ओपन सोर्स एआई: रेड हैट का दृष्टिकोण

तीन दशक से भी अधिक समय पहले, रेड हैट ने बेहतर सॉफ़्टवेयर बनाने और आईटी नवाचार को बढ़ावा देने के लिए ओपन सोर्स विकास और लाइसेंसिंग की क्षमता को पहचाना था। तीस मिलियन लाइन कोड के बाद, लिनक्स न केवल सबसे सफल ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के रूप में विकसित हुआ है, बल्कि आज भी उस स्थान को बनाए हुए है। ओपन सोर्स सिद्धांतों के प्रति प्रतिबद्धता न केवल कंपनी के व्यावसायिक मॉडल में, बल्कि कार्य संस्कृति के एक भाग के रूप में भी जारी है। कंपनी के आकलन के अनुसार, यदि सही तरीके से लागू किया जाए तो इन अवधारणाओं का कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर भी उतना ही प्रभाव पड़ता है, लेकिन प्रौद्योगिकी जगत इस बात पर बंटा हुआ है कि "सही तरीका" क्या होगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), विशेष रूप से जनरेटिव AI (जेनरेटिव AI) के पीछे मौजूद बड़े भाषा मॉडल (LLM), को ओपन-सोर्स प्रोग्राम की तरह नहीं देखा जा सकता। सॉफ़्टवेयर के विपरीत, AI मॉडल मुख्य रूप से संख्यात्मक पैरामीटर मॉडल से बने होते हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि मॉडल इनपुट को कैसे संसाधित करता है, साथ ही विभिन्न डेटा बिंदुओं के बीच क्या संबंध स्थापित करता है। प्रशिक्षित मॉडलों के पैरामीटर एक लंबी प्रक्रिया का परिणाम होते हैं जिसमें बड़ी मात्रा में प्रशिक्षण डेटा शामिल होता है जिसे सावधानीपूर्वक तैयार, मिश्रित और संसाधित किया जाता है।

हालांकि मॉडल पैरामीटर सॉफ्टवेयर नहीं हैं, फिर भी कुछ मायनों में इनका कार्य कोड के समान होता है। डेटा की तुलना मॉडल के सोर्स कोड से, या उसके लगभग समान किसी चीज़ से करना आसान है। ओपन सोर्स में, सोर्स कोड को आमतौर पर सॉफ्टवेयर में बदलाव करने का "पसंदीदा तरीका" माना जाता है। प्रशिक्षण डेटा अकेले इस भूमिका में फिट नहीं बैठता, क्योंकि इसका आकार बदलता रहता है और जटिल पूर्व-प्रशिक्षण प्रक्रिया के कारण प्रशिक्षण में उपयोग किए गए किसी भी डेटा का प्रशिक्षित पैरामीटर और मॉडल के परिणामी व्यवहार से संबंध कमजोर और अप्रत्यक्ष होता है।

वर्तमान में एआई मॉडल में हो रहे अधिकांश सुधार और उन्नयन में मूल प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच या उसमें हेरफेर शामिल नहीं है। इसके बजाय, ये मॉडल मापदंडों में संशोधन या किसी ऐसी प्रक्रिया या समायोजन के परिणामस्वरूप होते हैं जो मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में भी सहायक हो सकते हैं। इन मॉडल सुधारों को करने की स्वतंत्रता के लिए यह आवश्यक है कि मापदंडों को उन सभी अनुमतियों के साथ जारी किया जाए जो उपयोगकर्ताओं को ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत प्राप्त होती हैं।

ओपन सोर्स एआई के लिए रेड हैट का दृष्टिकोण।

रेड हैट का मानना ​​है कि ओपन सोर्स एआई की नींव ओपन सोर्स लाइसेंस प्राप्त मॉडल पैरामीटर और ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर घटकों के संयोजन । यह ओपन सोर्स एआई का आरंभिक बिंदु है, लेकिन इस विचारधारा का अंतिम लक्ष्य नहीं है। रेड हैट ओपन सोर्स समुदाय, नियामक प्राधिकरणों और उद्योग को एआई मॉडल के प्रशिक्षण और ट्यूनिंग के दौरान अधिक पारदर्शिता और ओपन सोर्स विकास सिद्धांतों के अनुरूप निरंतर प्रयास करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

यह रेड हैट का एक ऐसा दृष्टिकोण है जो ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम को समाहित करता है और व्यावहारिक रूप से ओपन सोर्स एआई से जुड़ सकता है। यह ओपन सोर्स इनिशिएटिव (ओएसआई) द्वारा विकसित की जा रही ओपन सोर्स एआई परिभाषा (ओएसएआईडी) जैसी औपचारिक परिभाषा देने का प्रयास नहीं है। यह निगम का वह दृष्टिकोण है जिसके द्वारा ओपन सोर्स एआई को समुदायों, संगठनों और विक्रेताओं के व्यापक दायरे के लिए व्यवहार्य और सुलभ बनाया जा सकता है।

