idea jstk tekoäly (IA) ei ole uusi, mutta viimeaikaisista edistysaskeleista vastaavissa teknologioissa on tullut meidän kaikkien päivittäin käyttämä työkalu. Tekoälyn kasvava merkitys ja lisääntyminen on sekä jännittävää että mahdollisesti hälyttävää, sillä monien tekoälyalustojen ja resurssien perusta on pohjimmiltaan mustia laatikoita, joita hallitsee pieni joukko voimakkaita yrityksiä.
Suuret organisaatiot, kuten Red Hat, uskovat siihen Jokaisella pitäisi olla kyky osallistua tekoälyyn. n. Tekoälyinnovaatioita ei pitäisi rajoittaa yrityksiin, joilla on varaa valtaviin määriin käsittelykapasiteettia, ja datatieteilijöitä, joita tarvitaan näiden kouluttamiseen Hienoja kielimalleja (llms)
Sen sijaan vuosikymmenten avoimen lähdekoodin kokemus ohjelmistokehityksestä ja yhteistyöstä yhteisöjen kanssa antaa kaikille mahdollisuuden osallistua tekoälyyn ja hyötyä siitä ja auttaa muotoilemaan tarpeitamme vastaavaa tulevaisuutta. Ei ole epäilystäkään siitä, että avoimen lähdekoodin lähestymistapa on ainoa tapa saavuttaa tekoälyn täysi potentiaali, mikä tekee siitä turvallisempaa, saavutettavampaa ja demokratisoitunutta.
Mikä on avoin lähdekoodi?
Vaikka termi “avoin lähdekoodi” viittaa alun perin ohjelmistokehitysmetodologiaan, se on laajentunut kattamaan yleisemmän työmuodon, joka on avoin, hajautettu ja syvästi yhteistyökykyinen. avoimen lähdekoodin liike menee nyt paljon ohjelmistomaailman ulkopuolelle, ja Tapa olla avoin lähdekoodi Se on otettu käyttöön yhteistyöllä ympäri maailmaa, mukaan lukien tieteen, koulutuksen, hallituksen, tuotannon, terveydenhuollon ja muiden alojen kaltaiset alat.
avoimen lähdekoodin kulttuurissa on jonkin verran perusperiaatteet jotka tekevät siitä tehokkaan ja merkityksellisen, esimerkiksi:
- yhteistoiminta
- yhteinen vastuu
- avoimet vaihdot
- ansiokas ja osallisuus
- yhteisökeskeinen kehitys
- avoin yhteistyö
- itseorganisoituminen
- kunnioitus ja vastavuoroisuus
Kun avoimen lähdekoodin periaatteet muodostavat yhteistyön perustan, historia osoittaa, että hämmästyttävät asiat ovat mahdollisia. Joitakin tärkeitä esimerkkejä ovat kehityksen ja lisääntymisen n1 maailman tehokkaimpana ja kaikkialla läsnäolevana käyttöjärjestelmänä, kunnes se syntyy ja kasvu Kubernetes ja kontit itse Internetin kehittämisen ja laajentamisen lisäksi.
Kuusi avoimen lähdekoodin etua tekoälyn aikakaudella
Avoimen lähdekoodin teknologioiden kehittämisessä on lukuisia etuja, mutta kuusi etua erottuu muista.
1. Lisääntynyt innovaationopeus
Kun teknologiaa kehitetään yhteistyöhön ja avoimesti, innovaatiot ja löytäminen voivat tapahtua paljon nopeammin, toisin kuin suljetut organisaatiot ja omat ratkaisut.
Kun teos jaetaan avoimesti ja muut voivat luoda sen pohjalta, tiimit säästävät valtavasti aikaa ja vaivaa, koska heidän ei tarvitse aloittaa tyhjästä. Uudet ideat voivat laajentaa aiemmin tulleita projekteja. Tämä ei ainoastaan säästä aikaa ja rahaa, vaan myös vahvistaa tuloksia, kun yhä useammat ihmiset työskentelevät yhdessä ratkaistakseen ongelmia, jakaakseen oivalluksia ja tarkastella toistensa töitä.
Laajempi ja yhteistyökykyisempi yhteisö pystyy yksinkertaisesti saavuttamaan enemmän: ihmisten edistäminen ja asiantuntemuksen yhdistäminen monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi ja innovoimiseksi nopeammin ja tehokkaammin kuin pienet ja eristäytyneet ryhmät.
