AI ના ભવિષ્ય માટે ઓપન સોર્સ આવશ્યક છે.

કૃત્રિમ બુદ્ધિ નો વિચાર નવો નથી, પરંતુ સંબંધિત તકનીકોમાં તાજેતરની પ્રગતિએ તેને આપણા બધા દ્વારા દરરોજ ઉપયોગમાં લેવાતા સાધનમાં પરિવર્તિત કરી દીધું છે. AI નું વધતું મહત્વ અને પ્રસાર ઉત્તેજક અને સંભવિત રીતે ચિંતાજનક બંને છે, કારણ કે ઘણા AI પ્લેટફોર્મ અને ક્ષમતાઓના પાયા મૂળભૂત રીતે બ્લેક બોક્સ છે જે થોડી સંખ્યામાં શક્તિશાળી કોર્પોરેશનો દ્વારા નિયંત્રિત છે.

રેડ હેટ જેવી મોટી સંસ્થાઓ માને છે કે દરેક વ્યક્તિમાં AI માં યોગદાન આપવાની ક્ષમતા હોવી જોઈએ મોટા ભાષા મોડેલો ને તાલીમ આપવા માટે જરૂરી પ્રોસેસિંગ પાવર અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકોને પરવડી શકે છે .

તેના બદલે, ઓપન-સોર્સ સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ અને સમુદાય સહયોગમાં દાયકાઓનો અનુભવ દરેકને AI માં યોગદાન આપવા અને તેનો લાભ લેવાની મંજૂરી આપે છે, સાથે સાથે આપણી જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરતા ભવિષ્યને આકાર આપવામાં મદદ કરે છે. તેમાં કોઈ શંકા નથી કે ઓપન-સોર્સ અભિગમ એ AI ની સંપૂર્ણ સંભાવના પ્રાપ્ત કરવાનો એકમાત્ર રસ્તો છે, જે તેને સુરક્ષિત, વધુ સુલભ અને વધુ લોકશાહીકૃત બનાવે છે.

ઓપન સોર્સ શું છે?

"ઓપન સોર્સ" શબ્દ મૂળ રૂપે સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ પદ્ધતિનો ઉલ્લેખ કરતો હોવા છતાં, તે ખુલ્લું, વિકેન્દ્રિત અને ઊંડા સહયોગી કાર્ય કરવાની વધુ સામાન્ય રીતને આવરી લેવા માટે વિસ્તર્યો છે. ઓપન સોર્સ ચળવળ હવે સોફ્ટવેરની દુનિયાથી ઘણી આગળ વિસ્તરે છે, અને વિજ્ઞાન, શિક્ષણ, સરકાર, ઉત્પાદન, આરોગ્યસંભાળ અને વધુ જેવા ક્ષેત્રો સહિત વિશ્વભરમાં સહયોગી પ્રયાસો દ્વારા ઓપન સોર્સ બનવાની રીતને

ઓપન સોર્સ સંસ્કૃતિમાં કેટલાક મૂળભૂત સિદ્ધાંતો અને મૂલ્યો જે તેને અસરકારક અને અર્થપૂર્ણ બનાવે છે, ઉદાહરણ તરીકે:

• સહયોગી ભાગીદારી
• સહિયારી જવાબદારી
• વેપાર માટે ખુલ્લું
• મેરિટોક્રેસી અને સમાવેશ
• સમુદાયલક્ષી વિકાસ
• ખુલ્લો સહયોગ
• સ્વ-સંગઠન
• આદર અને પારસ્પરિકતા

જ્યારે ઓપન સોર્સ સિદ્ધાંતો સહયોગી પ્રયાસોનો આધાર બને છે, ત્યારે ઇતિહાસ બતાવે છે કે અવિશ્વસનીય વસ્તુઓ શક્ય છે. કેટલાક મહત્વપૂર્ણ ઉદાહરણોમાં વિશ્વની સૌથી શક્તિશાળી અને સર્વવ્યાપી ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ તરીકે Linux કુબર્નેટ્સ અને કન્ટેનરના ઉદભવ અને વિકાસ, તેમજ ઇન્ટરનેટના વિકાસ અને વિસ્તરણનો સમાવેશ થાય છે.

AI ના યુગમાં ઓપન સોર્સના છ ફાયદા.

ઓપન સોર્સ દ્વારા ટેકનોલોજી વિકસાવવાના અનેક ફાયદા છે, પરંતુ બાકીના ફાયદાઓમાં છ ફાયદા અલગ અલગ છે. 

