představa čeho umělá inteligence (IA) není novinkou, ale nedávný pokrok v souvisejících technologiích se stal nástrojem, který denně používáme všichni. Rostoucí význam a šíření umělé inteligence je vzrušující a potenciálně alarmující, protože základy mnoha platforem a zdrojů AI jsou v podstatě černé skříňky ovládané malým počtem mocných korporací.
Velké organizace, jako je Red Hat, tomu věří Každý by měl mít schopnost přispívat k AI. Inovace umělé inteligence by se neměly omezovat na společnosti, které si mohou dovolit obrovské množství zpracovatelské kapacity, a datoví vědci, kteří je potřebují k školení Skvělé jazykové modely (LLMS)
Místo toho desítky let zkušeností s otevřeným zdrojovým kódem pro vývoj softwaru a spolupráci s komunitami umožňují každému přispívat a těžit z AI a zároveň pomáhají utvářet budoucnost, která vyhovuje našim potřebám. Není pochyb o tom, že přístup s otevřeným zdrojovým kódem je jediným způsobem, jak dosáhnout plného potenciálu umělé inteligence, a učinit jej bezpečnějším, přístupnějším a demokratizovanějším.
Co je open source?
Zatímco termín “open source” původně odkazuje na metodologii vývoje softwaru, rozšířil se tak, aby zahrnoval obecnější formu práce, která je otevřená, decentralizovaná a hluboce spolupracující. Hnutí open source nyní daleko přesahuje svět softwaru a Způsob, jak být open source Bylo přijato společným úsilím po celém světě, včetně sektorů, jako je věda, vzdělávání, vláda, výroba, zdraví a další.
Open source kultura má nějaké základní principy Díky tomu je efektivní a smysluplný, například:
- Kolaborativní účast
- společná zodpo
- Otevřené výměny
- meritokracie a inkluze
- Komunitně orientovaný rozvoj
- Otevřená spolupráce
- sebeorganizace
- respekt a reciprocita
Když principy open source tvoří základ společného úsilí, historie ukazuje, že úžasné věci jsou možné. Některé důležité příklady sahají od vývoje a šíření Linux jako nejvýkonnější a nejvšudypřítomnější operační systém na světě až do vzniku a růstu Kubernetes a kontejnery, kromě vývoje a rozšíření samotného internetu.
Šest výhod open source v éře AI
Vývoj technologií open source má řadu výhod, ale mezi ostatními vyniká šest výhod.
1. Zvýšená rychlost inovací
Když je technologie vyvíjena kolaborativním a otevřeným způsobem, mohou k inovacím a objevům dojít mnohem rychleji, na rozdíl od uzavřených organizací a proprietárních řešení.
Když je práce sdílena otevřeně a ostatní mají schopnost na základě ní tvořit, týmy ušetří obrovské množství času a úsilí, protože nemusí začínat od nuly. Nové nápady mohou rozšířit projekty, které přišly dříve. To nejen šetří čas a peníze, ale také posiluje výsledky, protože více lidí spolupracuje na řešení problémů, sdílí postřehy a vzájemně si prohlížet svou práci.
Širší a více spolupracující komunita je jednoduše schopna dosáhnout více: podporovat lidi a propojovat odborné znalosti k řešení složitých problémů a inovovat rychleji a efektivněji než malé a izolované skupiny.
2 . Demokratizovat přístup
Open source také demokratizuje přístup k novým technologiím umělé inteligence. Když jsou průzkumy, kódy a nástroje sdíleny otevřeně, pomáhá to odstranit některé překážky, které běžně omezují přístup k nejmodernějším inovacím.
O Přeložit z pt do cs: InstructLab (Poznámka: "InstructLab" je název, který by měl zůstat nezměněn, protože se jedná o vlastní jméno.) Je to skvělý příklad tohoto předpokladu. Iniciativa je modelově nezávislý projekt AI s otevřeným zdrojovým kódem, který zjednodušuje proces přispívání dovedností a znalostí do LLM. Cílem tohoto úsilí je umožnit komukoli, aby pomohl utvářet Generativní AI (Gen AI), včetně těch, kteří nemají dovednosti a školení v datové vědě, která je obvykle potřebná. To umožňuje více jednotlivcům a organizacím spolehlivě přispívat ke školení a zdokonalování LLM.
3. Vylepšené zabezpečení a soukromí
Vzhledem k tomu, že projekty s otevřeným zdrojovým kódem snižují vstupní bariéry, větší a rozmanitější skupina zaměstnanců je schopna pomoci identifikovat a řešit potenciální bezpečnostní problémy v modelech AI, když jsou vyvíjeny.
Většina dat a metod používaných k trénování a úpravě modelů AI je uzavřena a udržována proprietární logikou. Zřídka lidé z těchto organizací mohou získat jakýkoli náhled na to, jak tyto algoritmy fungují a zda obsahují nějaká potenciálně nebezpečná data nebo inherentní předsudky.
