Az ötlet, hogymesterséges intelligencia(IA) nem új, de a legutóbbi fejlesztések a kapcsolódó technológiákban olyan eszközzé váltak, amelyet mindannyian naponta használunk.A mesterséges intelligencia növekvő fontossága és elterjedése, ugyanakkor, izgalmas és potenciálisan aggasztó, mivel sok platform és IA erőforrás alapja lényegében fekete dobozok, amelyeket egy kis számú hatalmas vállalat irányít
Nagy szervezetek, mint a Red Hat, hisznek abban, hogymindenkinek képesnek kell lennie hozzájárulni a mesterséges intelligenciához. A mesterséges intelligencia innovációját nem szabad korlátozni azokra a vállalatokra, amelyek megengedhetik maguknak a hatalmas feldolgozási kapacitásokat és a szükséges adatkutatókat az ilyenek betanításáhoznagy nyelvi modellek(LLM-ek)
Helyette, évtizedes tapasztalat a nyílt forráskódú szoftverfejlesztésben és a közösségekkel való együttműködésben lehetővé teszi, hogy mindenki hozzájáruljon és részesüljön a mesterséges intelligenciából, ugyanakkor segítenek formálni egy olyan jövőt, amely megfelel szükségleteinknek. Nincs kétség afelől, hogy az open source megközelítés az egyetlen módja a mesterséges intelligencia teljes potenciáljának elérésére, biztonságosabbá téve, hozzáférhető és demokratizált
Mi az open source
Bár a "nyílt forráskód" kifejezés eredetileg a szoftverfejlesztés egy módszertanára utal, kiterjedt egy általánosabb, nyitott munkamódszerre, decentralizált és mélyen együttműködő. A nyílt forráskódú mozgalom most már jóval túlmutat a szoftver világán, ésaz open source módjavilágszerte együttműködő erőfeszítések ölelték körül, beleértve a tudományos szektorokat, oktatás, kormány, gyártás, egészség és még több
Az open source kultúra rendelkezik néhányalapelvek és alapértékekamiatt hatékony és jelentős, például
- Közreműködő részvétel
- Megosztott felelősség
- Nyitott cserék
- Meritokrácia és inklúzió
- Közösségorientált fejlesztés
- Nyílt együttműködés
- Önmegszerveződés
- Tisztelet és kölcsönösség
Amikor az open source elvek a közös erőfeszítések alapját képezik, a történet azt mutatja, hogy hihetetlen dolgok lehetségesek. Néhány fontos példa a fejlesztéstől és a proliferációtól kezdődikLinuxa világ legnagyobb és legelterjedtebb operációs rendszerének számított a megjelenése és növekedése előttKubernetesés a konténerekből, túl a saját Internet fejlesztésén és terjeszkedésén
Hat előnye az open source-nak az AI korában
Számos előnye van a nyílt forráskódú technológiák fejlesztésének, de hat kiemelkedő hat előny.
1. Az innováció sebességének növekedése
Amikor a technológia együttműködő és nyílt módon fejlődik, az innováció és a felfedezés sokkal gyorsabban megtörténhet, zárt szervezetek és szabadalmazott megoldások ellentéte.
Amikor a munka nyíltan megosztott, és mások képesek arra, hogy arra alapozva alkossanak, a csapatok hatalmas mennyiségű időt és energiát takarítanak meg, mert nem kell nulláról kezdeniük. Új ötletek bővíthetik az előző projekteket. Ez nemcsak időt és pénzt takarít meg, de az eredményeket is erősíti, mivel több ember dolgozik együtt a problémák megoldásán, megosztaniinsightokés áttekinteni egymás munkáját
Egy szélesebb és együttműködő közösség egyszerűen képes többre: emberek előmozdításával és szakértelmek összekapcsolásával összetett problémák megoldására és gyorsabb, hatékonyabb innovációra, mint a kis és elszigetelt csoportok.
