の考え方人工知能AIは新しいものではない, 最近の技術の進歩により、それは私たち全員が毎日使用するツールに変わりました.AIの重要性と普及の高まりは, 同時に, 感動的で潜在的に危険な, 多くのプラットフォームやAIリソースの基盤は、実質的に少数の強力な企業によって管理されているブラックボックスであるため
大規模な組織, レッドハットのように, 信じている誰もがAIに貢献できる能力を持つべきだ. AIの革新は、大量の処理能力とそれを訓練するためのデータサイエンティストを支払う余裕のある企業に限定されるべきではない大規模言語モデル（法学修士）
その代わりに, オープンソースのソフトウェア開発とコミュニティとの協力における数十年の経験により、誰もがAIに貢献し、恩恵を受けることができます, 私たちのニーズに応える未来を形作るのを助けると同時に. オープンソースのアプローチがAIの潜在能力を最大限に引き出す唯一の方法であることに疑いはない, より安全に, アクセスしやすく民主化された
オープンソースとは何ですか
オープンソースという用語は元々ソフトウェア開発の手法を指します, 彼はより一般的なオープンな働き方を含むように拡大しました, 分散型で深く協力的. オープンソースの動きは今やソフトウェアの世界を超えている, そしてオープンソースの方法世界中の協力的な努力に抱かれた, 科学などの分野を含む, 教育, 政府, 製造業, 健康とその他
オープンソース文化には基本原則と価値観それを効果的で意味のあるものにする, 例えば
- 共同参加
- 責任の共有
- オープン取引所
- 実力主義と包摂
- コミュニティ主導の開発
- オープンコラボレーション
- 自己組織化
- 尊敬と相互関係
オープンソースの原則が協力的な取り組みの基盤を形成するとき, 歴史は信じられないことが可能であることを示している. いくつかの重要な例は、開発と拡散から始まるリナックス世界で最も強力で普及したオペレーティングシステムとして、クベネフィットコンテナのこと, インターネット自体の発展と拡大のほか
AI時代におけるオープンソースの6つの利点
オープンソースによる技術開発には無数の利点がある, 他の中で特に6つの利点が際立っている.
1. イノベーションの速度の増加
技術が協力的かつオープンに開発されるとき, 革新と発見ははるかに迅速に起こることができる, 閉鎖的な組織や独自のソリューションとは異なる.
仕事が公開されて共有されているとき、他の人がそれに基づいて創造する能力を持つ場合, チームは膨大な時間と労力を節約しますなぜならゼロから始める必要がないから. 新しいアイデアは以前のプロジェクトを拡大することができる. これだけで時間とお金を節約できる, しかし、より多くの人が協力して問題を解決するため、結果も強化される, 共有する洞察お互いの仕事を見直す
より広く協力的なコミュニティは単により多くを達成できる：人々を促進し、専門知識をつなげて複雑な問題を解決し、より迅速かつ効果的に革新することが、小規模で孤立したグループよりも.
2. アクセスの民主化
オープンソースは新しいAI技術へのアクセスも民主化します. 調査するとき, コードとツールはオープンに共有されています, これにより、通常最先端のイノベーションへのアクセスを制限するいくつかの障壁を取り除くのに役立ちます
のインストラクトラボこれはその前提の素晴らしい例です. このイニシアチブは、LLMへのスキルと知識の貢献プロセスを簡素化する、モデルに依存しないオープンソースのAIプロジェクトです. 努力の目的は誰もが形作るのを助けることができるようにすること生成AI(生成AI), 通常必要とされるデータサイエンスのスキルや訓練を持たないものも含めて. これにより、より多くの個人や組織が信頼できる方法でLLMのトレーニングと改善に貢献できる
3. セキュリティとプライバシーの強化
オープンソースプロジェクトはどのように参入障壁を低減するか, より大きく多様な協力者のグループは、AIモデルの開発過程で存在する潜在的なセキュリティ課題を特定し解決するのに役立つ
AIモデルのトレーニングと調整に使用されるデータと方法の大部分は、クローズドであり、独自のロジックによって管理されています. これらの組織外の人々がこれらのアルゴリズムの仕組みや潜在的に危険なデータや偏見を内包しているかどうかについて洞察を得ることはめったにできません
モデルとその訓練に使用されたデータが公開されている場合, しかし, 誰でも興味のある人はそれらを調べることができる, セキュリティリスクの低減とプラットフォームの偏りの最小化.さらに, オープン哲学の貢献者は、将来のモデルやアプリケーションの開発を追跡および監査するためのツールやプロセスを作成することができます, さまざまな解決策の開発を監視できるようにする.
