Die Idee vonkünstliche IntelligenzKI ist nicht neu, aber jüngste Fortschritte in verwandten Technologien haben sie zu einem Werkzeug gemacht, das wir alle täglich nutzen.Die zunehmende Bedeutung und Proliferation von KI ist, zur gleichen Zeit, emotional und potenziell alarmierend, denn die Grundlagen vieler Plattformen und KI-Ressourcen sind im Wesentlichen Black Boxes, die von einer kleinen Anzahl mächtiger Unternehmen kontrolliert werden
Große Organisationen, wie Red Hat, glauben, dassJeder sollte die Möglichkeit haben, zur KI beizutragen. Die Innovation in KI sollte nicht auf Unternehmen beschränkt sein, die sich enorme Mengen an Rechenleistung und die erforderlichen Datenwissenschaftler leisten können, um diese zu trainierengroße Sprachmodelle(LL.M.)
Stattdessen, Jahrzehnte an Erfahrung in Open Source für Softwareentwicklung und Zusammenarbeit mit den Gemeinschaften ermöglichen es allen, zur KI beizutragen und davon zu profitieren, gleichzeitig helfen sie, eine Zukunft zu gestalten, die unseren Bedürfnissen entspricht. Es gibt keinen Zweifel, dass der Open-Source-Ansatz der einzige Weg ist, das volle Potenzial der KI zu erreichen, sie sicherer machen, zugänglich und demokratisiert
Was ist Open Source
Obwohl der Begriff "Open Source" ursprünglich eine Methodik zur Softwareentwicklung bezeichnet, er hat sich ausgeweitet, um eine allgemeinere Form der Arbeit zu umfassen, die offen ist, dezentralisiert und tiefgreifend kollaborativ. Die Open-Source-Bewegung geht jetzt weit über die Welt der Software hinaus, Undder Open-Source-Wegwurde von kollaborativen Bemühungen auf der ganzen Welt umarmt, einschließlich Sektoren wie Wissenschaft, Bildung, Regierung, Herstellung, Gesundheit und mehr
Die Open-Source-Kultur hat einigeGrundprinzipien und Wertedie sie effektiv und bedeutungsvoll machen, zum Beispiel
- Kollaborative Teilnahme
- Gemeinsame Verantwortung
- Offene Börsen
- Meritokratie und Inklusion
- Community-gesteuerte Entwicklung
- Offene Zusammenarbeit
- Selbstorganisation
- Respekt und Gegenseitigkeit
Wenn die Open-Source-Prinzipien die Grundlage für kollaborative Bemühungen bilden, Die Geschichte zeigt, dass unglaubliche Dinge möglich sind. Einige wichtige Beispiele reichen von der Entwicklung und der Proliferation desLinuxals das weltweit leistungsstärkste und am weitesten verbreitete Betriebssystem bis zur Entstehung und dem Wachstum vonKubernetesund der Container, neben der Entwicklung und der Expansion des Internets selbst
Sechs Vorteile von Open Source im Zeitalter der KI
Es gibt zahlreiche Vorteile für die Entwicklung von Technologien durch Open Source Code, aber sechs Vorteile heben sich von den anderen ab.
1. Steigerung der Innovationsgeschwindigkeit
Wenn Technologie kollaborativ und offen entwickelt wird, Innovation und Entdeckung können viel schneller geschehen, im Gegensatz zu geschlossenen Organisationen und proprietären Lösungen.
Wenn die Arbeit offen geteilt wird und andere die Möglichkeit haben, darauf basierend zu schaffen, Die Teams sparen eine enorme Menge an Zeit und Mühe, da sie nicht von Grund auf neu beginnen müssen. Neue Ideen können die Projekte erweitern, die zuvor kamen. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern stärkt auch die Ergebnisse, da mehr Menschen zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen, teilenErkenntnisseund die Arbeiten gegenseitig überprüfen
Eine breitere und kollaborative Gemeinschaft ist einfach in der Lage, mehr zu erreichen: sie fördert Menschen und verbindet Fachkenntnisse, um komplexe Probleme zu lösen und schneller sowie effektiver zu innovieren als kleine und isolierte Gruppen.