2. A hozzáférés demokratizálása
A nyílt forráskód is demokratizálja a hozzáférést az új AI technológiákhoz. Amikor kutatsz, a kódok és eszközök nyíltan megosztásra kerülnek, ez segít eltávolítani néhány olyan akadályt, amely általában korlátozza a csúcstechnológiákhoz való hozzáférést
AInstructLabez egy nagyszerű példa erre az elvre. A kezdeményezés egy független, nyílt forráskódú AI projekt, amely egyszerűsíti a készségek és tudás hozzájárulásának folyamatát a LLM-ekhez. A törekvés célja, hogy bárki hozzájárulhasson ageneratív IA(gen AI), beleértve azokat is, akiknek nincsenek a szükséges adatelemzési készségeik és képzésük. Ez lehetővé teszi, hogy több egyén és szervezet megbízható módon hozzájáruljon az LLM-ek képzéséhez és finomításához
3. Fokozott biztonság és adatvédelem
Hogyan csökkentik az open source projektek a belépési küszöböket, egy nagyobb és sokszínűbb munkatársi csoport képes segíteni az AI modellek fejlesztése során felmerülő potenciális biztonsági kihívások azonosításában és megoldásában
A legtöbb adat és módszer, amelyet az AI modellek képzésére és finomhangolására használnak, zárt és tulajdonosi logikák által fenntartott. Ritkán kapnak betekintést ezekbe a szervezetekbe kívüli emberek arról, hogy ezek az algoritmusok hogyan működnek, és hogy rejtenek-e bármilyen potenciálisan veszélyes adatot vagy belső elfogultságokat
Ha egy modell és az azt betanító adatok nyilvánosak, azonban, bármely érdeklődő megvizsgálhatja őket, a biztonsági kockázatok csökkentése és a platformok torzításainak minimalizálása.Ezen kívül, a nyílt filozófia hozzájárulói eszközöket és folyamatokat hozhatnak létre a modellek és alkalmazások jövőbeli fejlesztésének nyomon követésére és auditálására, lehetővé téve különböző megoldások fejlesztésének nyomon követését.
Ez a nyitottság és átláthatóság isgeram bizalmat, mivel a felhasználók közvetlenül megvizsgálhatják, hogyan használják és dolgozzák fel az adataikat, hogy ellenőrizhessék, hogy tiszteletben tartják-e a magánéletüket és az adataik szuverenitását. Ezenkívül, a vállalatok is védhetik a magáninformációikat, bizalmas vagy tulajdonosi információk, amelyek nyílt forráskódú projekteket, mint az InstructLab, használnak saját testreszabott modelljeik létrehozásához, amelyek felett szigorú ellenőrzést gyakorolnak
4. Rugalmasságot és választási szabadságot biztosít
Bár a monolitikus LLM-ek, a tulajdonosok és a fekete doboz legyen az, amit a legtöbb ember lát és gondol a generatív AI-ról, kezdtünk észrevenni egy növekvő lendületet a kisebb AI modellek irányába, függetlenek és egy adott célra fejlesztettek
Ezekkis nyelvi modellekAz (SLM) általában sokkal kisebb adathalmazon van betanítva, hogy megadja nekik alapvető funkciójukat, és akkor még inkább alkalmazkodnak a konkrét felhasználási esetekhez, a domain specifikus adatokkal és tudással
Ezek a SLM-ek jelentősen hatékonyabbak, mint nagyobb rokonaik, és a teljesítményük olyan jó volt (ha nem jobb), amikor a szándékolt célra használták őket. Gyorsabbak és hatékonyabbak a betanításra és telepítésre, és testreszabhatók és szükség szerint módosíthatók
És ezért jött létre nagyrészt az InstructLab projekt. Veled, kaphatsz egy kisebb open source IA modellt, és bővítheted további adatokkal és képzésekkel, amiket szeretnél
Például, az InstructLab segítségével létrehozhatsz egy ügyfélszolgálati chatbotot, amely rendkívül testreszabott és egy konkrét célra fejlesztett, a legjobb gyakorlatok potenciáljának növelése a szervezetben. Ez a gyakorlat lehetővé teszi, hogy a legjobbat nyújtsa az ügyfélszolgálati tapasztalatából mindenki számára, mindenhol, valós időben.
