Před více než třemi desetiletími společnost Red Hat viděla potenciál vývoje a licencování open source softwaru pro tvorbu lepšího softwaru a podporu IT inovací. O třicet milionů řádků kódu později se Linux nejen vyvinul v nejúspěšnější open source software, ale tuto pozici si udržuje dodnes. Závazek k principům open source pokračuje nejen v podnikovém obchodním modelu, ale také jako součást pracovní kultury. Podle hodnocení společnosti mají tyto koncepty stejný dopad na umělou inteligenci (AI), pokud se provedou správně, ale svět technologií se v názoru na to, co by byl „správný způsob“, rozchází.
Umělou inteligenci, zejména modely velkých jazyků (LLM), které stojí za generativní umělou inteligencí (gen AI), nelze vnímat stejným způsobem jako program s otevřeným zdrojovým kódem. Na rozdíl od softwaru se modely umělé inteligence skládají primárně z numerických parametrických modelů, které určují, jak model zpracovává vstupy, a také z propojení, které vytváří mezi různými datovými body. Parametry trénovaných modelů jsou výsledkem dlouhého procesu zahrnujícího obrovské množství trénovacích dat, která jsou pečlivě připravena, smíchána a zpracována.
Ačkoli parametry modelu nejsou software, v některých ohledech mají funkci podobnou kódu. Je snadné porovnat data se zdrojovým kódem modelu nebo něčím velmi blízkým. V open source je zdrojový kód běžně definován jako „preferovaný způsob“ provádění úprav softwaru. Samotná trénovací data tuto funkci neodpovídají, vzhledem k jejich proměnlivé velikosti a složitému procesu předtrénování, který vede k slabému a nepřímému spojení, které má jakákoli položka dat použitá při trénování s trénovanými parametry a výsledným chováním modelu.
Většina vylepšení a vylepšení modelů umělé inteligence, která se v současnosti v komunitě vyskytují, nezahrnuje přístup k původním trénovacím datům ani jejich manipulaci s nimi. Místo toho jsou výsledkem úprav parametrů modelu nebo procesu či úprav, které mohou také sloužit k doladění výkonu modelu. Svoboda provádět tato vylepšení modelu vyžaduje, aby byly parametry uvolněny se všemi oprávněními, která uživatelé získávají v rámci open source licencí.
Vize společnosti Red Hat pro open source umělou inteligenci.
Společnost Red Hat věří, že základem open source AI jsou parametry licencovaného modelu s open source v kombinaci s komponentami open source softwaru . Toto je výchozí bod pro open source AI, ale nikoli konečný cíl této filozofie. Red Hat povzbuzuje komunitu open source, regulační orgány a průmysl, aby i nadále usilovaly o větší transparentnost a soulad s principy vývoje open source při trénování a ladění modelů AI.
Toto je vize společnosti Red Hat jakožto společnosti, která zahrnuje ekosystém open source softwaru a dokáže prakticky pracovat s open source umělou inteligencí. Nejedná se o pokus o formální definici, jakou vyvíjí Open Source Initiative Open Source AI Definition (OSAID). Toto je pohled společnosti na to, jak učinit open source umělou inteligenci proveditelnou a dostupnou co nejširšímu spektru komunit, organizací a dodavatelů.
Tato perspektiva je uváděna do praxe prostřednictvím spolupráce s komunitami open source, zdůrazněné InstructLab vedeným společností Red Hat a úsilím s IBM Research o rodině licencovaných open source modelů Granite . InstructLab výrazně snižuje překážky pro nedatové vědce, které brání v přispívání modely umělé inteligence. S InstructLab mohou odborníci z oborů ze všech odvětví přidat své dovednosti a znalosti, a to jak pro interní použití, tak i pro vytvoření sdíleného a široce dostupného open source modelu umělé inteligence pro komunity zabývající se vývojem.
Rodina modelů Granite 3.0 řeší širokou škálu případů použití umělé inteligence, od generování kódu přes zpracování přirozeného jazyka až po extrakci poznatků z velkých datových sad, to vše pod permisivní licencí open source. Pomohli jsme společnosti IBM Research uvést rodinu kódových modelů Granite do světa open source a nadále tuto rodinu modelů podporujeme, a to jak z hlediska open source, tak i jako součást naší nabídky Red Hat AI.
Důsledky nedávných oznámení společnosti DeepSeek ukazují, jak může open-source inovace ovlivnit umělou inteligenci, a to jak na úrovni modelu, tak i mimo něj. Je zřejmé, že existují obavy ohledně přístupu čínské platformy, zejména proto, že licence modelu nevysvětluje, jak byl vytvořen, což posiluje potřebu transparentnosti. Výše uvedené narušení však posiluje vizi společnosti Red Hat pro budoucnost umělé inteligence: otevřenou budoucnost zaměřenou na menší, optimalizované a otevřené modely, které lze přizpůsobit pro specifické případy použití podnikových dat na jakémkoli místě v rámci hybridního cloudu.
Rozšiřování modelů umělé inteligence nad rámec open source.
Práce společnosti Red Hat v oblasti open source umělé inteligence jde daleko za rámec InstructLab a rodiny modelů Granite a rozšiřuje se na nástroje a platformy potřebné k reálnému využívání a produktivnímu využití umělé inteligence. Společnost se stala velmi aktivní v podpoře technologických projektů a komunit, jako například (mimo jiné):
● RamaLama , open-source projekt, jehož cílem je usnadnit lokální správu a nasazení modelů umělé inteligence;
● TrustyAI , sada nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem pro vytváření zodpovědnějších pracovních postupů s umělou inteligencí;
● Climatik , projekt zaměřený na pomoc s udržitelnější umělou inteligencí, pokud jde o spotřebu energie;
● Podman AI Lab , sada nástrojů pro vývojáře zaměřená na usnadnění experimentování s open source LLM;
Nedávné oznámení o Neural Magic rozšiřuje firemní vizi pro umělou inteligenci a umožňuje organizacím sladit menší, optimalizované modely umělé inteligence, včetně licencovaných open-source systémů, s jejich daty, ať už se nacházejí kdekoli v hybridním cloudu. IT organizace pak mohou využít vLLM k řízení rozhodnutí a produkce na základě těchto modelů, což pomáhá budovat stack umělé inteligence založený na transparentních a podporovaných technologiích.
Pro korporaci žije a dýchá open source umělá inteligence v hybridním cloudu. Hybridní cloud poskytuje flexibilitu potřebnou k výběru nejlepšího prostředí pro každou úlohu umělé inteligence, optimalizuje výkon, náklady, škálovatelnost a bezpečnostní požadavky. Platformy, cíle a organizace společnosti Red Hat toto úsilí podporují spolu s průmyslovými partnery, zákazníky a komunitou open source, protože open source v oblasti umělé inteligence je poháněn kupředu.
Existuje obrovský potenciál pro rozšíření této otevřené spolupráce v oblasti umělé inteligence. Red Hat si představuje budoucnost, která zahrnuje transparentní práci na modelech i jejich školení. Ať už příští týden nebo příští měsíc (nebo i dříve, vzhledem k rychlému vývoji umělé inteligence), společnost a otevřená komunita jako celek budou i nadále podporovat a přijímat úsilí o demokratizaci a otevření světa umělé inteligence.