Pokud jsou však otevřeny model a data použitá k jeho trénování, může jej prozkoumat každý zájemce, snížit bezpečnostní rizika a minimalizovat zkreslení platformy. Kromě toho mohou přispěvatelé Open Philosophy vytvářet nástroje a procesy pro sledování a audit budoucího vývoje modelů a aplikací, což umožňuje sledovat vývoj různých řešení.
Tato otevřenost a transparentnost také vytvářet důvěru, protože uživatelé mají možnost přímo prozkoumat, jak jsou jejich data využívána a zpracovávána, aby mohli zkontrolovat, zda je respektována jejich soukromí a suverenita dat. Kromě toho mohou společnosti také chránit své soukromé, důvěrné nebo proprietární informace pomocí projektů s otevřeným zdrojovým kódem, jako je Instructlab, k vytvoření vlastních upravených modelů, nad nimiž udržují přísnou kontrolu.
4. Poskytuje flexibilitu a svobodu volby
Zatímco monolitické, proprietární a LLM z černé skříňky jsou to, co většina lidí vidí a myslí na generativní AI, začínáme vidět rostoucí podporu směrem k menším, nezávislým a vyvinutým modelům umělé inteligence vyvinutým pro konkrétní účel.
tito Malé jazykové modely (SLM) jsou obvykle trénovány v mnohem menších souborech dat, aby jim poskytly základní funkčnost, a jsou dále přizpůsobeny konkrétním případům použití s daty a znalostmi specifickými pro doménu.
Tyto SLM jsou výrazně efektivnější než jejich větší příbuzní a ukázaly, že fungují také (ne-li lépe), když se používají pro zamýšlený účel. Jejich trénink a nasazení jsou rychlejší a efektivnější a lze je přizpůsobit a upravit podle potřeby.
A k tomu byl vytvořen projekt Instructlab. S ním můžete vzít menší model open source AI a rozšířit jej o další data a školení, které chcete.
Můžete například použít Instructlab k vytvoření servisního chatbota pro vysoce upraveného zákazníka a vyvinutého pro konkrétní účel, čímž se zlepší osvědčené postupy v organizaci. Tato praxe vám umožňuje poskytovat to nejlepší ze svých zákaznických služeb pro každého, všude, v reálném čase.
A co je důležitější, umožňuje vám to vyhnout se tomu, abyste se zasekli u dodavatele, a poskytuje flexibilitu, pokud jde o to, kde a jak implementujete svůj model AI a jakékoli aplikace na něm postavené.
5. Umožňuje živý ekosystém
v otevřené komunitě,“Nikdo neinovuje sám“ a toto přesvědčení bylo zachováno od prvních měsíců založení komunity.
Tato myšlenka zůstane platná v éře AI v rámci Red Hat, lídra v otevřených řešeních, který poskytne různé nástroje a struktury open source v podobě červený klobouk tam, řešení, se kterým budou partneři generovat větší hodnotu pro koncové zákazníky.
Jediný dodavatel nemůže nabídnout vše, co organizace potřebuje, nebo dokonce držet krok se současnou rychlostí technologického vývoje. Principy a postupy s otevřeným zdrojovým kódem urychlují inovace a umožňují živý ekosystém podporou partnerství a příležitostí ke spolupráci mezi projekty a průmyslovými odvětvími.
6. Snížit náklady
Na začátku roku 2025, je odhadem že průměrný základní plat datového vědce ve Spojených státech je vyšší než US$ 125 000, přičemž zkušenější datoví vědci mohou vydělávat podstatně více.
Je zřejmé, že po datových vědcích s umělou inteligencí existuje obrovská a rostoucí poptávka po datových vědcích, ale jen málo společností má velkou naději na přilákání a udržení specializovaných talentů, které potřebují.
A skutečně velké LLM jsou přehnaně drahé na stavbu, školení, údržbu a nasazení, vyžadující celé sklady plné vysoce optimalizovaného (a velmi drahého) počítačového vybavení a obrovského množství úložného prostoru.
Otevřené, menší a vestavěné modely pro specifické účely a aplikace AI jsou výrazně efektivnější pro vytváření, školení a implementaci. Vyžadují nejen zlomek výpočetního výkonu LLM, ale projekty jako Instructlab umožňují lidem bez specializovaných dovedností a zkušeností aktivně a efektivně přispívat k tréninku a dolaďování modelů AI.
Je zřejmé, že úspory nákladů a flexibilita, které open source přináší do vývoje AI, jsou výhodné pro malé a střední společnosti, které doufají, že dosáhnou konkurenční výhody s aplikacemi AI, které mohou přinést.
přehledně
Pro vybudování demokratické a otevřené AI je zásadní použít principy open source, které umožnily cloud computing, internet, Linux a mnoho dalších otevřených, výkonných a hluboce inovativních technologií.
Toto je cesta, kterou se Red Hat ubírá, aby byla AI životaschopná a další související nástroje. Každý by měl mít prospěch z rozvoje umělé inteligence, takže každý by měl být schopen pomoci určit a utvářet svou trajektorii a přispívat k jeho rozvoji. Kolaborativní inovace a open source nejsou nezbytné, protože pro budoucnost této disciplíny jsou nevyhnutelné.
