Ideen omkunstig intelligens(IA) er ikke ny, men de seneste fremskridt inden for relaterede teknologier er blevet et værktøj, som vi alle bruger dagligt.Den stigende betydning og spredning af AI er, på samme tid, spændende og potentielt alarmerende, for da mange platforme og AI-ressourcer er grundlæggende sorte bokse, der kontrolleres af et lille antal magtfulde virksomheder
Store organisationer, som som Red Hat, de tror atalle skal have evnen til at bidrage til kunstig intelligens. Innovation inden AI bør ikke være begrænset til virksomheder, der har råd til enorme mængder af behandlingskapacitet og de datavidenskabsfolk, der er nødvendige for at træne dissestore sprogmodeller(LLM'er)
I stedet, årtiers erfaring med open source til softwareudvikling og samarbejde med samfundene gør det muligt for alle at bidrage og drage fordel af AI, samtidig med at de hjælper med at forme en fremtid, der imødekommer vores behov. Der er ingen tvivl om, at open source-tilgangen er den eneste måde at nå det fulde potentiale af AI på, gør den mere sikker, tilgængelig og demokratiseret
Hvad er open source
Selvom termen "open source" oprindeligt refererer til en metode til softwareudvikling, han har udvidet sig til at omfatte en mere generel form for arbejde, der er åben, decenraliseret og dybt samarbejdende. Bevægelsen for open source går nu langt ud over softwareverdenen, ogopen source-mådenblev omfavnet af samarbejdsindsatser over hele verden, inklusive sektorer som videnskab, uddannelse, regering, fremstilling, sundhed og mere
Open source kultur har noglegrundlæggende principper og værdierder gør den effektiv og meningsfuld, for eksempel
- Samarbejdsdeltagelse
- Fælles ansvar
- Åbne børser
- Meritokrati og inklusion
- Samfundsdrevet udvikling
- Åbent samarbejde
- Selvorganisering
- Respekt og gensidighed
Når open source-principper danner grundlaget for samarbejdsindsatser, historien viser, at utrolige ting er mulige. Nogle vigtige eksempler spænder fra udviklingen og spredningen afLinuxsom verdens mest kraftfulde og allestedsnærværende operativsystem indtil fremkomsten og væksten afKubernetesog containerne, udover udviklingen og udvidelsen af selve internettet
Seks fordele ved open source i AIs tidsalder
Der er utallige fordele ved udviklingen af teknologier gennem open source kode, men seks fordele skiller sig ud blandt de øvrige.
1. Øget hastighed af innovation
Når teknologien udvikles på en samarbejdende og åben måde, innovation og opdagelse kan ske meget hurtigere, i modsætning til lukkede organisationer og proprietære løsninger.
Når arbejdet deles åbent, og andre har mulighed for at skabe ud fra det, holdene sparer en enorm mængde tid og kræfter, fordi de ikke behøver at starte fra bunden. Nye ideer kan udvide de projekter, der kom før. Det sparer ikke kun tid og penge, men styrker også resultaterne, da flere mennesker arbejder sammen for at løse problemer, delegerindsigtog gennemgå hinandens arbejde
Et mere bredt og samarbejdende fællesskab er simpelthen i stand til at opnå mere: ved at fremme mennesker og forbinde ekspertiser for at løse komplekse problemer og innovere hurtigere og mere effektivt end små og isolerede grupper.
2. Demokratisere adgang
Open source demokratiserer også adgangen til nye AI-teknologier. Når du forsker, koder og værktøjer deles åbent, det hjælper med at fjerne nogle af de barrierer, der normalt begrænser adgangen til banebrydende innovationer
DEInstructLabdet er et fremragende eksempel på denne præmis. Initiativet er et uafhængigt open source AI-projekt, der forenkler processen med at bidrage med færdigheder og viden til LLM'er. Målet med indsatsen er at give enhver mulighed for at hjælpe med at forme denGenerativ AI(gen AI), inklusive dem, der ikke har de færdigheder og den træning i datavidenskab, der normalt er nødvendige. Dette gør det muligt for flere individer og organisationer at bidrage til træningen og forfiningen af LLM'er på en pålidelig måde
3. Forbedret sikkerhed og privatliv
Hvordan open source-projekter reducerer adgangsbarrierer, en større og mere mangfoldig gruppe af medarbejdere kan hjælpe med at identificere og løse potentielle sikkerhedsudfordringer i AI-modeller, mens de bliver udviklet
De fleste af de data og metoder, der bruges til at træne og justere AI-modeller, er lukkede og opretholdes af proprietære logikker. Sjældent formår personer uden for disse organisationer at få indsigt i, hvordan disse algoritmer fungerer, og om de indeholder potentielt farlige data eller iboende bias
Hvis en model og de data, der bruges til at træne den, er åbne, dogan, enhver interesseret person vil kunne undersøge dem, reducere sikkerhedsrisici og minimere platformes skævheder.Derudover, bidragsydere til åben filosofi kan skabe værktøjer og processer til at spore og revidere den fremtidige udvikling af modeller og applikationer, muliggør at overvåge udviklingen af forskellige løsninger.