2. Zugang demokratisieren
Open Source demokratisiert auch den Zugang zu neuen KI-Technologien. Wenn Sie suchen, Codes and tools are shared openly, das hilft, einige der Barrieren abzubauen, die normalerweise den Zugang zu Spitzentechnologien einschränken
DERInstructLabist ein großartiges Beispiel für diese Prämisse. Die Initiative ist ein unabhängiges Open-Source-KI-Projekt, das den Prozess der Beitragsleistung von Fähigkeiten und Wissen für LLMs vereinfacht. Das Ziel des Einsatzes ist es, dass jeder helfen kann, zu gestalten dieGenerative KI(gen AI), einschließlich derjenigen, die nicht über die normalerweise erforderlichen Fähigkeiten und die Ausbildung in Datenwissenschaft verfügen. Dies ermöglicht es mehr Einzelpersonen und Organisationen, zuverlässig zum Training und zur Verfeinerung von LLMs beizutragen
3. Verbesserte Sicherheit und Privatsphäre
Wie Open-Source-Projekte die Eintrittsbarrieren senken, Eine größere und vielfältigere Gruppe von Mitarbeitenden kann dabei helfen, potenzielle Sicherheitsherausforderungen in KI-Modellen zu identifizieren und zu lösen, während sie entwickelt werden
Die meisten Daten und Methoden, die zum Trainieren und Anpassen von KI-Modellen verwendet werden, sind geschlossen und werden von proprietären Logiken verwaltet. Selten gelingt es Personen außerhalb dieser Organisationen, Einblicke darüber zu erhalten, wie diese Algorithmen funktionieren und ob sie potenziell gefährliche Daten oder inhärente Vorurteile enthalten
Wenn ein Modell und die Daten, die zu seiner Ausbildung verwendet wurden, offen sind, jedoch, Jede interessierte Person kann sie einsehen, Reduzierung von Sicherheitsrisiken und Minimierung von Plattformvorurteilen.Außerdem, Die Mitwirkenden der offenen Philosophie können Werkzeuge und Prozesse entwickeln, um die zukünftige Entwicklung von Modellen und Anwendungen zu verfolgen und zu überprüfen, ermöglicht die Überwachung der Entwicklung verschiedener Lösungen.
Diese Offenheit und TransparenzVertrauen schaffen, da Benutzer die Möglichkeit haben, direkt zu überprüfen, wie ihre Daten verwendet und verarbeitet werden, damit sie überprüfen können, ob ihre Privatsphäre und Datenhoheit respektiert werden. Außerdem, Unternehmen können auch ihre privaten Informationen schützen, vertrauliche oder proprietäre Informationen unter Verwendung von Open-Source-Projekten wie InstructLab, um eigene angepasste Modelle zu erstellen, über die sie strengen Kontrolle haben
4. Bietet Flexibilität und Freiheit der Wahl
Obwohl die monolithischen LLMs, Eigentümer und Blackbox sind das, was die meisten Menschen über generative KI sehen und denken, wir beginnen, einen zunehmenden Trend zu kleineren KI-Modellen zu beobachten, unabhängig und entwickelt für einen bestimmten Zweck
Diesekleine Sprachmodelle(SLMs) werden normalerweise auf viel kleineren Datensätzen trainiert, um ihnen ihre grundlegende Funktionalität zu verleihen, und sind somit noch besser an spezifische Anwendungsfälle mit domänenspezifischen Daten und Wissen angepasst
Diese SLMs sind deutlich effizienter als ihre größeren Verwandten, und haben gezeigt, dass sie eine so gute Leistung erbringen (wenn nicht sogar besser), wenn sie für den vorgesehenen Zweck verwendet werden. Sie sind schneller und effizienter im Training und in der Bereitstellung, und können nach Bedarf angepasst und personalisiert werden
Und genau dafür wurde das Projekt InstructLab in großem Maße ins Leben gerufen. Mit ihm, du kannst ein kleineres Open-Source-KI-Modell nehmen und es mit den Daten und zusätzlichen Trainings, die du wünschst, erweitern
Zum Beispiel, Sie können InstructLab verwenden, um einen hochgradig angepassten und für einen bestimmten Zweck entwickelten Kundenservice-Chatbot zu erstellen, Potenzialierung besserer Praktiken in der Organisation. Diese Praxis ermöglicht es Ihnen, das Beste aus Ihrer Kundendienst-Erfahrung für alle bereitzustellen, an allen Orten, in Echtzeit.
