L'idée deintelligence artificielleL'IA n'est pas nouvelle, mais des avancées récentes dans les technologies liées à ont transformé en un outil utilisé par nous tous quotidiennement.L'importance croissante et la prolifération de l'IA sont, en même temps, émouvant et potentiellement alarmant, car les bases de nombreuses plateformes et ressources d'IA sont essentiellement des boîtes noires contrôlées par un petit nombre de grandes entreprises puissantes
Grandes organisations, comme Red Hat, croient quetout le monde devrait avoir la possibilité de contribuer à l'IA. L'innovation en IA ne doit pas être réservée aux entreprises qui peuvent se permettre d'énormes quantités de capacité de traitement et les scientifiques des données nécessaires pour former cesgrands modèles de langage(LLM)
Au lieu de cela, des décennies d'expérience en code ouvert pour le développement de logiciels et la collaboration avec les communautés permettent à tous de contribuer et de bénéficier de l'IA, tout en aidant à façonner un avenir qui réponde à nos besoins. Il ne fait aucun doute que l'approche open source est le seul moyen d'atteindre le plein potentiel de l'IA, la rendant plus sûre, accessible et démocratisée
Qu'est-ce que l'open source
Bien que le terme "open source" fasse à l'origine référence à une méthodologie de développement de logiciels, il s'est élargi pour englober une forme de travail plus générale qui est ouverte, décentralisée et profondément collaborative. Le mouvement open source va maintenant bien au-delà du monde du logiciel, etla voie open sourcea été soutenu par des efforts collaboratifs dans le monde entier, y compris des secteurs comme la science, éducation, gouvernement, fabrication, santé et plus
La culture open source a quelquesprincipes et valeurs fondamentauxqui la rendent efficace et significative, par exemple
- Participation collaborative
- Responsabilité partagée
- Échanges ouverts
- Méritocratie et inclusion
- Développement axé sur la communauté
- Collaboration ouverte
- Auto-organisation
- Respect et réciprocité
Lorsque les principes open source forment la base d'efforts collaboratifs, l'histoire montre que des choses incroyables sont possibles. Certains exemples importants vont du développement et de la prolifération duLinuxcomme le système d'exploitation le plus puissant et le plus omniprésent au monde jusqu'à l'émergence et la croissance deKuberneteset des conteneurs, en plus du développement et de l'expansion d'Internet lui-même
Six avantages de l'open source à l'ère de l'IA
Il existe de nombreux avantages au développement de technologies par le code ouvert, mais six avantages se distinguent parmi les autres.
1. Augmentation de la vitesse de l'innovation
Lorsque la technologie est développée de manière collaborative et ouverte, l'innovation et la découverte peuvent se produire beaucoup plus rapidement, contrairement à des organisations fermées et des solutions propriétaires.
Lorsque le travail est partagé ouvertement et que d'autres ont la capacité de créer à partir de celui-ci, les équipes économisent une quantité énorme de temps et d'efforts car elles n'ont pas besoin de partir de zéro. De nouvelles idées peuvent élargir les projets qui ont précédé. Cela permet non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais cela renforce également les résultats car plus de personnes travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, partageraperçuset réviser le travail des unes des autres
Une communauté plus large et collaborative est simplement capable d'atteindre plus : en promouvant des personnes et en connectant des expertises pour résoudre des problèmes complexes et innover de manière plus rapide et efficace que de petits groupes isolés.
2. Démocratiser l'accès
L'open source démocratise également l'accès aux nouvelles technologies d'IA. Quand vous recherchez, les codes et les outils sont partagés ouvertement, cela aide à éliminer certaines des barrières qui limitent normalement l'accès aux innovations de pointe
LeInstructLabc'est un excellent exemple de cette prémisse. L'initiative est un projet d'IA open source indépendant de modèle qui simplifie le processus de contribution de compétences et de connaissances aux LLMs. L'objectif de l'effort est de permettre à quiconque d'aider à façonner laIA générative(gen AI), y compris celles qui n'ont pas les compétences et la formation en science des données normalement nécessaires. Cela permet à un plus grand nombre d'individus et d'organisations de contribuer de manière fiable à l'entraînement et au perfectionnement des LLMs
3. Sécurité et confidentialité améliorées
Comment les projets open source réduisent les barrières à l'entrée, un groupe plus large et plus diversifié de collaborateurs est capable d'aider à identifier et à résoudre les défis de sécurité potentiels présents dans les modèles d'IA au fur et à mesure de leur développement
La plupart des données et des méthodes utilisées pour former et ajuster des modèles d'IA sont fermées et maintenues par des logiques propriétaires. Rarément, des personnes extérieures à ces organisations parviennent à obtenir des informations sur le fonctionnement de ces algorithmes et s'ils contiennent des données potentiellement dangereuses ou des biais inhérents
Si un modèle et les données utilisées pour l'entraîner sont ouverts, cependant, toute personne intéressée pourra les examiner, réduire les risques de sécurité et minimiser les biais des plateformes.De plus, les contributeurs de la philosophie ouverte peuvent créer des outils et des processus pour suivre et auditer le développement futur de modèles et d'applications, permettant de suivre le développement de différentes solutions.
