Ajatus siitätekoälyä(AI) ei ole uusi, mutta viimeaikaiset edistysaskeleet teknologioissa ovat muuttaneet sen kaikkien päivittäiseksi työkaluksi.tekoälyn kasvava merkitys ja leviäminen on, samaan aikaan, jännittävä ja mahdollisesti huolestuttava, koska monien tekoälyalustojen ja -resurssien taustalla olevat perusperiaatteet ovat käytännössä mustia laatikoita, joita hallitsevat muutamat vaikutusvaltaiset suuret yritykset
Suuret organisaatiot, kuin Red Hat, uskovat, ettäkaikkien tulisi pystyä osallistumaan tekoälyn kehittämiseen. Tekoälyn innovaatio ei saisi rajoittua yrityksiin, jotka voivat maksaa suurista laskentatehoista ja tarvittavista data-tieteilijöistäsuuret kielimallit(LLMs)
Sen sijaan, kymmenet vuodet avoimen lähdekoodin kokemusta ohjelmistokehityksestä ja yhteistyöstä yhteisöjen kanssa mahdollistavat kaikkien osallistumisen ja tekoälyn hyödyntämisen, samalla kun auttavat muokkaamaan tulevaisuutta, joka vastaa tarpeitamme. Ei open source -lähestymistapa on ainoa tapa saavuttaa tekoälyn täysi potentiaali, tehostaakseen turvallisuutta, saavutettavissa ja demokraattinen
Mikä on avoimen lähdekoodin
Vaikka termi "avoin lähdekoodi" alun perin viittaa ohjelmistokehityksen menetelmään, se laajeni kattamaan yleisemmän avoimen työn muodon, hajautettu ja syvästi yhteistyökykyinen. Avoimen lähdekoodin liike ulottuu nyt paljon ohjelmistomaailman ulkopuolelle, jaavoimen lähdekoodin tapa olemassahänet otettiin vastaan maailmanlaajuisilla yhteistyöponnisteluilla, mukaan lukien tieteenalat, koulutus, hallitus, valmistus, terveys ja lisää
Avoin lähdekulttuurilla on joitakinperiaatteet ja arvotjoka tekee siitä tehokasta ja merkityksellistä, esimerkiksi
- Yhteistyöosallistuminen
- Vastuu jaettu
- Avoimet vaihtot
- Meritokratia ja inkluusio
- Yhteisölähtöinen kehittäminen
- Avoin yhteistyö
- Itseorganisaatio
- Kunnioitus ja vastavuoroisuus
Kun avoimen lähdekoodin periaatteet muodostavat yhteistyöponnistusten perustan, historia näyttää, että uskomattomat asiat ovat mahdollisia. Joitakin tärkeitä esimerkkejä ovat kehitys ja leviäminenLinuxkuin maailman voimakkain ja kaikkialla läsnä oleva käyttöjärjestelmä ennen kuin sen synty ja kasvuKubernetesja kontit, lisäks verkkoinfrastruktuurin kehittämiseen ja laajentamiseen
Kuusi etua avoimesta lähdekoodista tekoälyn aikakaudella
On olemassa lukuisia etuja avoimen lähdekoodin teknologioiden kehittämisessä, kuusi etua erottuvat muiden joukosta.
1. Innovaation nopeuden kasvu
Kun teknologia kehitetään yhteistyössä ja avoimesti, innovaatio ja löytö voivat tapahtua paljon nopeammin, vastoin suljettuja organisaatioita ja omistettuja ratkaisuja.
Kun työ jaetaan avoimesti ja muut voivat luoda sen pohjalta, tiimit säästävät valtavan määrän aikaa ja vaivaa koska heidän ei tarvitse aloittaa alusta. Uudet ideat voivat laajentaa aiempia projekteja. Tämä ei ainoastaan säästä aikaa ja rahaa, mutta myös vahvistaa tuloksia koska yhä useammat ihmiset työskentelevät yhdessä ongelmien ratkaisemiseksi, jakaaoivalluksiajahtaa toistensa työt
Laajempi ja yhteistyökykyisempi yhteisö pystyy yksinkertaisesti saavuttamaan enemmän edistämällä ihmisiä ja yhdistämällä asiantuntemuksia ratkaistakseen monimutkaisia ongelmia ja innovoidakseen nopeammin ja tehokkaammin kuin pienet ja eristäytyneet ryhmät.