૧. નવીનતાની ગતિ વધારવી

જ્યારે ટેકનોલોજીનો વિકાસ સહયોગથી અને ખુલ્લેઆમ થાય છે, ત્યારે નવીનતા અને શોધ ખૂબ ઝડપથી થઈ શકે છે, બંધ સંસ્થાઓ અને માલિકીના ઉકેલોથી વિપરીત. 

જ્યારે કામ ખુલ્લેઆમ વહેંચવામાં આવે છે અને અન્ય લોકો તેના પર નિર્માણ કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, ત્યારે ટીમો ઘણો સમય અને પ્રયત્ન બચાવે છે કારણ કે તેમને શરૂઆતથી શરૂઆત કરવાની જરૂર નથી. નવા વિચારો પહેલા આવેલા પ્રોજેક્ટ્સ પર વિસ્તૃત થઈ શકે છે. આ ફક્ત સમય અને પૈસા બચાવે છે પણ પરિણામોને પણ મજબૂત બનાવે છે કારણ કે વધુ લોકો સમસ્યાઓ ઉકેલવા, આંતરદૃષ્ટિ અને એકબીજાના કાર્યની સમીક્ષા કરવા માટે સાથે મળીને કામ કરે છે.

એક વ્યાપક, વધુ સહયોગી સમુદાય ફક્ત વધુ પ્રાપ્ત કરવા સક્ષમ છે: લોકોને સશક્ત બનાવવા અને જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કુશળતાને જોડવા અને નાના, અલગ જૂથો કરતાં વધુ ઝડપથી અને વધુ અસરકારક રીતે નવીનતા લાવવા. 

2. પ્રવેશનું લોકશાહીકરણ કરો

ઓપન સોર્સ નવી AI ટેકનોલોજીની ઍક્સેસને લોકશાહી પણ આપે છે. જ્યારે સંશોધન, કોડ અને સાધનો ખુલ્લેઆમ શેર કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે કેટલાક અવરોધોને દૂર કરવામાં મદદ કરે છે જે સામાન્ય રીતે અત્યાધુનિક નવીનતાઓની ઍક્સેસને મર્યાદિત કરે છે.

InstructLab પહેલ એક મોડેલ-અજ્ઞેયવાદી, ઓપન-સોર્સ AI પ્રોજેક્ટ છે જે LLMs ને કુશળતા અને જ્ઞાન પ્રદાન કરવાની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવે છે. આ પ્રયાસનો ધ્યેય કોઈપણ વ્યક્તિને જનરેટિવ AI (gen AI) ને આકાર આપવામાં મદદ કરવા સક્ષમ બનાવવાનો છે, જેમાં તે લોકોનો પણ સમાવેશ થાય છે જેમની પાસે સામાન્ય રીતે જરૂરી ડેટા સાયન્સ કુશળતા અને તાલીમ નથી. આનાથી વધુ વ્યક્તિઓ અને સંસ્થાઓ LLMs ની તાલીમ અને સુધારણામાં વિશ્વસનીય રીતે યોગદાન આપી શકે છે.

૩. ઉન્નત સુરક્ષા અને ગોપનીયતા 

ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ્સ પ્રવેશ માટેના અવરોધોને ઓછા કરે છે, તેથી ફાળો આપનારાઓનો એક મોટો અને વધુ વૈવિધ્યસભર જૂથ AI મોડેલ્સમાં હાજર સંભવિત સુરક્ષા પડકારોને ઓળખવામાં અને ઉકેલવામાં મદદ કરી શકે છે કારણ કે તે વિકસિત થઈ રહ્યા છે.

AI મોડેલ્સને તાલીમ આપવા અને ટ્યુન કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોટાભાગના ડેટા અને પદ્ધતિઓ માલિકીના તર્ક દ્વારા બંધ અને જાળવવામાં આવે છે. આ સંસ્થાઓની બહારના લોકો ભાગ્યે જ આ અલ્ગોરિધમ્સ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે અને શું તેમાં કોઈ સંભવિત ખતરનાક ડેટા છે કે સહજ પૂર્વગ્રહો છે તે અંગે કોઈ સમજ મેળવે છે.

જો કોઈ મોડેલ અને તેને તાલીમ આપવા માટે વપરાતો ડેટા ખુલ્લો હોય, તો પણ, રસ ધરાવનાર કોઈપણ વ્યક્તિ તેનું પરીક્ષણ કરી શકે છે, સુરક્ષા જોખમો ઘટાડી શકે છે અને પ્લેટફોર્મ પૂર્વગ્રહોને ઘટાડી શકે છે. વધુમાં, ખુલ્લા ફિલસૂફીમાં ફાળો આપનારાઓ મોડેલો અને એપ્લિકેશનોના ભાવિ વિકાસને ટ્રેક કરવા અને ઓડિટ કરવા માટે સાધનો અને પ્રક્રિયાઓ બનાવી શકે છે, જે વિવિધ ઉકેલોના વિકાસનું નિરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. 