Cette ouverture et cette transparencegénérer la confiance, une fois que les utilisateurs ont la possibilité d'examiner directement comment leurs données sont utilisées et traitées, pour qu'ils puissent vérifier si leur vie privée et leur souveraineté des données sont respectées. De plus, les entreprises peuvent également protéger leurs informations privées, confidentielles ou propriétaires utilisant des projets open source comme InstructLab pour créer leurs propres modèles ajustés, sur lesquels ils exercent un contrôle strict
4. Fournit flexibilité et liberté de choix
Bien que les LLMs monolithiques, les propriétaires et la boîte noire soient ce que la majorité des gens voient et pensent de l'IA générative, nous commençons à voir une dynamique croissante vers des modèles d'IA plus petits, indépendants et développés pour un but spécifique
Ceuxpetits modèles de langageLes SLM sont généralement entraînés sur des ensembles de données beaucoup plus petits pour leur donner leur fonctionnalité de base, et ils sont donc encore plus adaptés à des cas d'utilisation spécifiques avec des données et des connaissances spécifiques au domaine
Ces SLM sont significativement plus efficaces que leurs cousins plus grands, et ont montré une performance aussi bonne (sinon meilleure) lorsqu'ils sont utilisés pour l'objectif prévu. Ils sont plus rapides et plus efficaces pour former et déployer, et peuvent être personnalisés et adaptés selon les besoins
C'est en grande partie pour cela que le projet InstructLab a été créé. Avec lui, vous pouvez prendre un modèle d'IA open source plus petit et l'élargir avec les données et les formations supplémentaires que vous souhaitez
Par exemple, vous pouvez utiliser InstructLab pour créer un chatbot de service client hautement ajusté et développé pour un objectif spécifique, potentiellement de meilleures pratiques dans l'organisation. Cette pratique vous permet de fournir le meilleur de votre expérience en service client à tous, partout, en temps réel.
E, mais important, cela vous permet d'éviter de rester bloqué avec un fournisseur et offre de la flexibilité en termes d'endroit et de manière dont vous implémentez votre modèle d'IA et toutes les applications créées sur cette base
5. Permet un écosystème vibrant
Dans la communauté ouverte, “personne n'innove seul“, et cette croyance se maintient depuis les premiers mois de la fondation de la communauté.
Cette idée restera valable à l'ère de l'IA au sein de Red Hat, leader des solutions ouvertes, qui fournira plusieurs outils et structures de code source ouvert sous la forme deRed Hat AI,solution avec laquelle les partenaires vont générer plus de valeur pour les clients finaux.
Un seul fournisseur ne peut pas offrir tout ce dont une organisation a besoin, ou même suivre la vitesse actuelle de l'évolution technologique. Les principes et pratiques de l'open source accélèrent l'innovation et permettent un écosystème dynamique en favorisant des partenariats et des opportunités de collaboration entre projets et industries
6. Réduire les coûts
Début 2025, estiméque le salaire de base moyen d'un data scientist aux États-Unis soit supérieur à 125 $.000, avec des data scientists plus expérimentés pouvant gagner significativement plus
Évidemment, il y a une demande énorme et croissante pour des scientifiques des données avec l'IA, mais peu d'entreprises ont beaucoup d'espoir d'attirer et de retenir les talents spécialisés dont elles ont besoin
Et les LLMs vraiment grands sont exorbitamment chers à construire, entraîner, maintenir et implanter, exige des entrepôts entiers remplis d'équipements informatiques hautement optimisés (et très coûteux) et une quantité énorme de stockage
Modèles ouverts, les mineurs et construits pour des objectifs spécifiques et des applications d'IA sont significativement plus efficaces à construire, former et mettre en œuvre. Ils n'exigent pas seulement une fraction de la puissance de calcul des LLMs, des projets comme InstructLab permettent à des personnes sans compétences ni expérience spécialisées de contribuer activement et efficacement à l'entraînement et à l'ajustement fin de modèles d'IA
Clairément, l'économie de coûts et la flexibilité que l'open source apporte au développement de l'IA sont bénéfiques pour les petites et moyennes entreprises qui espèrent atteindre un avantage concurrentiel grâce aux applications que l'IA peut apporter
En résumé
Pour la construction d'une IA démocratique et ouverte, il est crucial d'utiliser les principes open source qui ont rendu possible l'informatique en nuage, internet, Linux et tant d'autres technologies ouvertes, puissantes et profondément innovantes
C'est le chemin que Red Hat suit pour rendre l'IA et d'autres outils connexes possibles. Tout le monde doit bénéficier du développement de l'intelligence artificielle, ainsi, tout le monde doit pouvoir aider à déterminer et façonner son parcours, et contribuer à son développement. L'innovation collaborative et l'open source ne sont pas essentiels mais incontournables pour l'avenir de la discipline
