30年以上前に、Red Hatはオープンソースの開発とライセンスの可能性を見出し、より良いソフトウェアを作り出し、ITのイノベーションを促進しました。 三千万行のコードの後、Linuxは単に最も成功したオープンソースソフトウェアに成長しただけでなく、今日までその地位を維持しています。 オープンソースの原則へのコミットメントは、企業のビジネスモデルだけでなく、働き方の文化の一部としても引き続き続いています。 企業の評価において、これらの概念は正しい方法で行われれば人工知能（AI）に同じ影響を与えますが、テクノロジーの世界は「正しい方法」について意見が分かれています。
AI、特に生成AI（gen AI）の背後にある大規模言語モデル（LLMs）は、オープンなプログラムと同じように見なすことはできません。 ソフトウェアとは異なり、AIモデルは主に数値パラメータのモデルで構成されており、これらはモデルが入力を処理する方法や、複数のデータポイント間の接続を決定します。 訓練済みモデルのパラメータは、慎重に準備、混合、処理された大量の訓練データを含む長い過程の結果です。
モデルのパラメータはソフトウェアではありませんが、いくつかの側面ではコードと似た役割を果たしています。 データはモデルのソースコードであるか、またはそれに非常に近いものであるという比較は容易です。 オープンソースでは、ソースコードは一般的にソフトウェアの変更を行うための「推奨される方法」として定義されています。 トレーニングデータだけではこの機能に適合しません。なぜなら、そのサイズが異なることと、事前トレーニングの複雑なプロセスにより、トレーニングに使用されたデータの任意の項目とトレーニングされたパラメータおよびモデルの結果としての挙動との間に微弱で間接的なつながりが生じるからです。
現在コミュニティで行われているAIモデルのほとんどの改善や改良は、元の訓練データへのアクセスや操作を伴いません。 代わりに、それらはモデルのパラメータの変更や、モデルの性能を調整するためにも使用できるプロセスや調整の結果です。 これらのモデルの改善を行う自由は、パラメータがオープンソースのライセンスの下でユーザーに付与されるすべての権限とともに公開されることを必要とします。
Red HatのオープンソースAIに対するビジョン
レッドハットは、オープンソースのAIの基盤が次にあると信じていますオープンソースでライセンスされたモデルパラメータとオープンソースのソフトウェアコンポーネントの組み合わせこれはオープンソースAIの出発点に過ぎず、哲学の最終目的地ではありません。 Red Hatは、オープンソースコミュニティ、規制当局、業界が、AIモデルのトレーニングと調整を通じて、より高い透明性とオープンソース開発の原則との整合性を追求し続けるよう奨励しています。
これは、Red Hatの企業としてのビジョンであり、オープンソースのソフトウェエコシステムを包含し、オープンソースのAIと実践的に連携できることを示しています。 正式な定義の試みではありません、例えばオープンソースイニシアティブ(OSI)はその開発を進めていますオープンソースAIの定義(OSAID)。 これが企業の視点であり、オープンソースのAIを最も多くのコミュニティ、組織、サプライヤーにとって実現可能でアクセスしやすくすることです。
この観点は、オープンソースコミュニティとの協力を通じて実践に移されており、プロジェクトによって強調されています。インストラクトラボRed Hat主導のIBMリサーチとの取り組みオープンソースライセンスのグラニットファミリーのモデルInstructLabは、データサイエンティストでない人々がAIモデルに貢献するための障壁を大幅に削減します。 InstructLabを使用すると、すべての分野の専門家は、内部使用だけでなく、上流コミュニティに共有され広くアクセス可能なオープンソースのAIモデルを支援するために、自分のスキルと知識を追加できます。
Granite 3.0モデルファミリーは、コード生成から自然言語処理まで、幅広いAIユースケースに対応しています。洞察大規模なデータセット、すべてが寛容なオープンソースライセンスの下に。 私たちはIBMリサーチがGraniteコードモデルファミリーをオープンソースの世界に導入するのを支援し続けており、オープンソースの観点だけでなく、Red Hat AIの一部としてモデルファミリーのサポートも提供しています。
の影響DeepSeekの最近の発表オープンソースのイノベーションがAIにどのように影響を与えるか、モデルのレベルだけでなく、それを超えても示す。 明らかに中国のプラットフォームのアプローチに懸念があり、特にモデルのライセンスがその製造方法を説明していないことが、透明性の必要性を強調しています。 これにより、言及された破壊は、Red HatのAIの未来に対するビジョンを強化します：オープンな未来、小型で最適化されたオープンモデルに焦点を当て、ハイブリッドクラウドのあらゆる場所で特定の企業データのユースケースに合わせてカスタマイズできる。
オープンソースを超えたAIモデルの拡張
Red HatのオープンソースAI分野での取り組みは、InstructLabやGraniteファミリーのモデルをはるかに超え、実際にAIを消費し生産的に利用するために必要なツールやプラットフォームにまで及びます。 その企業は、技術プロジェクトやコミュニティの促進に非常に積極的になりました。例えば（ただしこれに限定されませんが）：
● ラマラマAIモデルの管理とローカル提供を容易にすることを目的としたオープンソースプロジェクト；
● トラスティAI責任あるAIワークフロー構築のためのオープンソースツールキット
● クリマティックエネルギー消費に関してAIをより持続可能にすることに焦点を当てたプロジェクト。
● ポッドマンAIラボオープンソースのLLMの実験を容易にすることに焦点を当てた開発者向けツールキット；
の最近の発表Neural Magicについての理解を深め、企業のAIに対する視野を広げ、組織が小型で最適化されたAIモデル（オープンソースライセンスのシステムを含む）を自分たちのデータと連携させ、ハイブリッドクラウドのどこにいても活用できるようにします。 IT組織は、推論サーバーを使用することができますvLLMこれらのモデルの意思決定と生産を促進し、透明性のある技術とサポートに基づくAIの積み重ねを構築するのに役立ちます。
コーポレーションにとって、オープンソースのAIはハイブリッドクラウドの中で生きて呼吸しています。 ハイブリッドクラウドは、AIの各ワークロードに最適な環境を選択するための柔軟性を提供し、パフォーマンス、コスト、スケール、セキュリティ要件を最適化します。 Red Hatのプラットフォーム、目標、組織は、オープンソースのAIコードが推進される中で、業界のパートナー、顧客、オープンソースコミュニティとともにこれらの取り組みを支援しています。
AIの分野でこのオープンコラボレーションを拡大する巨大な可能性があります。 レッドハットは、トレーニングと同様に、モデルにおいても透明性のある作業を包含する未来を見据えています。 次の週や来月（またはAIの進化の速さを考えるとそれ以前かもしれませんが）、企業やオープンコミュニティ全体は、AIの世界を民主化し開放する努力を引き続き支持し採用し続けるでしょう。