2 . Demokratisoi pääsy
Avoin lähdekoodi myös demokratisoi pääsyn uusiin tekoälytekniikoihin. Kun kyselyitä, koodia ja työkaluja jaetaan avoimesti, se auttaa poistamaan joitakin esteitä, jotka tavallisesti rajoittavat pääsyä huippuluokan innovaatioihin.
O Ohje Se on loistava esimerkki tästä lähtökohdasta. Aloite on mallista riippumaton avoimen lähdekoodin tekoälyprojekti, joka yksinkertaistaa taitojen ja tietojen lisäämistä LLM:ille. Tavoitteena on antaa kenen tahansa auttaa muotoilemaan sitä Generatiivinen tekoäly (Gen AI), mukaan lukien ne, joilla ei ole normaalisti tarvittavia datatieteen taitoja ja koulutusta. Tämä antaa useammalle henkilölle ja organisaatioille mahdollisuuden osallistua luotettavasti LLM:ien koulutukseen ja jalostukseen.
3. Parannettu tietoturva ja yksityisyys
Kun avoimen lähdekoodin projektit vähentävät markkinoille pääsyn esteitä, suurempi ja monipuolisempi työntekijäryhmä pystyy auttamaan mahdollisia tietoturvahaasteita tekoälymalleissa niitä kehitettäessä.
Suurin osa tekoälymallien kouluttamiseen ja säätämiseen käytetyistä tiedoista ja menetelmistä on suljettu ja ylläpitää patentoidulla logiikalla. Harvoin näiden organisaatioiden ulkopuoliset voivat saada käsityksen siitä, miten nämä algoritmit toimivat ja onko niissä mahdollisesti vaarallisia tietoja tai luontaisia harhoja.
Jos malli ja sen kouluttamiseen käytetyt tiedot kuitenkin avataan, kuka tahansa kiinnostunut henkilö voi tutkia sitä, mikä vähentää tietoturvariskejä ja minimoi alustan harhaa. Lisäksi Open Philosophy -avustajat voivat luoda työkaluja ja prosesseja mallien ja sovellusten tulevan kehityksen seuraamiseen ja tarkastamiseen, jolloin eri ratkaisujen kehitystä voidaan seurata.
myös tätä avoimuutta ja läpinäkyvyyttä herättää luottamusta, koska käyttäjillä on mahdollisuus suoraan tutkia, kuinka heidän tietojaan käytetään ja käsitellään, jotta he voivat tarkistaa, kunnioitetaanko heidän yksityisyyttään ja tietosuojaansa. Lisäksi yritykset voivat myös suojata yksityisiä, luottamuksellisia tai omistusoikeudellisia tietojaan käyttämällä avoimen lähdekoodin projekteja, kuten InstructLab, luodakseen omia mukautettuja mallejaan, joihin ne valvovat tiukasti.
4. Tarjoaa joustavuutta ja valinnanvapautta
Vaikka useimmat ihmiset näkevät ja ajattelevat generatiivista tekoälyä, alamme nähdä kasvavaa tehostusta kohti pienempiä, itsenäisiä ja kehitettyä tiettyä tarkoitusta varten kehitettyjä tekoälymalleja.
nämä Pienet kielimallit (SLM:t) koulutetaan yleensä paljon pienempiin tietosarjoihin antamaan niille perustoimintonsa, ja niitä mukautetaan edelleen tiettyihin käyttötapauksiin, joissa on toimialuekohtaista tietoa ja tietoa.
Nämä SLM:t ovat huomattavasti tehokkaampia kuin niiden suuremmat serkut, ja ne ovat osoittaneet toimivansa yhtä hyvin (elleivät paremmin) käytettynä aiottuun tarkoitukseen. Ne ovat nopeampia ja tehokkaampia kouluttaa ja ottaa käyttöön, ja niitä voidaan räätälöidä ja räätälöidä tarpeen mukaan.
Ja sitä varten InstructLab-projekti luotiin. Sen avulla voit ottaa pienemmän mallin avoimen lähdekoodin tekoälystä ja laajentaa sitä haluamallasi lisätiedolla ja koulutuksella.
