Meer as drie dekades gelede het Red Hat die potensiaal van oopbronontwikkeling en -lisensiëring raakgesien om beter sagteware te skep en IT-innovasie te bevorder. Dertig miljoen reëls kode later het Linux nie net ontwikkel tot die suksesvolste oopbronsagteware nie, maar dit behou ook daardie posisie tot vandag toe. Die verbintenis tot oopbronbeginsels duur voort, nie net in die korporatiewe sakemodel nie, maar ook as deel van die werkskultuur. Volgens die maatskappy se assessering het hierdie konsepte dieselfde impak op kunsmatige intelligensie (KI) indien dit korrek gedoen word, maar die tegnologiewêreld is verdeeld oor wat die "regte manier" sou wees.
KI, veral die groot taalmodelle (LLM's) agter generatiewe KI (gen KI), kan nie op dieselfde manier as 'n oopbronprogram beskou word nie. Anders as sagteware, bestaan KI-modelle hoofsaaklik uit numeriese parametermodelle wat bepaal hoe 'n model insette verwerk, sowel as die verband wat dit tussen verskeie datapunte maak. Parameters van opgeleide modelle is die resultaat van 'n lang proses wat groot hoeveelhede opleidingsdata behels wat noukeurig voorberei, gemeng en verwerk word.
Alhoewel modelparameters nie sagteware is nie, het hulle in sommige opsigte 'n funksie soortgelyk aan kode. Dit is maklik om die data te vergelyk met die model se bronkode, of iets baie na daaraan. In oopbron word bronkode algemeen gedefinieer as die "voorkeurmanier" om wysigings aan die sagteware aan te bring. Opleidingsdata alleen pas nie by hierdie funksie nie, gegewe die wisselende grootte en die ingewikkelde voor-opleidingsproses wat lei tot 'n swak en indirekte verband wat enige data-item wat in opleiding gebruik word, het met die opgeleide parameters en die gevolglike gedrag van die model.
Die meeste van die verbeterings en uitbreidings aan KI-modelle wat tans in die gemeenskap plaasvind, behels nie toegang tot of manipulasie van die oorspronklike opleidingsdata nie. In plaas daarvan is dit die gevolg van wysigings aan modelparameters of 'n proses of aanpassing wat ook kan dien om modelprestasie te verfyn. Die vryheid om hierdie modelverbeterings aan te bring, vereis dat parameters vrygestel word met al die toestemmings wat gebruikers onder oopbronlisensies ontvang.
Red Hat se visie vir oopbron-KI.
Red Hat glo dat die fondament van oopbron-KI lê in oopbron-gelisensieerde modelparameters gekombineer met oopbron-sagtewarekomponente . Dit is 'n beginpunt vir oopbron-KI, maar nie die uiteindelike bestemming van die filosofie nie. Red Hat moedig die oopbrongemeenskap, regulerende owerhede en die bedryf aan om voort te gaan streef na groter deursigtigheid en belyning met oopbron-ontwikkelingsbeginsels wanneer KI-modelle opgelei en afgestem word.
Dit is Red Hat se visie as 'n maatskappy wat 'n oopbron sagteware-ekosisteem omvat en prakties met oopbron KI kan omgaan. Dit is nie 'n poging tot 'n formele definisie, soos die een wat die Open Source Initiative Open Source AI Definition ontwikkel nie . Dit is die korporasie se perspektief oor hoe om oopbron KI haalbaar en toeganklik te maak vir die wydste moontlike reeks gemeenskappe, organisasies en verskaffers.
Hierdie perspektief word in die praktyk toegepas deur werk met oopbrongemeenskappe, uitgelig deur die InstructLab , gelei deur Red Hat, en die poging met IBM Research aan die Granite-familie van gelisensieerde oopbronmodelle . InstructLab verminder die hindernisse vir nie-datawetenskaplikes om KI-modelle by te dra aansienlik. Met InstructLab kan domeinkundiges van alle sektore hul vaardighede en kennis byvoeg, beide vir interne gebruik en om te help om 'n gedeelde en wyd toeganklike oopbron-KI-model vir stroomopgemeenskappe te skep.
