Больш за тры дзесяцігоддзі таму Red Hat убачыў патэнцыял распрацоўкі і ліцэнзавання праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам для стварэння лепшага праграмнага забеспячэння і садзейнічання ІТ-інавацыям. Праз трыццаць мільёнаў радкоў кода Linux не толькі стаў самым паспяховым праграмным забеспячэннем з адкрытым зыходным кодам, але і захоўвае гэтую пазіцыю да сённяшняга дня. Прыхільнасць прынцыпам адкрытага зыходнага кода працягваецца не толькі ў карпаратыўнай бізнес-мадэлі, але і як частка працоўнай культуры. Паводле ацэнкі кампаніі, гэтыя канцэпцыі маюць аднолькавы ўплыў на штучны інтэлект (ШІ), калі іх рабіць правільна, але свет тэхналогій падзелены ў меркаваннях наконт таго, які быў бы «правільны шлях».
Штучны інтэлект, асабліва мадэлі вялікіх моў (LLM), якія ляжаць у аснове генератыўнага штучнага інтэлекту (gen AI), нельга разглядаць гэтак жа, як праграму з адкрытым зыходным кодам. У адрозненне ад праграмнага забеспячэння, мадэлі штучнага інтэлекту складаюцца ў асноўным з лікавых мадэляў параметраў, якія вызначаюць, як мадэль апрацоўвае ўваходныя дадзеныя, а таксама сувязь паміж рознымі кропкамі дадзеных. Параметры навучаных мадэляў з'яўляюцца вынікам працяглага працэсу, які ўключае вялікую колькасць навучальных дадзеных, якія старанна падрыхтоўваюцца, змешваюцца і апрацоўваюцца.
Нягледзячы на тое, што параметры мадэлі не з'яўляюцца праграмным забеспячэннем, у некаторых адносінах яны выконваюць функцыю, падобную да кода. Лёгка параўнаць дадзеныя з зыходным кодам мадэлі або чымсьці вельмі блізкім да яго. У адкрытым зыходным коде зыходны код звычайна вызначаецца як «пераважны спосаб» унясення змяненняў у праграмнае забеспячэнне. Адных толькі навучальных дадзеных не адпавядаюць гэтай функцыі, улічваючы іх розны памер і складаны працэс папярэдняга навучання, які прыводзіць да слабай і ўскоснай сувязі, якую любы элемент дадзеных, які выкарыстоўваецца ў навучанні, мае з навучанымі параметрамі і выніковай паводзінамі мадэлі.
Большасць паляпшэнняў і ўдасканаленняў мадэляў штучнага інтэлекту, якія зараз адбываюцца ў супольнасці, не прадугледжваюць доступу або маніпулявання зыходнымі навучальнымі дадзенымі. Замест гэтага яны з'яўляюцца вынікам мадыфікацый параметраў мадэлі або працэсу ці карэкціроўкі, якія таксама могуць служыць для тонкай налады прадукцыйнасці мадэлі. Свабода ўносіць гэтыя паляпшэнні ў мадэль патрабуе, каб параметры былі выпушчаны з усімі дазволамі, якія карыстальнікі атрымліваюць у адпаведнасці з ліцэнзіямі з адкрытым зыходным кодам.
Бачанне Red Hat для штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам.
Red Hat лічыць, што аснова штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам ляжыць у параметрах ліцэнзаванай мадэлі з адкрытым зыходным кодам у спалучэнні з кампанентамі праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам . Гэта адпраўная кропка для штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам, але не канчатковая мэта філасофіі. Red Hat заклікае супольнасць распрацоўшчыкаў адкрытага зыходнага кода, рэгулюючыя органы і галіну працягваць імкнуцца да большай празрыстасці і адпаведнасці прынцыпам распрацоўкі з адкрытым зыходным кодам пры навучанні і наладжванні мадэляў штучнага інтэлекту.
Гэта бачанне Red Hat як кампаніі, якая ахоплівае экасістэму праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам і можа практычна ўзаемадзейнічаць з адкрытым зыходным штучным інтэлектам. Гэта не спроба фармальнага вызначэння, падобнага да таго, якое распрацоўвае Ініцыятыва адкрытага зыходнага кода Вызначэннем адкрытага штучнага інтэлекту (OSAID). Гэта погляд карпарацыі на тое, як зрабіць адкрыты штучны інтэлект магчымым і даступным для як мага больш шырокага кола супольнасцей, арганізацый і пастаўшчыкоў.
Гэтая перспектыва рэалізуецца на практыцы праз працу з супольнасцямі распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам, што падкрэсліваецца InstructLab пад кіраўніцтвам Red Hat і намаганнямі IBM Research па стварэнні сямейства ліцэнзаваных мадэляў з адкрытым зыходным кодам Granite . InstructLab значна зніжае бар'еры для тых, хто не з'яўляецца спецыялістам па апрацоўцы дадзеных, пры ўнясенні мадэляў штучнага інтэлекту. З дапамогай InstructLab эксперты ў прадметнай вобласці з усіх сектараў могуць падзяліцца сваімі навыкамі і ведамі як для ўнутранага выкарыстання, так і для стварэння агульнай і шырока даступнай мадэлі штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам для супольнасцей, якія працуюць у вышэйшай ступеністай галіне.