2. Väestön pääsyn demokraattinen saatavuus
Avoin lähdekoodi myös demokratisoi pääsyn uusiin tekoälyteknologioihin. Kun etsit, koodit ja työkalut jaetaan avoimesti, tämä auttaa poistamaan joitakin esteitä, jotka yleensä rajoittavat huipputeknologian saavutettavuutta
THEInstructLabse on hyvä esimerkki tästä premissistä. Aloitte on avoimen lähdekoodin itsenäinen mallipohjainen tekoälyprojekti, joka yksinkertaistaa taitojen ja tiedon lisäämistä suurkielimille. Tavoitteena on mahdollistaa jokaisen osallistuminen muokkaamaangeneratiivinen IA(tekoäly), mukaan lukien ne, joilla ei ole yleensä tarvittavia data-analytiikan taitoja ja koulutusta. Tämä mahdollistaa enemmän yksilöitä ja organisaatioita osallistumaan luotettavasti suurien kielimallien koulutukseen ja hienosäätöön
3. Parannettu turvallisuus ja yksityisyys
Kuinka avoimen lähdekoodin projektit alentavat sisäänpääsyn esteitä, suurempi ja monipuolisempi tiimi voi auttaa tunnistamaan ja ratkaisemaan tekoälymallien mahdollisia turvallisuusuhkia niiden kehityksen aikana
Suurin osa käytetyistä tiedoista ja menetelmistä tekoälymallien kouluttamiseen ja säätämiseen on suljettuja ja omistuksellisten logiikoiden hallussa. Harvoin ulkopuoliset ihmiset näistä organisaatioista pystyvät saamaan mitään käsitystä siitä, miten nämä algoritmit toimivat ja sisältävätkö ne mahdollisesti vaarallisia tietoja tai sisäisiä puolueellisuuksia
Jos malli ja siihen käytetyt tiedot avataan, kuitenkin, kuka tahansa kiinnostunut voi tutkia niitä, turvallisuusriskien vähentäminen ja alustojen puolueellisuuden minimoiminen.Lisäksi, avoin filosofian kontribuuttorit voivat luoda työkaluja ja prosesseja tulevan mallien ja sovellusten kehityksen seuraamiseen ja auditoimiseen, mahdollisuus seurata erilaisten ratkaisujen kehitystä.
Tämä avoimuus ja läpinäkyvyys myösantaa luottamusta, koska käyttäjillä on mahdollisuus tarkastella suoraan, miten heidän tietojaan käytetään ja käsitellään, voidaakseen varmistaa, että heidän yksityisyytensä ja datan suvereniteettinsa ovat kunnioitettuja. Lisäksi, yritykset voivat myös suojata yksityisiä tietojaan, salassapitoisia tai omistusoikeudellisia käyttäen avoimen lähdekoodin projekteja kuten InstructLab luodakseen omia hienosäädettyjä mallejaan, joiden yli heillä on tiukka kontrolli
4. Tarjoaa joustavuutta ja valinnanvapautta
Vaikka monoliittiset LLM:t, omistajat ja musta laatikko ovat sitä, mitä suurin osa ihmisistä näkee ja ajattelee generatiivisesta tekoälystä, Alamme nähdä kasvavaa suuntausta pienempiin tekoälymalleihin, itsenäisiä ja tarkoitukseen kehitettyjä
Nämäpieni kielimallit(SLM:t) koulutetaan yleensä paljon pienemmillä aineistoilla saadakseen niiden perustoiminnallisuuden, ja entistä paremmin soveltuvia erityistapauksiin, joissa on alakohtaista tietoa ja dataa
Nämä SLM:t ovat merkittävästi tehokkaampia kuin suuremmat serkkunsa, ja osoittaneet saavansa niin hyvän suorituskyvyn (ellei paremman) kun niitä käytetään alkuperäiseen tarkoitukseen. He ovat nopeampia ja tehokkaampia kouluttaa ja ottaa käyttöön, ja voidaan räätälöidä ja mukauttaa tarpeen mukaan
Se siihen suurimmaksi osaksi tarkoitettu InstructLab-hanke on luotu. Hänen kanssaan, voit ottaa pienemmän avoimen lähdekoodin tekoälymallin ja laajentaa sitä haluamillasi lisätiedoilla ja koulutuksilla
Esimerkiksi, voit käyttää InstructLabia luodaksesi asiakaspalvelubotin, joka on erittäin räätälöity ja kehitetty tiettyä tarkoitusta varten, parantaakseen parempia käytäntöjä organisaatiossa. Tämä käytäntö mahdollistaa parhaan asiakaspalvelukokemuksesi tarjoamisen kaikille, kaikissa paikoissa, reaaliajassa.