Die Granite 3.0-familie van modelle spreek 'n wye reeks KI-gebruiksgevalle aan, van kodegenerering tot natuurlike taalverwerking tot die onttrekking van insigte uit groot datastelle, alles onder 'n permissiewe oopbronlisensie. Ons het IBM Research gehelp om die Granite-familie van kodemodelle na die oopbronwêreld te bring en gaan voort om die familie van modelle te ondersteun, beide vanuit 'n oopbronperspektief en as deel van ons Red Hat KI-aanbod.
Die gevolge van DeepSeek se onlangse aankondigings toon hoe oopbron-innovasie KI kan beïnvloed, beide op modelvlak en verder. Dit is duidelik dat daar kommer is oor die Chinese platform se benadering, veral dat die model se lisensie nie verduidelik hoe dit vervaardig is nie, wat die behoefte aan deursigtigheid versterk. Dit gesê, die voorgenoemde ontwrigting versterk Red Hat se visie vir die toekoms van KI: 'n oop toekoms gefokus op kleiner, geoptimaliseerde en oop modelle wat aangepas kan word vir spesifieke gebruiksgevalle vir ondernemingsdata op enige plek binne die hibriede wolk.
Uitbreiding van KI-modelle verder as oopbron.
Red Hat se werk in die oopbron-KI-ruimte gaan veel verder as InstructLab en die Granite-familie van modelle, en strek tot die gereedskap en platforms wat nodig is om KI werklik te verbruik en produktief te gebruik. Die maatskappy het baie aktief geword in die bevordering van tegnologieprojekte en -gemeenskappe, soos (maar nie beperk tot nie):
● RamaLama , 'n oopbronprojek wat daarop gemik is om die plaaslike bestuur en ontplooiing van KI-modelle te fasiliteer;
● TrustyAI , 'n oopbron-gereedskapskis vir die bou van meer verantwoordelike KI-werkvloeie;
● Climatik , ’n projek wat daarop gefokus is om KI meer volhoubaar te maak wat energieverbruik betref;
● Podman KI Lab , 'n ontwikkelaarsgereedskapskis wat fokus op die fasilitering van eksperimentering met oopbron-LLM's;
Die onlangse aankondiging oor Neural Magic verbreed die korporatiewe visie vir KI, wat dit vir organisasies moontlik maak om kleiner, geoptimaliseerde KI-modelle, insluitend gelisensieerde oopbronstelsels, met hul data in lyn te bring, waar hulle ook al in die hibriede wolk is. IT-organisasies kan dan die vLLM om besluite en produksie uit hierdie modelle te dryf, wat help om 'n KI-stapel te bou gebaseer op deursigtige en ondersteunde tegnologieë.
Vir die korporasie leef en asem oopbron-KI in die hibriede wolk. Die hibriede wolk bied die buigsaamheid wat nodig is om die beste omgewing vir elke KI-werklas te kies, wat werkverrigting, koste, skaal en sekuriteitsvereistes optimaliseer. Red Hat se platforms, doelwitte en organisasie ondersteun hierdie pogings, saam met bedryfsvennote, kliënte en die oopbrongemeenskap, namate oopbron in kunsmatige intelligensie vorentoe gedryf word.
Daar is enorme potensiaal om hierdie oop samewerking in die KI-ruimte uit te brei. Red Hat voorsien 'n toekoms wat deursigtige werk aan modelle, sowel as hul opleiding, insluit. Of dit nou volgende week of volgende maand (of selfs vroeër, gegewe die vinnige evolusie van KI) is, die maatskappy en die oop gemeenskap as geheel sal voortgaan om pogings te ondersteun en te omhels om die wêreld van KI te demokratiseer en oop te maak.