Сямейства мадэляў Granite 3.0 ахоплівае шырокі спектр выпадкаў выкарыстання штучнага інтэлекту, ад генерацыі кода да апрацоўкі натуральнай мовы і атрымання інфармацыі з вялікіх набораў дадзеных, усё гэта пад дазвольнай ліцэнзіяй з адкрытым зыходным кодам. Мы дапамаглі IBM Research вывесці сямейства мадэляў кода Granite ў свет адкрытага зыходнага кода і працягваем падтрымліваць сямейства мадэляў як з пункту гледжання адкрытага зыходнага кода, так і ў рамках нашай прапановы Red Hat AI.
Наступствы нядаўніх аб'яваў DeepSeek паказваюць, як інавацыі з адкрытым зыходным кодам могуць паўплываць на штучны інтэлект як на ўзроўні мадэлі, так і за яго межамі. Відавочна, што ёсць асцярогі з нагоды падыходу кітайскай платформы, асабліва з-за таго, што ліцэнзія на мадэль не тлумачыць, як яна была створана, што ўзмацняе неабходнасць празрыстасці. Тым не менш, вышэйзгаданае парушэнне ўзмацняе бачанне Red Hat будучыні штучнага інтэлекту: адкрытая будучыня, арыентаваная на меншыя, аптымізаваныя і адкрытыя мадэлі, якія можна наладзіць для канкрэтных выпадкаў выкарыстання карпаратыўных дадзеных у любым месцы ў гібрыдным воблаку.
Пашырэнне мадэляў штучнага інтэлекту за межы адкрытага зыходнага кода.
Праца Red Hat у галіне штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам выходзіць далёка за рамкі InstructLab і сямейства мадэляў Granite, распаўсюджваючыся на інструменты і платформы, неабходныя для рэальнага спажывання і прадуктыўнага выкарыстання штучнага інтэлекту. Кампанія стала вельмі актыўнай у развіцці тэхналагічных праектаў і супольнасцей, такіх як (але не абмяжоўваючыся імі):
● RamaLama — праект з адкрытым зыходным кодам, мэтай якога з'яўляецца спрашчэнне лакальнага кіравання і разгортвання мадэляў штучнага інтэлекту;
● TrustyAI , набор інструментаў з адкрытым зыходным кодам для стварэння больш адказных працоўных працэсаў са штучным інтэлектам;
● Climatik — праект, накіраваны на тое, каб зрабіць штучны інтэлект больш устойлівым у плане спажывання энергіі;
● Podman AI Lab , набор інструментаў для распрацоўшчыкаў, арыентаваны на палягчэнне эксперыментаў з LLM з адкрытым зыходным кодам;
Нядаўняя заява аб Neural Magic пашырае карпаратыўнае бачанне ў галіне штучнага інтэлекту, дазваляючы арганізацыям сумяшчаць меншыя, аптымізаваныя мадэлі штучнага інтэлекту, у тым ліку ліцэнзаваныя сістэмы з адкрытым зыходным кодам, са сваімі дадзенымі, дзе б яны ні знаходзіліся ў гібрыдным воблаку. ІТ-арганізацыі могуць выкарыстоўваць vLLM для прыняцця рашэнняў і вытворнасці на аснове гэтых мадэляў, дапамагаючы ствараць стэк штучнага інтэлекту, заснаваны на празрыстых і падтрымоўваных тэхналогіях.
Для карпарацыі штучны інтэлект з адкрытым зыходным кодам жыве і дыхае ў гібрыдным воблаку. Гібрыднае воблака забяспечвае гнуткасць, неабходную для выбару найлепшага асяроддзя для кожнай рабочай нагрузкі штучнага інтэлекту, аптымізуючы прадукцыйнасць, кошт, маштаб і патрабаванні бяспекі. Платформы, мэты і арганізацыя Red Hat падтрымліваюць гэтыя намаганні разам з галіновымі партнёрамі, кліентамі і супольнасцю праграм з адкрытым зыходным кодам, паколькі адкрыты зыходны код у галіне штучнага інтэлекту рухаецца наперад.
Існуе велізарны патэнцыял для пашырэння гэтага адкрытага супрацоўніцтва ў сферы штучнага інтэлекту. Red Hat прадбачыць будучыню, якая ахоплівае празрыстую працу над мадэлямі, а таксама іх навучанне. Незалежна ад таго, ці гэта адбудзецца на наступным тыдні ці ў наступным месяцы (ці нават раней, улічваючы хуткае развіццё штучнага інтэлекту), кампанія і адкрытая супольнасць у цэлым будуць працягваць падтрымліваць і прымаць намаганні па дэмакратызацыі і адкрыцці свету штучнага інтэлекту.