इस दृष्टिकोण को ओपन सोर्स समुदायों के साथ काम करके व्यवहार में लाया जाता है, जिसका उदाहरण इंस्ट्रक्टलैब लाइसेंस प्राप्त ओपन सोर्स मॉडल के ग्रेनाइट परिवार पर किया गया प्रयास है । इंस्ट्रक्टलैब गैर-डेटा वैज्ञानिकों के लिए एआई मॉडल में योगदान करने की बाधाओं को काफी हद तक कम करता है। इंस्ट्रक्टलैब के साथ, सभी क्षेत्रों के डोमेन विशेषज्ञ अपने कौशल और ज्ञान को आंतरिक उपयोग के लिए और अपस्ट्रीम समुदायों के लिए एक साझा और व्यापक रूप से सुलभ ओपन सोर्स एआई मॉडल बनाने में योगदान दे सकते हैं।

अंतर्दृष्टि निकालने तक, एआई के व्यापक उपयोग के मामलों को संबोधित करता है, और यह सब एक उदार ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध है। हमने आईबीएम रिसर्च को ग्रेनाइट कोड मॉडल परिवार को ओपन सोर्स की दुनिया में लाने में मदद की और ओपन सोर्स दृष्टिकोण से और रेड हैट एआई पेशकश के हिस्से के रूप में, इस मॉडल परिवार को समर्थन देना जारी रखा है।

डीपसीक की हालिया घोषणाओं के नतीजों से पता चलता है कि ओपन-सोर्स इनोवेशन किस तरह मॉडल स्तर पर और उससे आगे भी एआई को प्रभावित कर सकता है। जाहिर है, चीनी प्लेटफॉर्म के इस दृष्टिकोण को लेकर चिंताएं हैं, खासकर इसलिए कि मॉडल के लाइसेंस में यह नहीं बताया गया है कि इसे कैसे बनाया गया, जिससे पारदर्शिता की आवश्यकता और भी बढ़ जाती है। हालांकि, उपरोक्त व्यवधान रेड हैट के एआई के भविष्य के दृष्टिकोण को और मजबूत करता है: एक ऐसा खुला भविष्य जो छोटे, अनुकूलित और ओपन मॉडल्स पर केंद्रित हो, जिन्हें हाइब्रिड क्लाउड के भीतर किसी भी स्थान पर विशिष्ट एंटरप्राइज डेटा उपयोग मामलों के लिए अनुकूलित किया जा सके।

एआई मॉडल को ओपन सोर्स से आगे विस्तारित करना।

ओपन सोर्स एआई क्षेत्र में रेड हैट का काम इंस्ट्रक्टलैब और ग्रेनाइट मॉडल परिवार से कहीं आगे तक फैला हुआ है, और इसमें एआई का वास्तविक उपयोग और उत्पादक रूप से इस्तेमाल करने के लिए आवश्यक उपकरण और प्लेटफॉर्म भी शामिल हैं। कंपनी प्रौद्योगिकी परियोजनाओं और समुदायों को बढ़ावा देने में बहुत सक्रिय हो गई है, जैसे कि (लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं):

● रामालामा , एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जिसका उद्देश्य एआई मॉडल के स्थानीय प्रबंधन और तैनाती को सुविधाजनक बनाना है;

● ट्रस्टीएआई , अधिक जिम्मेदार एआई वर्कफ़्लो बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट;

● क्लाइमेटिक , एक ऐसी परियोजना है जो ऊर्जा खपत के मामले में एआई को अधिक टिकाऊ बनाने में मदद करने पर केंद्रित है;

● पॉडमैन एआई लैब , एक डेवलपर टूलकिट जो ओपन सोर्स एलएलएम के साथ प्रयोग को सुविधाजनक बनाने पर केंद्रित है;

हालिया घोषणा से एआई के लिए कॉर्पोरेट दृष्टिकोण व्यापक हो गया है, जिससे संगठनों के लिए लाइसेंस प्राप्त ओपन-सोर्स सिस्टम सहित छोटे, अनुकूलित एआई मॉडल को अपने डेटा के साथ संरेखित करना संभव हो गया है, चाहे वह हाइब्रिड क्लाउड में कहीं भी स्थित हो। आईटी संगठन तब vLLM , जिससे पारदर्शी और समर्थित तकनीकों पर आधारित एआई स्टैक बनाने में मदद मिलती है।

कंपनी के लिए, ओपन सोर्स एआई हाइब्रिड क्लाउड पर आधारित है। हाइब्रिड क्लाउड प्रत्येक एआई वर्कलोड के लिए सर्वोत्तम वातावरण चुनने की सुविधा प्रदान करता है, जिससे प्रदर्शन, लागत, पैमाने और सुरक्षा आवश्यकताओं को अनुकूलित किया जा सके। रेड हैट के प्लेटफॉर्म, लक्ष्य और संगठन, उद्योग भागीदारों, ग्राहकों और ओपन सोर्स समुदाय के साथ मिलकर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में ओपन सोर्स को आगे बढ़ाने के इन प्रयासों का समर्थन करते हैं।

एआई क्षेत्र में इस खुले सहयोग को विस्तार देने की अपार संभावनाएं हैं। रेड हैट एक ऐसे भविष्य की कल्पना करता है जिसमें मॉडल पर काम करने के साथ-साथ उनकी ट्रेनिंग भी पारदर्शी हो। चाहे अगले सप्ताह हो या अगले महीने (या एआई के तीव्र विकास को देखते हुए इससे भी पहले), कंपनी और संपूर्ण खुला समुदाय एआई की दुनिया को लोकतांत्रिक बनाने और खोलने के प्रयासों का समर्थन करना जारी रखेंगे।