このオープン性と透明性は信頼を生み出す, ユーザーは自分のデータがどのように使用・処理されているかを直接確認できるため, あなたのプライバシーとデータの主権が尊重されているかどうかを確認するため. さらに, 企業もまた自社のプライベート情報を保護することができます, 秘密または所有のためにオープンソースのプロジェクトであるInstructLabを使用して独自の微調整モデルを作成する, 彼らが厳格に管理しているものについて
4. 柔軟性と選択の自由を提供する
単一のLLMs, 所有者とブラックボックスが大多数の人が見るAI生成についての考え方と見方, 私たちは小型のAIモデルへの増加傾向を見始めています, 独立しており、特定の目的のために開発された
それらの小さな言語モデル（SLM）は通常、基本的な機能を与えるために非常に小さなデータセットで訓練されます, そして、特定のドメインに関するデータと知識を持つ特定の用途にさらに適応しています
これらのSLMは、より大きな兄弟よりもはるかに効率的です, 目的に応じて使用された場合、非常に良い（またはそれ以上の）パフォーマンスを示した. 彼らはより速く、より効率的にトレーニングと展開ができる, 必要に応じてカスタマイズおよび適応可能
それは主にInstructLabプロジェクトが作られた目的です. 彼と一緒に, オープンソースの小型AIモデルを選び、必要に応じてデータや追加のトレーニングで拡張できます
例えば, InstructLabを使用して、特定の目的に合わせて高度に調整および開発された顧客対応チャットボットを作成できます, 組織におけるベストプラクティスの強化. この実践により、すべての人に最高のカスタマーサービス体験を提供することができます, すべての場所で, リアルタイム.
E, 最も重要な, これにより、供給業者に縛られることを避けることができ、AIモデルやそれに基づいて作成されたアプリケーションをどこでどのように実装するかの柔軟性を提供します
5. 活気に満ちたエコシステムを可能にする
オープンコミュニティ, “誰も一人で革新を起こすことはできない“, そしてその信念はコミュニティ設立の最初の数ヶ月から続いています.
このアイデアはRed HatのAI時代にも引き続き有効です, オープンソリューションリーダー, さまざまなツールやオープンソースのコード構造を提供しますレッドハットAI,パートナーが最終顧客により多くの価値を生み出すためのソリューション.
一つの供給者だけでは組織が必要とするすべてを提供できない, 現在の技術進歩の速度を追跡することさえ. オープンソースの原則と実践は、イノベーションを加速し、プロジェクトや産業間の協力とコラボレーションの機会を促進することで、活気に満ちたエコシステムを可能にします
6. コスト削減
2025年の初めに, 推定アメリカ合衆国のデータサイエンティストの平均基本給が125ドルを超えていること.000, 経験豊富なデータサイエンティストと比べて大幅に高収入を得ることができる
明らかに, AIを活用したデータサイエンティストの需要が巨大かつ増加しています, 必要な専門的な才能を引き付け維持することに大きな希望を持つ企業は少ない
本当に大きなLLMは構築するのに非常に高価です, トレーニングする, 維持と導入, 高度に最適化された（そして非常に高価な）情報機器でいっぱいの倉庫と膨大な収納量を要求している
オープンモデル, 特定の目的やAIアプリケーションのために設計・構築された未成年者は、構築においてはるかに効率的です, トレーニングと実装. 彼らはLLMの計算能力の一部だけを要求する, InstructLabのようなプロジェクトは、専門的なスキルや経験を持たない人々がAIモデルのトレーニングや微調整に積極的かつ効果的に貢献できることを可能にします
はっきりと, コスト削減とオープンソースがAI開発にもたらす柔軟性は、AIアプリケーションを通じて競争優位を得ようとする中小企業にとって有益です
要約すれば
民主的でオープンなAIの構築のために, クラウドコンピューティングを可能にしたオープンソースの原則を活用することが重要, インターネット, Linuxやその他の多くのオープンテクノロジー, 強力で深く革新的
これがRed HatがAIやその他の関連ツールを実現するために進めている道筋. すべての人が人工知能の発展から恩恵を受けるべきです, そのように, 誰もが自分の軌跡を決定し形成するのを助けることができるべき, あなたの成長に貢献する. 協働的なイノベーションとオープンソースは、学問の未来にとって不可欠不可避ではない
