Die idee vankunsmatige intelligensie(KI) is nie nuut nie, maar onlangse vooruitgang in tegnologieë wat verband hou met het het 'n hulpmiddel gemaak wat deur ons almal daagliks gebruik word.Die toenemende belangrikheid en proliferasie van KI is, tegelykertijd, opwindend en potensieel alarmend, want die basisse van baie platforms en hulpbronne van KI is essensieel swart bokse wat deur 'n klein aantal magtige korporasies beheer word
Groot organisasies, soos Red Hat, gloof datalmal moet die vermoë hê om by te dra tot KI. Innovasie in KI moet nie beperk wees tot maatskappye wat groot hoeveelhede verwerkingskapasiteit en die datawetenskaplikes wat nodig is om dit te oplei, kan bekostig niegroot taalmodelle(LLM'e)
In plaas daarvan, dekades van ervaring in oopkode vir sagtewareontwikkeling en samewerking met gemeenskappe stel almal in staat om by te dra en te baat by KI, terwyl hulle help om 'n toekoms te vorm wat aan ons behoeftes voldoen. Daar is geen twyfel dat die oopbronbenadering die enigste manier is om die volle potensiaal van KI te bereik, dit meer veilig, toeganklik en gedemokratiseer
Wat is open source
Alhoewel die term "open source" oorspronklik verwys na 'n metodologie van sagteware-ontwikkeling, hy het uitgebrei om 'n meer algemene vorm van werk te omvat wat oop is, gedesentraliseerd en diep samewerkend. Die open source-beweging gaan nou baie verder as die wêreld van sagteware, endie oopbron manieris omhels deur samewerkende pogings regoor die wêreld, insluitend sektore soos wetenskap, onderwys, regering, manufactuur, gesondheid en meer
Oopbronkultuur het 'n paarfundamentele beginsels en waardeswat dit effektief en betekenisvol maak, byvoorbeeld
- Samewerkende deelname
- Gedeelde verantwoordelikheid
- Oop uitruilings
- Meritokrasie en insluiting
- Gemeenskapsgedrewe ontwikkeling
- Oop samewerking
- Self-organisasie
- Respek en wederkerigheid
Wanneer die beginsels van oopbron die basis van samewerkende pogings vorm, die geskiedenis wys dat ongelooflike dinge moontlik is. Sommige belangrike voorbeelde strek van die ontwikkeling en die proliferasie van dieLinuxas die wêreld se mees kragtige en alomteenwoordige bedryfstelsel tot die opkoms en groei vanKubernetesen die houers, benewens die ontwikkeling en uitbreiding van die internet self
Ses voordele van oopbron in die ouderdom van KI
Daar is talle voordele verbonde aan die ontwikkeling van tegnologieë deur middel van oopbron kode, maar ses voordele val uit tussen die ander.
1. Verhoogde innovasiespoed
Wanneer tegnologie op 'n samewerkende en oop manier ontwikkel word, innovasie en ontdekking kan baie vinniger gebeur, in teenoor van geslote organisasies en eienaarsoplossings.
Wanneer werk openlik gedeel word en ander die vermoë het om daarop te bou, die spanne spaar 'n enorme hoeveelheid tyd en moeite omdat hulle nie van nuuts af hoef te begin nie. Nuwe idees kan die projekte wat voorheen gekom het, uitbrei. Dit bespaar nie net tyd en geld, maar dit versterk ook die resultate omdat meer mense saamwerk om probleme op te los, deelinsigteen hers te werk hersien
'n Breër gemeenskap wat meer samewerkend is, kan eenvoudig meer bereik: dit bevorder mense en verbind kundighede om komplekse probleme op te los en vinniger en doeltreffender te innoveer as klein en geïsoleerde groepe.
2. Demokratiseer toegang
Die oopbron demokratiseer ook die toegang tot nuwe KI-tegnologieë. Wanneer jy navorsing doen, kodes en gereedskap word openlik gedeel, dit help om sommige van die hindernisse te verwyder wat normaalweg toegang tot voorpunt innovasies beperk
DIEInstructLabdit is 'n uitstekende voorbeeld van hierdie premisse. Die inisiatief is 'n onafhanklike oopbron KI-projek wat die proses van bydrae van vaardighede en kennis tot LLM's vereenvoudig. Die doel van die poging is om enige iemand in staat te stel om te help om dieGeneratiewe AI(gen KI), insluitend dié wat nie die vaardighede en opleiding in datawetenskap het wat normaalweg benodig word. Dit stel meer individue en organisasies in staat om op 'n betroubare manier by te dra tot die opleiding en verfyning van LLM's
3. Verbeterde sekuriteit en privaatheid
Hoe open source projekte die toetreding hindernisse verminder, 'n groter en meer diverse groep van medewerkers is in staat om te help om potensiële veiligheidsuitdagings in die KI-modelle te identifiseer en op te los terwyl hulle ontwikkel word
Die meeste data en metodes wat gebruik word om KI-modelle op te lei en aan te pas, is geslote en word deur eienaarslogika gehou. Selde mense van buite hierdie organisasies slaag daarin om enige insig te verkry oor hoe hierdie algoritmes werk en of hulle enige potensieel gevaarlike data of inherente vooroordele bevat
As 'n model en die data wat gebruik is om dit te train, is oop, togtans, enige persoon wat belangstel, kan dit ondersoek, risiko's te verminder en vooroordele van platforms te minimaliseer.Boonop, die bydraers van die oop filosofie kan gereedskap en prosesse skep om die toekomstige ontwikkeling van modelle en toepassings te volg en te oudit, toelaat om die ontwikkeling van verskillende oplossings te monitor.
