3년 이상 전, Red Hat은 더 나은 소프트웨어를 만들고 IT 혁신을 촉진하기 위해 오픈 소스 개발과 라이선스의 잠재력을 보았습니다. 삼천만 줄의 코드 이후, 리눅스는 단순히 가장 성공적인 오픈 소스 소프트웨어로 발전했을 뿐만 아니라 오늘날까지 그 위치를 유지하고 있습니다. 오픈 소스 원칙에 대한 약속은 계속되며, 이는 기업 비즈니스 모델뿐만 아니라 작업 문화의 일부이기도 합니다. 회사 평가에서 이러한 개념들은 올바른 방식으로 수행될 경우 인공지능(AI)에 동일한 영향을 미치지만, 기술 세계는 무엇이 "올바른 방법"인지에 대해 나뉘어 있습니다.
AI, 특히 생성 AI(Gen AI) 뒤에 있는 대형 언어 모델(LLMs)은 오픈 소스 프로그램과 같은 방식으로 볼 수 없습니다. 소프트웨어와 달리, AI 모델은 주로 입력을 처리하는 방법을 결정하는 수치 매개변수 모델로 구성되어 있으며, 여러 데이터 포인트 간의 연결도 포함됩니다. 훈련된 모델 매개변수는 신중하게 준비되고 혼합되며 처리된 방대한 양의 훈련 데이터와 관련된 긴 과정을 통해 얻어진 결과입니다.
비록 모델의 매개변수들이 소프트웨어는 아니지만, 일부 측면에서는 코드와 유사한 기능을 갖고 있습니다. 데이터가 모델의 소스 코드이거나 매우 가까운 것이라는 비교는 쉽다. 오픈 소스가 아니면, 소스 코드는 일반적으로 소프트웨어를 수정하는 데 있어 "선호하는 방법"으로 정의됩니다. 훈련 데이터만으로는 이 기능에 맞지 않으며, 그 크기가 다르고 사전 훈련 과정이 복잡하여 훈련에 사용된 데이터의 어떤 항목이든 훈련된 매개변수와 모델의 결과 행동 사이에 미약하고 간접적인 연결이 있기 때문입니다.
현재 커뮤니티에서 일어나고 있는 대부분의 AI 모델 개선 및 향상은 원래 훈련 데이터에 대한 접근 또는 조작을 포함하지 않습니다. 대신, 그것들은 모델 매개변수의 수정이나 모델의 성능을 조정하는 데 사용할 수 있는 프로세스 또는 조정의 결과입니다. 이 모델에서 이러한 개선을 할 자유는 사용자들이 오픈 소스 라이선스 하에 받는 모든 권한과 함께 매개변수를 공개해야 함을 요구합니다.
레드햇의 오픈 소스 인공지능 비전
레드햇은 오픈 소스 AI의 기반이 다음에 있다고 믿습니다오픈 소스 방식으로 라이센스된 모델 파라미터와 오픈 소스 소프트웨어 구성 요소 결합이것은 오픈 소스 인공지능의 출발점일 뿐, 철학의 최종 목적지는 아니다. 레드햇은 오픈 소스 커뮤니티, 규제 당국 및 산업계가 인공지능 모델을 훈련하고 조정함으로써 더 큰 투명성과 오픈 소스 개발 원칙과의 정렬을 위해 계속 노력하도록 장려합니다.
이것은 오픈 소스 소프트웨어 생태계를 포괄하는 회사로서의 레드햇의 비전으로, 오픈 소스 AI와 실질적으로 참여할 수 있습니다. 공식적인 정의 시도는 아니며, 예를 들어오픈 소스 이니셔티브(OSI)는 당신의와 함께 개발하고 있습니다오픈 소스 AI 정의(OSAID). 이것이 기업의 관점으로, 오픈 소스 인공지능을 가장 많은 커뮤니티, 조직 및 공급자가 실현 가능하고 접근할 수 있도록 만드는 것입니다.