Voit esimerkiksi käyttää InstructLabia luodaksesi palveluchatbotin erittäin sopeutuneelle asiakkaalle, joka on kehitetty tiettyä tarkoitusta varten, mikä parantaa organisaation parhaita käytäntöjä. Tämän käytännön avulla voit tarjota parhaan asiakaspalvelukokemuksesi kaikille, kaikkialla, reaaliajassa.
Ja mikä vielä tärkeämpää, tämän avulla voit välttää juuttumisen toimittajaan ja tarjoaa joustavuutta sen suhteen, missä ja miten otat tekoälymallisi käyttöön ja kaikki siihen rakennetut sovellukset.
5. Mahdollistaa elinvoimaisen ekosysteemin
avoimessa yhteisössä,“Kukaan ei innovoi yksin“, ja tämä uskomus on säilynyt yhteisön perustamisen ensimmäisistä kuukausista lähtien.
Tämä idea pysyy voimassa tekoälyn aikakaudella Red Hatissa, joka on avoimien ratkaisujen johtaja, joka tarjoaa erilaisia avoimen lähdekoodin työkaluja ja rakenteita muodossa Punainen hattu siellä, Ratkaisu, jonka avulla kumppanit tuottavat enemmän arvoa loppuasiakkaille.
Yksi toimittaja ei voi tarjota kaikkea, mitä organisaatio tarvitsee, tai edes pysyä teknologisen kehityksen nykyisen nopeuden mukana. Avoimen lähdekoodin periaatteet ja käytännöt nopeuttavat innovaatioita ja mahdollistavat elinvoimaisen ekosysteemin edistämällä kumppanuuksia ja yhteistyömahdollisuuksia projektien ja toimialojen välillä.
6. Vähennä kustannuksia
alussa 2025, on arvioitu että yhdysvaltalaisen datatieteilijän keskimääräinen peruspalkka on korkeampi kuin US$ 125 000, ja kokeneemmat datatieteilijät voivat ansaita huomattavasti enemmän.
On selvää, että tekoälyä käyttävillä datatieteilijöillä on valtava ja kasvava kysyntä, mutta harvoilla yrityksillä on suuri toivo houkutella ja säilyttää tarvitsemansa erikoistuneet kyvyt.
Ja todella suuret LLM:t ovat kohtuuttoman kalliita rakentaa, kouluttaa, ylläpitää ja ottaa käyttöön, mikä vaatii kokonaisia varastoja, jotka on täynnä erittäin optimoituja (ja erittäin kalliita) tietokonelaitteita ja valtavan määrän tallennustilaa.
Avoimet, pienemmät ja sisäänrakennetut mallit tiettyihin tarkoituksiin ja tekoälysovelluksiin ovat huomattavasti tehokkaampia rakentamisessa, koulutuksessa ja toteutuksessa. Ne eivät vaadi vain murto-osaa LLM:ien laskentatehosta, vaan projektit, kuten InstructLab, antavat ihmisille, joilla ei ole erikoistaitoja ja kokemusta, osallistua aktiivisesti ja tehokkaasti tekoälymallien koulutukseen ja hienosäätöön.
On selvää, että avoimen lähdekoodin tekoälyn kehittämiseen tuomat kustannussäästöt ja joustavuus ovat hyödyllisiä pienille ja keskisuurille yrityksille, jotka toivovat saavuttavansa kilpailuetua tekoälysovelluksilla.
lyhyesti sanottuna
Demokraattisen ja avoimen tekoälyn rakentamiseksi on ratkaisevan tärkeää käyttää avoimen lähdekoodin periaatteita, jotka mahdollistivat pilvipalvelun, Internetin, Linuxin ja niin monet muut avoimet, tehokkaat ja syvästi innovatiiviset teknologiat.
Tämä on polku, jota Red Hat seuraa tehdäkseen tekoälystä käyttökelpoisia ja muita niihin liittyviä työkaluja. Kaikkien tulisi hyötyä tekoälyn kehittämisestä, joten jokaisen pitäisi pystyä auttamaan määrittämään ja muotoilemaan kehityskulkuaan ja osallistumaan heidän kehitykseensä. Yhteistyöinnovaatiot ja avoin lähdekoodi eivät ole välttämättömiä tieteenalan tulevaisuuden kannalta.
