のアイデア 人工知能 (IA) は新しいものではありませんが、関連技術の最近の進歩は、私たち全員が毎日使用するツールになっています。 多くの AI プラットフォームとリソースの基盤は、本質的に少数の強力な企業によって制御されるブラック ボックスであるため、AI の重要性と増殖の重要性は、刺激的であり、潜在的に気になる可能性があります。.
Red Hat のような大規模な組織は、 誰もが AI に貢献できるはずです. 。 AI の革新は、膨大な量の処理能力を提供できる企業と、これらのトレーニングに必要なデータ サイエンティストに限定されるべきではありません。 優れた言語モデル (LLM)
代わりに、ソフトウェア開発とコミュニティとのコラボレーションのためのオープン ソースの数十年にわたるエクスペリエンスにより、誰もが AI から貢献し、AI から利益を得て、私たちのニーズを満たす未来を形作ることができます。 オープン ソース アプローチが、AI の可能性を最大限に引き出し、より安全でアクセスしやすく、民主化できるようにする唯一の方法であることは疑いの余地がありません。.
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、もともとソフトウェア開発の方法論を指していますが、オープンで分散化され、深く協力的なより一般的な作業形態を網羅するように拡張されています。 オープンソースの動きは、ソフトウェアの世界をはるかに超えています。 オープンソースになる方法 科学、教育、政府、製造、健康などの分野を含む、世界中の共同作業に取り入れられています。.
オープンソースの文化には、ある程度の要素があります 基本原則 これにより、効果的で意味のあるものになります。たとえば、次のようになります。
- 共同参加
- 責任の共有
- オープン交換
- 実力主義と包摂
- コミュニティ指向の開発
- オープンコラボレーション
- 自己組織化
- 尊重と互恵
オープン ソースの原則が共同作業の基礎を形成するとき、歴史は驚くべきことが可能であることを示しています。 いくつかの重要な例は、の開発と増殖にまで及びます。 linu 世界で最も強力で遍在するオペレーティング システムとして、その出現と成長が実現します。 クベルネツ およびコンテナーに加えて、インターネット自体の開発と拡大。.
AI 時代におけるオープンソースの 6 つの利点
オープン ソースによるテクノロジーの開発には多くの利点がありますが、他に 6 つの利点が際立っています。.
1. イノベーションのスピードアップ
テクノロジーが共同でオープンな方法で開発されると、閉鎖的な組織や独自のソリューションとは異なり、イノベーションと発見がより迅速に実現できます。.
作業がオープンに共有され、他のユーザーがそれに基づいて作成できる場合、チームはゼロから始める必要がないため、多大な時間と労力を節約できます。 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ます。 これにより、時間とお金が節約されるだけでなく、より多くの人々が協力して問題を解決し、共有することで、結果が強化されます。 インサイト そしてお互いの作品をレビューします。.
より広範でより協力的なコミュニティは、人々を促進し、専門知識を結びつけ、複雑な問題を解決し、小さな孤立したグループよりも迅速かつ効果的に革新することができる。.
2です . アクセスを民主化する
オープン ソースは、新しい AI テクノロジへのアクセスも民主化します。 アンケート、コード、ツールをオープンに共有すると、最先端のイノベーションへのアクセスを通常制限する障壁を取り除くことができます。.
ザ Instructlab の これは、この前提の素晴らしい例です。 このイニシアチブは、モデルに依存しないオープン ソース AI プロジェクトであり、LLM にスキルと知識を提供するプロセスを簡素化します。 この取り組みの目的は、誰でも形作る手助けをすることです。 ジェネレーティブ AI (Gen AI)、通常必要なデータ サイエンスのスキルとトレーニングを持っていない人を含みます。 これにより、より多くの個人や組織が LLM のトレーニングと精製に確実に貢献できるようになります。.
3. セキュリティとプライバシーの強化
オープンソース プロジェクトが参入障壁を減らすと、より多くの多様な従業員が、AI モデルの開発に向けた潜在的なセキュリティ上の課題を特定して対処することができます。.
AI モデルのトレーニングと調整に使用されるデータとメソッドのほとんどは、独自のロジックによって閉じられ、維持されています。 これらの組織の部外者は、これらのアルゴリズムがどのように機能するか、および潜在的に危険なデータや固有の偏見を持っているかどうかについての洞察を得ることができます。.
ただし、モデルとそれをトレーニングに使用したデータが開かれている場合、関心のある人なら誰でもそれを調べて、セキュリティ リスクを軽減し、プラットフォームのバイアスを最小限に抑えます。 さらに、オープン フィロソフィーの貢献者は、モデルとアプリケーションの将来の開発を追跡および監査するためのツールとプロセスを作成し、さまざまなソリューションの開発を監視できます。.