આ નિખાલસતા અને પારદર્શિતા વિશ્વાસ પણ ઉત્પન્ન કરે છે , કારણ કે વપરાશકર્તાઓ પાસે તેમના ડેટાનો ઉપયોગ અને પ્રક્રિયા કેવી રીતે થઈ રહી છે તેની સીધી તપાસ કરવાની શક્યતા હોય છે, જેથી તેઓ ચકાસી શકે કે તેમની ગોપનીયતા અને ડેટા સાર્વભૌમત્વનો આદર કરવામાં આવી રહ્યો છે કે નહીં. વધુમાં, કંપનીઓ તેમના પોતાના અનુરૂપ મોડેલો બનાવવા માટે InstructLab જેવા ઓપન-સોર્સ પ્રોજેક્ટ્સનો ઉપયોગ કરીને તેમની ખાનગી, ગુપ્ત અથવા માલિકીની માહિતીનું રક્ષણ પણ કરી શકે છે, જેના પર તેઓ કડક નિયંત્રણ જાળવી રાખે છે.

4. તે સુગમતા અને પસંદગીની સ્વતંત્રતા પ્રદાન કરે છે.

જોકે મોટાભાગના લોકો જનરેટિવ AI વિશે મોનોલિથિક, પ્રોપ્રાઇટરી અને બ્લેક-બોક્સ LLM જુએ છે અને વિચારે છે, આપણે ચોક્કસ હેતુ માટે વિકસાવવામાં આવેલા નાના, સ્વતંત્ર AI મોડેલો તરફ વધતા દબાણને જોવાનું શરૂ કરી રહ્યા છીએ.

આ નાના ભાષા મોડેલો (SLMs) ને સામાન્ય રીતે ઘણા નાના ડેટાસેટ્સ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે જેથી તેમને તેમની મૂળભૂત કાર્યક્ષમતા મળી શકે, અને પછી ડોમેન-વિશિષ્ટ ડેટા અને જ્ઞાન સાથે ચોક્કસ ઉપયોગના કેસો માટે વધુ તૈયાર કરવામાં આવે.

આ SLM તેમના મોટા સમકક્ષો કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ કાર્યક્ષમ છે, અને તેમના હેતુ જેટલા સારા (જો વધુ સારા ન હોય તો) પ્રદર્શન દર્શાવ્યું છે. તેઓ તાલીમ અને જમાવટ માટે ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ છે, અને જરૂરિયાત મુજબ કસ્ટમાઇઝ અને અનુકૂલિત કરી શકાય છે.

અને એટલા માટે જ InstructLab પ્રોજેક્ટ બનાવવામાં આવ્યો હતો. તેની મદદથી, તમે એક નાનું, ઓપન-સોર્સ AI મોડેલ લઈ શકો છો અને તમને જોઈતા વધારાના ડેટા અને તાલીમ સાથે તેને વિસ્તૃત કરી શકો છો.

ઉદાહરણ તરીકે, તમે InstructLab નો ઉપયોગ કરીને એક ખૂબ જ અનુકૂળ, હેતુ-નિર્મિત ગ્રાહક સેવા ચેટબોટ બનાવી શકો છો, જે તમારી સંસ્થામાં શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓનો ઉપયોગ કરે છે. આ પ્રથા તમને વાસ્તવિક સમયમાં, દરેક જગ્યાએ, દરેકને શ્રેષ્ઠ ગ્રાહક સેવા અનુભવ પહોંચાડવાની મંજૂરી આપે છે. 

અને, સૌથી અગત્યનું, આ તમને એક જ વિક્રેતામાં બંધ થવાનું ટાળવાની મંજૂરી આપે છે અને તમે તમારા AI મોડેલ અને તેના પર બનેલી કોઈપણ એપ્લિકેશનને ક્યાં અને કેવી રીતે અમલમાં મુકો છો તેના સંદર્ભમાં સુગમતા પ્રદાન કરે છે.

૫. તે એક જીવંત ઇકોસિસ્ટમને સક્ષમ બનાવે છે.