E, legfontosabb, ez lehetővé teszi, hogy elkerüld, hogy egy beszállítóhoz kötődj, és rugalmasságot biztosít abban, hogy hol és hogyan valósítod meg az AI modelledet és az azon alapuló alkalmazásokat
5. Lehetővé tesz egy vibráló ökoszisztémát
A nyílt közösségben, “senki sem innovál egyedül“, és ez a hit egy közösség megalapításának első hónapjaitól kezdve fennáll.
Ez az ötlet továbbra is érvényes marad az AI korszakában a Red Hat-nél, nyitott megoldások vezetője, amely különböző eszközöket és nyílt forráskódú keretrendszereket fog biztosítani a következő formábanRed Hat MI,megoldás, amellyel a partnerek több értéket fognak teremteni a végfelhasználók számára.
Egyetlen beszállító sem képes mindent megadni, amire egy szervezetnek szüksége van, te magad is követni a technológiai fejlődés jelenlegi sebességét. A nyílt forráskódú elvek és gyakorlatok felgyorsítják az innovációt, és lehetővé teszik egy vibráló ökoszisztéma létrejöttét azáltal, hogy elősegítik a partnerségeket és az együttműködési lehetőségeket a projektek és iparágak között
6. Költségek csökkentése
2025 elején, becslés szerinthogy az Egyesült Államokban egy adatkutató átlagos alapbére meghaladja a 125 USD-t.000, tapasztaltabb adatkutatókkal, akik jelentősen többet kereshetnek
Nyilvánvalóan, óriási és növekvő kereslet van az adatelemzők iránt a mesterséges intelligencia terén, de sok vállalatnak van reménye arra, hogy vonzza és megtartja a szükséges szakembereket
És a nagyon nagy LLM-ek rendkívül drágák az építéshez, edzeni, fenntartani és bevezetni, teljesen felszerelt, rendkívül optimalizált (és nagyon drága) informatikai berendezésekkel teli raktárakat és hatalmas mennyiségű tárolókapacitást igényel
Nyitott modellek, kisebbek és specifikus célokra és AI alkalmazásokra építettek, jelentősen hatékonyabbak az építés során, képzés és végrehajtás. Nemcsak a LLM-ek számítási teljesítményének egy töredékét követelik meg, az InstructLab-hoz hasonló projektek lehetővé teszik, hogy a szakértelem és tapasztalat nélküli emberek aktívan és hatékonyan hozzájáruljanak az AI modellek képzéséhez és finomhangolásához
Világosan, a költségmegtakarítás és a rugalmasság, amelyet az open source hoz a mesterséges intelligencia fejlesztésébe, előnyös a kis- és középvállalkozások számára, amelyek versenyelőnyre számítanak az AI alkalmazások révén
Összefoglalva
Demokratikus és nyitott IA építéséhez, elengedhetetlen, hogy kihasználjuk azokat az open source elveket, amelyek lehetővé tették a felhőalapú számítástechnikát, az internet, a Linux és sok más nyílt technológia, erőteljes és mélyen innovatív
Ez az út, amelyet a Red Hat követ az MI és más kapcsolódó eszközök megvalósítása érdekében. Mindenki részesüljön a mesterséges intelligencia fejlődéséből, így, mindenkinek lehetősége kell, hogy legyen meghatározni és formálni az útját, és hozzájárulni a fejlődéséhez. A kollaboratív innováció és a nyílt forráskód nem elengedhetetlenek, hanem elkerülhetetlenek a tudományág jövője szempontjából
