Otuz yılı aşkın bir süre önce Red Hat, daha iyi yazılımlar oluşturmak ve BT inovasyonunu teşvik etmek için açık kaynak geliştirme ve lisanslamanın potansiyelini gördü. Otuz milyon satır koddan sonra Linux, yalnızca en başarılı açık kaynak yazılımı olmakla kalmadı, aynı zamanda bu konumunu bugüne kadar koruyor. Açık kaynak ilkelerine olan bağlılık, yalnızca kurumsal iş modelinde değil, aynı zamanda çalışma kültürünün bir parçası olarak da devam ediyor. Şirketin değerlendirmesine göre, bu kavramlar doğru yapıldığında yapay zekâ (YZ) üzerinde de aynı etkiye sahip, ancak teknoloji dünyası "doğru yolun" ne olacağı konusunda bölünmüş durumda.
Yapay zekâ, özellikle de üretken yapay zekânın (gen AI) arkasındaki büyük dil modelleri (LLM'ler), açık kaynaklı bir programla aynı şekilde değerlendirilemez. Yazılımdan farklı olarak, yapay zekâ modelleri öncelikle bir modelin girdileri nasıl işlediğini ve çeşitli veri noktaları arasında nasıl bağlantı kurduğunu belirleyen sayısal parametre modellerinden oluşur. Eğitilmiş modellerin parametreleri, dikkatlice hazırlanmış, karıştırılmış ve işlenmiş çok miktarda eğitim verisini içeren uzun bir sürecin sonucudur.
Model parametreleri yazılım olmasa da, bazı açılardan koda benzer bir işlevi vardır. Verileri modelin kaynak koduyla veya ona çok yakın bir şeyle karşılaştırmak kolaydır. Açık kaynakta, kaynak kod genellikle yazılımda değişiklik yapmanın "tercih edilen yolu" olarak tanımlanır. Eğitim verileri tek başına bu işlevi yerine getirmez; çünkü verilerin değişken boyutu ve karmaşık ön eğitim süreci, eğitimde kullanılan herhangi bir veri öğesinin eğitilmiş parametrelerle ve modelin ortaya çıkan davranışıyla olan bağlantısının zayıf ve dolaylı olmasına neden olur.
Yapay zeka modellerinde şu anda toplulukta gerçekleşen iyileştirmelerin ve geliştirmelerin çoğu, orijinal eğitim verilerine erişmeyi veya bunları manipüle etmeyi içermez. Bunun yerine, model parametrelerinde yapılan değişikliklerden veya model performansını ince ayar yapmaya da yarayabilecek bir işlem veya ayarlamadan kaynaklanırlar. Bu model iyileştirmelerini yapma özgürlüğü, parametrelerin açık kaynak lisansları kapsamında kullanıcılara verilen tüm izinlerle birlikte yayınlanmasını gerektirir.
Red Hat'in açık kaynaklı yapay zeka vizyonu.
Red Hat, açık kaynak yapay zekanın temelinin, açık kaynak lisanslı model parametrelerinin açık kaynak yazılım bileşenleriyle birleştirilmesinde . Bu, açık kaynak yapay zeka için bir başlangıç noktasıdır, ancak felsefenin nihai hedefi değildir. Red Hat, açık kaynak topluluğunu, düzenleyici otoriteleri ve sektörü, yapay zeka modellerini eğitirken ve ayarlarken daha fazla şeffaflık ve açık kaynak geliştirme ilkeleriyle uyum için çaba göstermeye devam etmeye teşvik etmektedir.
Bu, açık kaynak yazılım ekosistemini kapsayan ve açık kaynak yapay zekâ ile pratik olarak etkileşim kurabilen bir şirket olarak Red Hat'in vizyonudur. Açık Kaynak Girişimi'nin Açık Kaynak Yapay Zekâ Tanımı ile geliştirdiği . Bu, şirketin açık kaynak yapay zekâyı mümkün olan en geniş topluluk, kuruluş ve tedarikçi yelpazesine nasıl uygulanabilir ve erişilebilir hale getireceğine dair bakış açısıdır.
, Red Hat liderliğindeki InstructLab lisanslı açık kaynak modelleri ailesi Granite üzerinde yapılan çalışmalarla öne çıkan açık kaynak topluluklarıyla yapılan iş birliğiyle pratiğe dökülmektedir . InstructLab, veri bilimcisi olmayanların yapay zeka modellerine katkıda bulunmalarının önündeki engelleri önemli ölçüde azaltmaktadır. InstructLab ile, tüm sektörlerden alan uzmanları, hem dahili kullanım için hem de yukarı akış toplulukları için paylaşılan ve geniş çapta erişilebilir bir açık kaynak yapay zeka modeli oluşturmaya yardımcı olmak için becerilerini ve bilgilerini ekleyebilirler.