이 관점은 오픈 소스 커뮤니티와의 작업을 통해 실천에 옮겨지며, 이는 프로젝트에 의해 강조됩니다.인스트럭트랩레드햇이 주도하고 IBM 연구소와의 협력으로오픈 소스 라이센스 모델인 그래나이트 패밀리에서InstructLab은 데이터 과학자가 아닌 사람들이 AI 모델에 기여하는 데 있어 장벽을 크게 줄입니다. InstructLab과 함께 모든 분야의 전문가들은 내부 사용뿐만 아니라 업스트림 커뮤니티에 공유되고 널리 접근 가능한 오픈 소스 AI 모델을 돕기 위해 자신의 기술과 지식을 추가할 수 있습니다.
그라나이트 3.0 모델 가족은 코드 생성부터 자연어 처리에 이르기까지 다양한 AI 사용 사례를 다룹니다.통찰력대규모 데이터셋, 모두 관대한 오픈 소스 라이선스 하에. 우리는 IBM Research가 Granite 코드 모델 패밀리를 오픈 소스 세계로 가져오도록 도왔으며, 오픈 소스 관점뿐만 아니라 Red Hat AI 제품군의 일부로서 모델 패밀리에 대한 지원을 계속 제공하고 있습니다.
의 파급 효과DeepSeek의 최근 발표오픈 소스 혁신이 AI에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 모델 수준뿐만 아니라 그 이상에서도 보여줍니다. 분명히 중국 플랫폼의 접근 방식에 대한 우려가 있으며, 특히 모델의 라이선스가 어떻게 제작되었는지 설명하지 않기 때문에 투명성의 필요성을 강화하고 있습니다. 이로써 언급된 붕괴는 Red Hat이 보는 인공지능의 미래에 대한 비전을 강화합니다: 더 작고 최적화된 개방형 모델에 초점을 맞춘 미래로, 하이브리드 클라우드의 어느 곳에서든 특정 기업 데이터 사용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
오픈 소스를 넘어서는 AI 모델 확장
레드햇의 오픈 소스 인공지능 분야 작업은 InstructLab와 Granite 계열 모델뿐만 아니라 실제로 인공지능을 소비하고 생산적으로 활용하는 데 필요한 도구와 플랫폼까지 훨씬 더 확장됩니다. 회사는 기술 프로젝트와 커뮤니티를 활성화하는 데 매우 적극적이 되었으며, 예를 들어 (하지만 이에 국한되지 않음):
● 라마라마지역에서 AI 모델의 관리 및 배포를 용이하게 하는 오픈 소스 프로젝트;
● 트러스트AI책임 있는 AI 워크플로우 구축을 위한 오픈 소스 툴킷;
● 클리마틱에너지 소비와 관련하여 인공지능을 더 지속 가능하게 만드는 데 초점을 맞춘 프로젝트;
● 포드맨 AI 연구소오픈 소스 LLM 실험을 용이하게 하는 개발자 도구 키트;
오최근 발표Neural Magic에 대한 개요는 기업의 AI에 대한 시야를 넓혀주며, 조직이 오픈 소스 라이선스가 부여된 소형 및 최적화된 AI 모델을 클라우드 하이브리드 환경 어디에서든 데이터와 일치시킬 수 있도록 합니다. IT 조직은 그러면 추론 서버를 사용할 수 있습니다vLLM이 모델들의 의사 결정과 생산을 촉진하기 위해 투명하고 지원이 가능한 기술에 기반한 AI 스택을 구축하는 데 도움을 줍니다.
기업을 위해 오픈 소스 AI는 하이브리드 클라우드에서 살아 숨쉬고 있습니다. 하이브리드 클라우드는 각 AI 작업에 가장 적합한 환경을 선택할 수 있는 유연성을 제공하여 성능, 비용, 확장성 및 보안 요구 사항을 최적화합니다. 플랫폼, 목표 및 Red Hat의 조직은 업계 파트너, 고객 및 오픈 소스 커뮤니티와 함께 인공지능의 오픈 소스 코드를 추진하면서 이러한 노력을 지원합니다.
이 분야의 AI 협력을 확대할 엄청난 잠재력이 있습니다. 레드햇은 모델과 그 훈련과 마찬가지로 투명한 작업을 포괄하는 미래를 내다보고 있습니다. 다음 주든 다음 달이든(혹은 인공지능의 빠른 발전으로 더 빨리든), 회사와 오픈 커뮤니티 전체는 인공지능 세계를 민주화하고 개방하기 위한 노력을 계속 지지하고 채택할 것입니다.