この開放性と透明性も 信頼を生み出す, は、ユーザーは自分のデータがどのように使用され、処理されているかを直接調べることができるため、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できます。 さらに、企業は、InstructLab などのオープン ソース プロジェクトを使用して、プライベート、機密、または専有情報を保護して、独自の調整済みモデルを作成し、厳密な管理を維持することもできます。.
4. 柔軟性と選択の自由を提供する
モノリシック、プロプライエタリ、ブラック ボックスの LLM は、ほとんどの人がジェネレーティブ AI について見て考えているものですが、特定の目的のために開発された、より小規模で独立した開発された AI モデルへの後押しが増え始めています。.
これら 小さな言語モデル (SLM) は通常、はるかに小さなデータ セットで訓練され、基本的な機能を提供し、ドメイン固有のデータと知識を備えた特定のユース ケースにさらに適応します。.
これらの SLM は、より大きな従兄弟よりもはるかに効率的であり、意図した目的に使用すると (より良いとは言えない場合でも) パフォーマンスも発揮されることが示されています。 トレーニングと展開がより高速かつ効率的であり、必要に応じてカスタマイズして調整できます。.
それが InstructLab プロジェクトの目的です。 これにより、オープン ソース AI の小型モデルを使用して、必要な追加データとトレーニングを使用して拡張できます。.
たとえば、InstructLab を使用して、高度に調整された顧客向けのサービス チャットボットを作成し、特定の目的のために開発し、組織内のベスト プラクティスを強化できます。 この慣行により、すべての人に、どこでも、最高のカスタマー サービス エクスペリエンスをリアルタイムで提供できます。.
さらに重要なことに、これにより、ベンダーに行き詰まるのを避けることができ、AI モデルとその上に構築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について柔軟に対応できます。.
5. 活気に満ちたエコシステムを実現
オープンなコミュニティで、“誰も一人で革新しない“「それと、この信念は、コミュニティの設立から最初の数か月間は維持されてきました。.
このアイデアは、オープン ソリューションのリーダーである Red Hat 内の AI 時代においても有効であり、オープン ソースのさまざまなツールと構造を次の形で提供します。 そこに赤い帽子,、パートナーがどのパートナーと協力して顧客を最終顧客により多くの価値を生み出すか。.
単一のサプライヤーは、組織が必要とするすべてを提供することはできません。また、現在の技術進化のスピードについていくことさえできません。 オープン ソースの原則と慣行は、プロジェクトと業界間のパートナーシップとコラボレーションの機会を促進することにより、イノベーションを加速し、活気に満ちたエコシステムを実現します。.
6. コストを削減する
2025年初頭、, 推定されています 米国のデータ サイエンティストの平均基本給は US$ 125,000 よりも高く、経験豊富なデータ サイエンティストは大幅に多くの収入を得られるようになっています。.
明らかに、AI を利用するデータ サイエンティストに対する需要は膨大で高まっていますが、必要な専門の人材を引き付けて維持するという大きな希望を持っている企業はほとんどありません。.
また、非常に大きな LLM は、構築、訓練、維持、展開に非常に費用がかかり、高度に最適化された (そして非常に高価な) コンピュータ機器と大量のストレージで満たされた倉庫全体が必要になります。.
特定の目的と AI アプリケーションのオープン、小型、組み込みモデルは、構築、トレーニング、および実装により効率的になります。 LLM のコンピューティング パワーのほんの一部だけでなく、InstructLab のようなプロジェクトにより、専門のスキルや経験のない人々が AI モデルのトレーニングと微調整に積極的かつ効果的に貢献できるようになります。.
明らかに、オープン ソースが AI の開発にもたらすコスト削減と柔軟性は、AI アプリケーションで競争上の優位性を達成したいと考えている中小企業にとって有益です。.
要約すると
民主的でオープンな AI を構築するには、クラウド コンピューティング、インターネット、Linux など、オープンで強力で革新的なテクノロジーを可能にするオープン ソースの原則を使用することが重要です。.
これは、AI やその他の関連ツールを実現するために Red Hat がたどる道です。 人工知能の開発からは、誰もが恩恵を受ける必要があります。そうすれば、誰もが自分の軌跡を決定して形作る手助けをし、開発に貢献できるはずです。 共同イノベーションとオープン ソースは、この分野の未来にとって避けられないものである必要はありません。.