Denne åbenhed og gennemsigtighed ogsåskabe tillid, da brugere har mulighed for direkte at undersøge, hvordan deres data bliver brugt og behandlet, for at de kan kontrollere, om deres privatliv og databeskyttelse bliver respekteret. Desuden, virksomheder kan også beskytte deres private oplysninger, fortrolige eller ejendommelige ved at bruge open source-projekter som InstructLab til at skabe deres egne tilpassede modeller, om hvilke de opretholder streng kontrol
4. Giver fleksibilitet og valgfrihed
Selv om de monolitiske LLM'er, ejere og sort boks være hvad de fleste mennesker ser og tænker om generativ AI, vi ser vi en stigende impuls mod mindre AI-modeller, uafhængige og udviklede til et specifikt formål
Demsmå sprogmodeller(SLM'er) trænes generelt på meget mindre datasæt for at give dem deres grundlæggende funktionalitet, og de de er endnu mere tilpasset til specifikke anvendelsestilfælde med domænespecifikke data og viden
Disse SLM'er er betydeligt mere effektive end deres større fætre, og har vist sig at have en så god præstation (hvis ikke bedre) når de bruges til det tilsigtede formål. De er hurtigere og mere effektive til at træne og implementere, og kan tilpasses og tilpasses efter behov
Og er i høj grad derfor, at projektet InstructLab blev oprettet. Med ham, du kan tage en mindre open source AI-model og udvide den med de data og yderligere træninger, du ønsker
For eksempel, du kan bruge InstructLab til at skabe en højt tilpasset og udviklet kundeservice chatbot til et specifikt formål, potentialisering af bedre praksis i organisationen. Denne praksis giver dig mulighed for at levere det bedste af din kundeserviceoplevelse til alle, alle steder, i realtid.
Og, mere vigtigere, dette giver dig mulighed for at undgå at være bundet til en leverandør og giver fleksibilitet i forhold til, hvor og hvordan du implementerer din AI-model og eventuelle applikationer, der er oprettet på baggrund af den
5. Muliggør et levende økosystem
I det åbne samfund, “ingen innoverer alene“, og denne tro har været opretholdt siden de første måneder af samfundets grundlæggelse.
Denne idé vil fortsat være gyldig i AI-æraen inden for Red Hat, åben løsningsleder, der vil levere forskellige værktøjer og open source kode-strukturer i form afRed Hat AI,løsning som partnere vil skabe mere værdi for slutkunder.
En enkelt leverandør kan ikke tilbyde alt, hvad en organisation har brug for, eller selv følge den nuværende hastighed af teknologisk udvikling. Åben kildekode-principper og -praksisser fremskynder innovationen og muliggør et livligt økosystem ved at fremme partnerskaber og samarbejdsmuligheder mellem projekter og industrier
6. Reducere omkostninger
I begyndelsen af 2025, anslåetat den gennemsnitlige grundløn for en data scientist i USA er over 125 USD.000, med erfarne datavidenskabsfolk, der kan tjene betydeligt mere
Åbenlyst, der er en enorm og voksende efterspørgsel efter dataloger med AI, men få virksomheder har store forhåbninger om at tiltrække og fastholde de specialiserede talenter, de har brug for
Og de virkelig store LLM'er er ekstremt dyre at bygge, træne, vedligeholde og implementere, krævende hele lagre fyldt med højt optimeret (og meget dyrt) it-udstyr og en enorm mængde lagerplads
Åbne modeller, mindre og bygget til specifikke formål og AI-applikationer er betydeligt mere effektive at bygge, træne og implementere. De de kræver ikke kun en brøkdel af beregningskraften fra LLM'erne, projekter som InstructLab muliggør, at personer uden specialiserede færdigheder og erfaring aktivt og effektivt kan bidrage til træning og finjustering af AI-modeller
Klart, omkostningsbesparelsen og fleksibiliteten, som open source bringer til udviklingen af AI, er gavnlige for små og mellemstore virksomheder, der håber at opnå en konkurrencefordel med de applikationer, som AI kan bringe
Sammenfattende
Til opbygning af en demokratisk og åben AI, det er afgørende at anvende de open source-principper, der muliggør cloud computing, internettet, Linux og så mange andre åbne teknologier, kraftfulde og dybt innovative
Dette er den vej, som Red Hat følger for at muliggøre AI og andre relaterede værktøjer. Alle skal drage fordel af udviklingen af kunstig intelligens, sådan, alle bør have mulighed for at hjælpe med at bestemme og forme deres vej, og at bidrage til dens udvikling. Kollaborativ innovation og open source er ikke essentielle som uundgåelige for disciplinens fremtid