Ja, tärkein, tämä mahdollistaa sen, että voit välttää sitoutumisen yhteen toimittajaan ja tarjoaa joustavuutta siinä, missä ja miten toteutat tekoälymalliasi ja siihen perustuvia sovelluksia
5. Mahdollistaa elävän ekosysteemin
Avoimessa yhteisössä, “kukaan ei innovoi yksin“, ja tämä usko on säilynyt yhteisön perustamisen ensimmäisten kuukausien ajan.
Tämä ajatus pysyy voimassa tekoälyn aikakaudella Red Hatissa, avointen ratkaisujen johtaja, joka tarjoaa useita avoimen lähdekoodin työkaluja ja rakenteita muodossaRed Hat AI,ratkaisu, jonka avulla kumppanit tuottavat enemmän arvoa loppuasiakkaille.
Yksi toimittaja ei pysty tarjoamaan kaikkea, mitä organisaatio tarvitsee, tai jopa seurata nykyistä teknologisen kehityksen nopeutta. Avoimen lähdekoodin periaatteet ja käytännöt nopeuttavat innovaatiota ja mahdollistavat elävän ekosysteemin edistämällä yhteistyö- ja yhteistyömahdollisuuksia hankkeiden ja teollisuuden välillä
6. Vähentää kustannuksia
Vuoden 2025 alussa, arvioidaanettä keskimääräinen peruspalkka datatieteilijällä Yhdysvalloissa on yli 125 dollaria.000, kokeneempien datatieteilijöiden kanssa, jotka voivat ansaita merkittävästi enemmän
Ilmeisesti, On suuri ja kasvava tarve datatieteilijöille tekoälyn kanssa, vain muutamat yritykset ovat erittäin toiveikkaita houkutellakseen ja säilyttääkseen tarvitsemiaan erikoistuneita kykyjä
Ja suuret LLM:t ovat todella kalliita rakentaa, kouluttaa, ylläpitää ja ottaa käyttöön, vaaditaan kokonaisia varastoja täynnä erittäin optimoituja (ja erittäin kalliita) tietotekniikkalaitteita ja valtava määrä tallennustilaa
Avoimet mallit, allemmat ja erityisesti tiettyihin tarkoituksiin ja tekoälysovelluksiin suunnitellut ovat merkittävästi tehokkaampia rakentamaan, kouluttaa ja toteuttaa. He eivät ainoastaan vaadi osaa LLM:ien laskentatehosta, kuten InstructLab-hankkeet mahdollistavat ei-spesialisteille ja kokemattomille henkilöille aktiivisen ja tehokkaan osallistumisen tekoälymallien koulutukseen ja hienosäätöön
Selvästi, kustannusten säästö ja avoimen lähdekoodin tarjoama joustavuus tekoälyn kehityksessä ovat hyödyllisiä pienille ja keskisuurille yrityksille, jotka odottavat saavansa kilpailuedun tekoälysovelluksista
Yhteenvetona
Demokraattisen ja avoimen tekoälyn rakentamiseen, on tärkeää käyttää avoimen lähdekoodin periaatteita, jotka mahdollistivat pilvipalveluiden käytön, internet, Linux ja monet muut avoimet teknologiat, voimakkaita ja syvästi innovatiivisia
Tämä on tie, jota Red Hat seuraa mahdollistakseen tekoälyn ja muiden siihen liittyvien työkalujen käytön. Kaikkien tulisi hyötyä tekoälyn kehityksestä, näin, kaikkien tulisi voida auttaa määrittämään ja muokkaamaan heidän polkuaan, ja kehittääksesi itseäsi. Yhteistyöinnovaatio ja avoin lähdekoodi eivät ole välttämättömiä tulevaisuuden alan kannalta