Und, wichtigster, das ermöglicht es Ihnen, sich nicht an einen Anbieter zu binden, und bietet Flexibilität hinsichtlich des Ortes und der Art und Weise, wie Sie Ihr KI-Modell und alle darauf basierenden Anwendungen implementieren
5. Ermöglicht ein lebendiges Ökosystem
In der offenen Gemeinschaft, “niemand ist allein innovativ“, und dieser Glaube besteht seit den ersten Monaten der Gründung der Gemeinschaft.
Diese Idee wird in der Ära der KI innerhalb von Red Hat weiterhin gültig sein, Führer der offenen Lösungen, die verschiedene Werkzeuge und Open-Source-Code-Strukturen in Form vonRed Hat AI,Lösung, mit der Partner mehr Wert für Endkunden schaffen werden.
Ein einzelner Anbieter kann nicht alles bieten, was eine Organisation benötigt, oder sogar die aktuelle Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts verfolgen. Die Prinzipien und Praktiken von Open Source beschleunigen die Innovation und ermöglichen ein lebendiges Ökosystem, indem sie Partnerschaften und Kooperationsmöglichkeiten zwischen Projekten und Branchen fördern
6. Kosten senken
Anfang 2025, geschätztdass das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers in den Vereinigten Staaten über 125 US-Dollar liegt.000, mit erfahrenen Datenwissenschaftlern, die deutlich mehr verdienen können
Offensichtlich, Es gibt eine enorme und wachsende Nachfrage nach Datenwissenschaftlern mit KI, aber nur wenige Unternehmen haben große Hoffnungen, die spezialisierten Talente, die sie benötigen, zu gewinnen und zu halten
Und die wirklich großen LLMs sind exorbitant teuer in der Erstellung, trainieren, halten und implementieren, es werden ganze Lagerhäuser gefordert, die mit hochoptimierten (und sehr teuren) Computergeräten gefüllt sind, sowie einer enormen Menge an Speicherplatz
Offene Modelle, kleinere und für spezifische Zwecke und Anwendungen von KI konstruierte sind deutlich effizienter zu bauen, trainieren und implementieren. Sie verlangen nicht nur einen Bruchteil der Rechenleistung der LLMs, Projekte wie das InstructLab ermöglichen es Menschen ohne spezielle Fähigkeiten und Erfahrung, aktiv und effektiv zum Training und zur Feinabstimmung von KI-Modellen beizutragen
Klarerweise, Die Kosteneinsparungen und die Flexibilität, die Open Source bei der Entwicklung von KI bietet, sind vorteilhaft für kleine und mittlere Unternehmen, die eine Wettbewerbsfähigkeit durch die Anwendungen von KI erreichen möchten
Zusammenfassend
Für den Aufbau einer demokratischen und offenen KI, es ist entscheidend, die Open-Source-Prinzipien zu nutzen, die das Cloud-Computing ermöglicht haben, das Internet, Linux und viele andere offene Technologien, mächtig und tief innovativ
Dies ist der Weg, den Red Hat einschlägt, um KI und andere verwandte Werkzeuge zu ermöglichen. Alle sollten von der Entwicklung der künstlichen Intelligenz profitieren, so, Alle sollten in der Lage sein, ihre Laufbahn zu bestimmen und zu gestalten, und zu seiner Entwicklung beitragen. Kollaborative Innovation und Open Source sind nicht essenziell, sondern unvermeidlich für die Zukunft der Disziplin
