Meer as drie dekades gelede het Red Hat die potensiaal van oopbronontwikkeling en -lisensies gesien om beter sagteware te skep en IT-innovasie te bevorder. Dertig miljoen reëls kode later, het Linux nie net ontwikkel tot die mees suksesvolle open source sagteware nie, maar hou ook steeds daardie posisie vandag aan. Die verbintenis tot open source-prinsipes gaan voort, nie net in die korporatiewe sake-model nie, maar is ook deel van die werk kultuur. In die beoordeling van die maatskappy het hierdie konsepte dieselfde impak op kunsmatige intelligensie (KI) as dit op die regte manier gedoen word, maar die wêreld van tegnologie is verdeeld oor wat die "regte manier" sou wees.
Die KI, insbesondere die großen Sprachmodelle (LLMs) hinter der generativen KI (gen AI), kann nicht auf die gleiche Weise wie ein offenes Programm betrachtet werden. In plaas daarvan dat sagteware, bestaan KI-modelle hoofsaaklik uit numeriese parameter modelle wat bepaal hoe 'n model insette verwerk, sowel as die verbinding wat dit tussen verskeie data punte maak. Modelleparameters is die resultaat van 'n lang proses wat groot hoeveelhede opleidingsdata behels wat sorgvuldig voorberei, gemeng en verwerk word.
Alhoewel die modelparameters nie sagteware is nie, het hulle in sommige opsigte ’n soortgelyke funksie as kode. Dit is maklik om te vergelyk dat die data die bronkode van die model is, of baie naby daaraan. In open source, die bronkode word algemeen beskryf as die "voorkeurvorm" om veranderinge aan die sagteware aan te bring. Die trainingsdata alleen is nie geskik vir hierdie funksie nie, aangesien die grootte daarvan verskil en die ingewikkelde vooropleidingproses lei tot 'n vae en indirekte verband tussen enige item van die data wat gebruik is vir opleiding en die getrainde parameters en die resulterende gedrag van die model.
Die meeste verbeterings en verfynings in KI-modelle wat tans in die gemeenskap plaasvind, behels nie toegang tot of manipulering van die oorspronklike opleidingsdata nie. In plaas daarvan is hulle die resultaat van veranderinge in die modelparameters of in 'n proses of afstelling wat ook kan dien om die prestasie van die model aan te pas. Die vryheid om hierdie verbeterings aan die model te maak, vereis dat die parameters vrygestel word met al die toestemmings wat gebruikers onder open source-lisensies ontvang.
Perspektief van Red Hat op open source KI.
Red Hat glo dat die basis van oopbron KI in diemodelparameters wat open source gelisensieer is gekombineer met open source sagtewarekomponenteDit is 'n beginpunt van oopbron KI, maar nie die uiteindelike bestemming van die filosofie nie. Red Hat moedig die oopbron gemeenskap, regulerende owerhede en die nywerheid aan om voort te gaan om hul pogings te verhoog vir groter deursigtigheid en afstemming met die beginsels van oopbronontwikkeling deur AI-modelle te oplei en aan te pas.
Dit is die visie van Red Hat as maatskappy, wat 'n oopbron sagteware-ekosisteem insluit, en kan prakties betrokke raak by oopbron KI. Dit is nie 'n formele definisie nie, soos wat dieOpebronbronne Inisiatief(OSI) is besig om te ontwikkel met syOopbron KI-definisie(OSAID). Dit is die standpunt van die korporasie dat open source KI haalbaar en toeganklik maak vir die grootste verskeidenheid gemeenskappe, organisasies en verskaffers.
Dit standpunt in praktyk word deur die werk met oopbron-gemeenskappe in die praktyk gestel, uitgelig deur die projekInstructLab, gelei deur Red Hat en die poging met IBM Researchin die Granite-familie van open source modelle met lisensieDie InstructLab vermindert die Barrieren erheblich, damit Personen, die keine Datenwissenschaftler sind, zu KI-Modellen beitragen können. Sa InstructLab, spesialisese van alle sektore kan hul vaardighede en kennis byvoeg, both vir intern gebruik en om 'n oopbron KI-model te ondersteun wat gedeel en breë toeganklik is vir upstream-gemeenskappe.