Hierdie openheid en deursigtigheid ookvertroue skep, aangesien gebruikers die moontlikheid het om direk te ondersoek hoe hul data gebruik en verwerk word, sodat hulle kan verifieer of hul privaatheid en datasekerheid gerespekteer word. Boonop, maatskappye kan ook hul privaat inligting beskerm, vertroulik of eienaarskap wat open source projekte soos InstructLab gebruik om hul eie aangepaste modelle te skep, oor wie hulle streng beheer hou
4. Bied buigsaamheid en vryheid van keuse
Alhoewel die monolitiese LLM's, eienaars en swart boks wees wat die meeste mense sien en dink oor generatiewe KI, ons begin om 'n toenemende dryfkrag na kleiner KI-modelle te sien, onafhanklik en ontwikkel vir 'n spesifieke doel
Diéklein taalmodelle(SLMs) word gewoonlik op baie kleiner datastelle opgelei om hulle hul basiese funksionaliteit te gee, en dan is hulle selfs meer aangepas vir spesifieke gebruiksgevalle met spesifieke data en kennis van die domein
Hierdie SLM's is beduidend meer doeltreffend as hul groter neefs, en het het 'n so goeie (indien nie beter nie) prestasie getoon toe dit vir die beoogde doel gebruik is. Hulle is vinniger en doeltreffender om te train en te implementeer, en kan gepersonaliseer en aangepas word soos nodig
En dit is grootliks waarom die InstructLab-projek geskep is. Met hom, jy kan 'n kleiner open source KI-model neem en dit uitbrei met die data en addisionele opleiding wat jy wil
Byvoorbeeld, jy kan InstructLab gebruik om 'n hoogs aangepaste en spesifiek ontwikkelde kliëntediens-chatbot te skep, potensialiserende beste praktyke in die organisasie. Hierdie praktyk stel jou in staat om die beste van jou kliëntedienservaring aan almal te bied, ooral, in werklike tyd.
E, meer belangrik, dit stel jou in staat om te verhoed dat jy aan 'n verskaffer vasgevang word en bied buigsaamheid in terme van waar en hoe jy jou KI-model implementeer en enige toepassings wat op grond daarvan geskep is
5. Dit 'n lewendige ekosisteem moontlik
In die oop gemeenskap, “niemand innoveer alleen nie“, en hierdie geloof hou aan sedert die eerste maande van die stigting van die gemeenskap.
Hierdie idee sal steeds geldig wees in die era van KI binne Red Hat, leier van oop oplossings, wat verskeie gereedskap en oop-kodestrukture in die vorm vanRed Hat AI,oplossing waarmee vennote meer waarde aan eindklante sal genereer.
'n enkele verskaffer kan nie alles bied wat 'n organisasie nodig het nie, of jy self die huidige spoed van tegnologiese ontwikkeling volg. Die beginsels en praktyke van oop kode versnel die innovasie en stel 'n lewendige ekosisteem in staat deur vennootskappe en samewerkingsgeleenthede tussen projekte en nywerhede te bevorder
6. Koste verminder
Aan die begin van 2025, geskatdat die die gemiddelde basisonderhoud van 'n datawetenskaplike in die Verenigde State meer as US$ 125 is.000, met meer ervare datawetenskaplikes wat aansienlik meer kan verdien
Duidelik, daar is 'n enorme en groeiende vraag na datawetenskaplikes met KI, maar min maatskappye het baie hoop om die gespesialiseerde talente aan te trek en te behou wat hulle nodig het
En die regtig groot LLM's is buitensporig duur om te bou, opleiding, onderhou en implementeer, wat groot pakhuisruimte vol hoëgeoptimaliseerde (en baie duur) rekenaartoerusting en 'n enorme hoeveelheid stoorplek vereis
oopmodelle, kleiner en gebou vir spesifieke doeleindes en toepassings van KI is aansienlik meer doeltreffend om te bou, opleiding en implementering. Hulle vereis nie net 'n fraksie van die rekenaarkrag van die LLM's nie, projekte soos InstructLab maak dit moontlik dat mense sonder spesiale vaardighede en ervaring aktief en effektief bydra tot die opleiding en fynstelling van KI-modelle
Duidelik, die koste-effektiwiteit en die buigsaamheid wat oopbron na die ontwikkeling van KI bring, is voordelig vir klein en medium ondernemings wat 'n mededingende voordeel wil behaal met die toepassings wat KI kan bied
Opsommend
Vir die bou van 'n demokratiese en oop KI, dit is van kardinale belang om die open source beginsels te gebruik wat die wolkrekenaar moontlik gemaak het, die internet, Linux en soveel ander oop tegnologieë, kragtige en diep innovatief
Dit is die pad wat Red Hat volg om KI en ander verwante gereedskap moontlik te maak. Almal moet baat vind met die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie, so, alle moet in staat wees om te help om hul pad te bepaal en te vorm, en bydra tot sy ontwikkeling. Die samewerkende innovasie en die oopbron is nie noodsaaklik nie, maar onontbeerlik vir die toekoms van die dissipline