ખુલ્લા સમુદાયમાં, " કોઈ એકલું નવીનતા લાવતું નથી ," અને આ માન્યતા સમુદાયની સ્થાપનાના શરૂઆતના મહિનાઓથી જ જાળવી રાખવામાં આવી છે.

રેડ હેટ AI ના રૂપમાં વિવિધ ઓપન-સોર્સ ટૂલ્સ અને ફ્રેમવર્ક પ્રદાન કરશે , એક સોલ્યુશન જેની સાથે ભાગીદારો અંતિમ ગ્રાહકો માટે વધુ મૂલ્ય ઉત્પન્ન કરશે.

એક જ વિક્રેતા સંસ્થાને જોઈતી દરેક વસ્તુ પ્રદાન કરી શકતો નથી, અથવા તકનીકી ઉત્ક્રાંતિની વર્તમાન ગતિ સાથે પણ તાલમેલ રાખી શકતો નથી. ઓપન સોર્સ સિદ્ધાંતો અને પ્રથાઓ નવીનતાને વેગ આપે છે અને પ્રોજેક્ટ્સ અને ઉદ્યોગોમાં ભાગીદારી અને સહયોગી તકોને પ્રોત્સાહન આપીને એક જીવંત ઇકોસિસ્ટમને સક્ષમ બનાવે છે.

6. ખર્ચ ઘટાડો

2025 ની શરૂઆતમાં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં ડેટા સાયન્ટિસ્ટનો સરેરાશ મૂળ પગાર અંદાજ

સ્વાભાવિક છે કે, AI કૌશલ્ય ધરાવતા ડેટા વૈજ્ઞાનિકોની માંગ ખૂબ જ વધી રહી છે, પરંતુ બહુ ઓછી કંપનીઓને જરૂર હોય તેવી વિશેષ પ્રતિભાને આકર્ષવાની અને જાળવી રાખવાની ઘણી આશા છે.

અને ખરેખર મોટા LLM બનાવવા, તાલીમ આપવા, જાળવણી કરવા અને જમાવટ કરવા માટે ખૂબ જ ખર્ચાળ હોય છે, જેના માટે સંપૂર્ણ વેરહાઉસ ખૂબ જ ઑપ્ટિમાઇઝ્ડ (અને ખૂબ જ ખર્ચાળ) કમ્પ્યુટિંગ સાધનો અને વિશાળ માત્રામાં સ્ટોરેજની જરૂર પડે છે.

ચોક્કસ હેતુઓ અને AI એપ્લિકેશનો માટે બનાવેલા ખુલ્લા, નાના મોડેલો બનાવવા, તાલીમ આપવા અને જમાવવા માટે નોંધપાત્ર રીતે વધુ કાર્યક્ષમ છે. તેમને LLM ની કમ્પ્યુટિંગ શક્તિના અંશની જરૂર નથી, પરંતુ InstructLab જેવા પ્રોજેક્ટ્સ વિશિષ્ટ કુશળતા અને અનુભવ વિનાના લોકોને AI મોડેલોની તાલીમ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગમાં સક્રિય અને અસરકારક રીતે યોગદાન આપવા સક્ષમ બનાવે છે.

સ્પષ્ટપણે, ઓપન સોર્સ AI વિકાસમાં જે ખર્ચ બચત અને સુગમતા લાવે છે તે નાના અને મધ્યમ કદના સાહસો માટે ફાયદાકારક છે જેઓ તેઓ ઓફર કરી શકે તેવી AI એપ્લિકેશનોમાંથી સ્પર્ધાત્મક લાભ મેળવવાની આશા રાખે છે.

સારાંશમાં

લોકશાહી અને ખુલ્લા AI બનાવવા માટે, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ, ઇન્ટરનેટ, લિનક્સ અને ઘણી બધી ખુલ્લી, શક્તિશાળી અને ગહન નવીન તકનીકોને સક્ષમ બનાવનારા ઓપન સોર્સ સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ કરવો ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે.

આ એ રસ્તો છે જે Red Hat AI અને અન્ય સંબંધિત સાધનોને સક્ષમ બનાવવા માટે અનુસરી રહ્યું છે. કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના વિકાસથી દરેકને લાભ થવો જોઈએ; તેથી, દરેક વ્યક્તિએ તેના માર્ગને નક્કી કરવામાં અને આકાર આપવામાં મદદ કરવી જોઈએ અને તેના વિકાસમાં યોગદાન આપવું જોઈએ. સહયોગી નવીનતા અને ઓપન સોર્સ શિસ્તના ભવિષ્ય માટે આવશ્યક નથી પરંતુ અનિવાર્ય છે.