Die Granite 3.0-modelfamilie dek met ’n wye reeks van IA-gevalle, van kodegenerering tot natuurlike taalverwerking om te ontleedinsigtegroot datastelle, alles onder 'n toegewyde open source-licensie. Ons help IBM Research om die Granite-kode-modellefamilie na oopbronwêreld te bring en ons bly ondersteuning bied aan die modelfamilie, beide vanuit die oogpunt van oopbron en as deel van ons Red Hat AI-aanbod.
Die gevolge van dieonlangse aankondigings van DeepSeekwys wys hoe open source-innovasie die impak op KI kan hê, beide op modelvlak en daarbuite. Natuurlik is daar kommer oor die Chinese-platform se benadering, veral omdat die lisensie van die model nie verduidelik hoe dit vervaardig is nie, wat die behoefte aan deursigtigheid versterk. Met dit alles versterk die ontwrigting die Red Hat se visie op die toekoms van KI: 'n oop toekoms, gefokus op kleiner, geoptimaliseerde en oop modelle, wat aangepas kan word vir spesifieke sakegevalle van data in enige plek van die hibriede wolk.
Uitbreiding van KI-modelle buite oopbron
Die werk van Red Hat in die oopbron KI-ruimte gaan baie verder as InstructLab en die Granite-modellefamilie, en sluit die gereedskap en platforms in wat nodig is om AI regtig te gebruik en produktief te benut. Die onderneming het baie aktief geword in die bevordering van tegnologieprojekte en -gemeenskappe, soos byvoorbeeld (maar nie uitsluitlik nie):
● RamaLama'n projek open source wat ten doel het beheer en die plaaslike beskikbaarheid van KI-modelle te vergemaklik;
● VertrouAI'n hulpmiddel oopbron vir die bou van meer verantwoordelike KI-vloeiwerkies;
● Klimaties, 'n projek gefokus op om die AI meer volhoubaar te maak wanneer dit by energieverbruik kom;
● Podman KI Laboratorium, 'n ontwikkelaars-gereedskapstel gefokus op die vergemakliking van eksperimente met open source LLMs;
DIEonlangse aankondigingoor Neural Magic brei die korporatiewe visie op KI uit, sodat organisasies kleiner en geoptimaliseerde KI-modelle kan uitlyneer, insluitend gelisensieerde open source-stelsels, met hul data, waar ook al in die hibriede wolk hulle mag wees. Organisasies van IT kan dan die inferensieserver gebruikvLLMom die besluitvorming en die produksie van hierdie modelle te bevorder, en help om 'n KI-stapel op te bou wat gebaseer is op deursigtige tegnologieë en ondersteuning.
Vir die korporasie leef en asem AI oop bron AI in die hibriede wolk. Die hybride wolk bied die nodige buigsaamheid om die beste omgewing vir elke KI-las te kies, terwyl dit die prestasie, koste, skaal en sekuriteitsvereistes optimaliseer. Die platforms, doelwitte en organisasie van Red Hat ondersteun hierdie pogings, saam met sektorvennote, kliënte en die open source-gemeenskap, terwyl oop bron in kunsmatige intelligensie bevorder word.
Daar is 'n enorme potensiaal om hierdie oop samewerking in die veld van KI uit te brei. Red Hat sien 'n toekoms waarin de deursigtige werk in modelle, sowel as hul opleiding, ingesluit is. Of ek volgende week of volgende maand (of selfs vroeër, gegewe die vinnige ontwikkeling van KI), sal die maatskappy en die oop gemeenskap as geheel voortgaan om die pogings te ondersteun en aan te neem om die wêreld van KI te demokratiseer en oop te maak.