Granite 3.0 model ailesi, kod üretiminden doğal dil işlemeye ve içgörü , esnek bir açık kaynak lisansı altında ele almaktadır. IBM Araştırma'nın Granite kod modelleri ailesini açık kaynak dünyasına taşımasına yardımcı olduk ve hem açık kaynak perspektifinden hem de Red Hat AI teklifimizin bir parçası olarak model ailesini desteklemeye devam ediyoruz.
DeepSeek'in son duyurularının yankıları, açık kaynaklı inovasyonun yapay zekayı hem model düzeyinde hem de ötesinde nasıl etkileyebileceğini gösteriyor. Açıkçası, Çin platformunun yaklaşımıyla ilgili endişeler var, özellikle de modelin lisansının nasıl üretildiğini açıklamaması, şeffaflık ihtiyacını güçlendiriyor. Bununla birlikte, söz konusu değişim, Red Hat'in yapay zekanın geleceğine dair vizyonunu güçlendiriyor: hibrit bulut içindeki herhangi bir konumda belirli kurumsal veri kullanım durumları için özelleştirilebilen, daha küçük, optimize edilmiş ve açık modellere odaklanan açık bir gelecek.
Yapay zeka modellerini açık kaynak kodlu modellerin ötesine genişletmek.
Red Hat'in açık kaynak yapay zeka alanındaki çalışmaları, InstructLab ve Granite model ailesinin çok ötesine geçerek, yapay zekayı gerçekten tüketmek ve verimli bir şekilde kullanmak için gereken araç ve platformları da kapsıyor. Şirket, aşağıdakiler gibi (ancak bunlarla sınırlı kalmamak kaydıyla) teknoloji projelerini ve topluluklarını destekleme konusunda oldukça aktif hale geldi:
● RamaLama , yapay zeka modellerinin yerel yönetimini ve dağıtımını kolaylaştırmayı amaçlayan açık kaynaklı bir projedir;
● TrustyAI , daha sorumlu yapay zeka iş akışları oluşturmak için açık kaynaklı bir araç seti;
● Climatik , yapay zekanın enerji tüketimi açısından daha sürdürülebilir hale getirilmesine odaklanan bir proje;
● Podman AI Lab , açık kaynaklı LLM'lerle deney yapmayı kolaylaştırmaya odaklanmış bir geliştirici araç setidir;
Son zamanlarda yapılan Neural Magic duyurusu , yapay zekâya yönelik kurumsal vizyonu genişleterek, kuruluşların lisanslı açık kaynak sistemleri de dahil olmak üzere daha küçük, optimize edilmiş yapay zekâ modellerini, hibrit bulutta nerede bulunurlarsa bulunsunlar, verileriyle uyumlu hale getirmelerini mümkün kılıyor. BT kuruluşları daha sonra vLLM çıkarım bu modellerden kararlar alabilir ve üretim yapabilir, böylece şeffaf ve desteklenen teknolojilere dayalı bir yapay zekâ yığını oluşturmaya yardımcı olabilirler.
Şirket için açık kaynak yapay zeka, hibrit bulutta yaşıyor ve nefes alıyor. Hibrit bulut, her yapay zeka iş yükü için en iyi ortamı seçme esnekliğini sağlayarak performansı, maliyeti, ölçeği ve güvenlik gereksinimlerini optimize ediyor. Red Hat'in platformları, hedefleri ve organizasyonu, endüstri ortakları, müşterileri ve açık kaynak topluluğuyla birlikte, yapay zekada açık kaynak yazılımın ilerlemesini destekliyor.
Yapay zekâ alanında bu açık iş birliğini genişletmek için muazzam bir potansiyel var. Red Hat, modeller üzerinde şeffaf çalışmayı ve bunların eğitimini kapsayan bir gelecek öngörüyor. İster önümüzdeki hafta, ister önümüzdeki ay (hatta yapay zekânın hızlı evrimi göz önüne alındığında daha da erken), şirket ve açık topluluk bir bütün olarak yapay zekâ dünyasını demokratikleştirme ve açma çabalarını desteklemeye ve benimsemeye devam edecektir.
