" za izvajanje sprememb v programski opremi. Podatki za usposabljanje sami ne ustrezajo tej funkciji, glede tega, da se njegova velikost razlikuje in zaradi zapletenega procesa predusposabljanja, ki vodi do šibke in posredne povezave, ki jo ima kateri koli element podatkov, uporabljenih pri usposabljanju, s treniranimi parametri in rezultantnim vedenjem modela
Večina izboljšav in nadgradenj v modelih umetne inteligence, ki se trenutno dogajajo v skupnosti, ne vključuje dostopa ali manipulacije z izvirnimi podatki za usposabljanje. Namesto tega, so rezultat sprememb v parametrih modela ali v procesu ali prilagoditvi, ki lahko prav tako služi za prilagoditev zmogljivosti modela. Svoboda za izvajanje teh izboljšav v modelu zahteva, da so parametri izdani z vsemi dovoljenji, ki jih uporabniki prejemajo pod licencami odprte kode
Vizija Red Hata za odprto izvorno umetno inteligenco
Red Hat verjame, da je osnova odprtokodne umetne inteligence vlicencirani modeli parametrov odprte kode v kombinaciji z odprtokodnimi programski komponentami. To je izhodišče odprtokodne umetne inteligence, ampak ne zadnja destinacija filozofije. Red Hat spodbuja skupnost odprte kode, regulatorne oblasti in industrija, da nadaljujeta prizadevanja za večjo preglednost in usklajenost s principi razvoja odprte kode pri usposabljanju in prilagajanju modelov umetne inteligence
To je vizija podjetja Red Hat, kaj zajema ekosistem odprtokodne programske opreme, lahko se praktično angažirate z odprtokodno umetno inteligenco. To ni je poskus formalne definicije, kako da aIniciativa de Código Aberto(OSI) razvija s svojoDefinicija odprtokodne umetne inteligence(OSAID). To je stališče korporacije, ki omogoča, da je odprtokodna umetna inteligenca izvedljiva in dostopna za največje število skupnosti, organizacije in dobavitelji
Ta točka pogleda se v praksi uresničuje preko dela s skupnostmi odprte kode, izpostavljen s projektomInstructLab, vodeno s strani Red Hat in prizadevanjem z IBM Researchv družini Granite modelov z odprto kodo licenciranih. InstructLab znatno zmanjšuje ovire, da lahko ljudje, ki niso podatkovni znanstveniki, prispevajo k modelom umetne inteligence. Z InstructLab, strokovni sodelavci vseh sektorjev lahko dodajo svoje veščine in znanje, tako za interno uporabo kot za pomoč odprtokodnemu modelu umetne inteligence, ki je deljen in široko dostopen za skupnosti upstream
Družina modelov Granite 3.0 obravnava širok spekter primerov uporabe umetne inteligence, od generacije kode do obdelave naravnega jezika za ekstrakcijovpogledivelikih naborov podatkov, vse pod permissivno licenco odprte kode. Pomagali smo IBM Research, da je družino modelov Granite pripeljala v svet odprte kode, in še naprej nudimo podporo družini modelov, tako z vidika odprte kode kot del naše ponudbe Red Hat AI
Reperkusijanajnovejši oglasi DeepSeekprikaži kako inovacija otvorenog koda može utjecati na AI, tako na ravni modela kot tudi onkraj. Očitno so skrbi glede pristopa kitajske platforme, predvsem da licenca modela ne pojasnjuje, kako je bil izdelan, kar se krepi potrebo po transparentnosti. Torej to povedano, omenjena disruptivnost krepi pogled Red Hata na prihodnost umetne inteligence: odprta prihodnost, osredotočen na manjše modele, optimizirani in odprti, ki jih je mogoče prilagoditi za specifične primere uporabe poslovnih podatkov povsod v hibridnem oblaku.
Širitev modelov umetne inteligence onkraj odprtokodnih rešitev
Delo Red Hat na področju odprtokodne umetne inteligence sega daleč preko InstructLab in družine modelov Granite, do orodja in platforme, potrebne za dejansko uporabo in produktivno uporabo umetne inteligence. Podjetje je postalo zelo aktivno pri spodbujanju projektov in skupnosti tehnologije, kot na primer (ampak ne samo):
● RamaLama, projekt odprte kode, ki si prizadeva olajšati upravljanje in lokalno razpoložljivost modelov umetne inteligence
● TrustyAI, orodje odprte kode za gradnjo bolj odgovornih delovnih tokov umetne inteligence
● Klimatik, projekt, osredotočen na pomoč pri doseganju trajnostne umetne inteligence, ko gre za porabo energije
● Podman AI Lab, orodje za razvijalce, osredotočeno na olajšanje eksperimentiranja z odprtokodnimi LLM-ji
Onedavna objavao Neural Magic širi korporativnu viziju o AI, omogočanje organizacijam, da uskladijo manjše in optimizirane modele umetne inteligence, vključno s sistemom open source, licenciranim, s svojimi podatki, kjerkoli živijo v hibridnem oblaku. Organizacije IT lahko, torej, uporabiti strežnik za sklepanjevLLMza spodbujanje odločitev in proizvodnje teh modelov, pomoč pri gradnji IA sistema, ki temelji na preglednih tehnologijah in podpori
Za korporacijo, odprtokodna umetna inteligenca živi in diha v hibridnem oblaku. Hibridna oblačnost zagotavlja potrebno fleksibilnost za izbiro najboljšega okolja za vsako obremenitev umetne inteligence, optimizacija zmogljivosti, strošek, obseg in merila varnosti. Platforme, cilji in organizacija Red Hat podpirajo ta prizadevanja, skupaj s partnerji v sektorju, stranke in skupnost odprte kode, kot se odprto kodiranje na umetni inteligenci spodbuja
Obstaja ogromno potenciala za širitev te odprte sodelovanja na področju umetne inteligence. Red Hat vidi prihodnost, ki zajema pregledno delo v modelih, tako kot vaše usposabljanje. Bodisi naslednji teden ali naslednji mesec (ali celo prej, glede hitrega razvoja umetne inteligence, podjetje je odprta skupnost, kot celota, bodo nadaljevali podpirati in sprejemati prizadevanja za demokratizacijo in odpiranje sveta umetne inteligence
