Prieš daugiau nei tris dešimtmečius „Red Hat“ įžvelgė atvirojo kodo kūrimo ir licencijavimo potencialą kuriant geresnę programinę įrangą ir skatinant IT inovacijas. Po trisdešimties milijonų kodo eilučių „Linux“ ne tik išsivystė į sėkmingiausią atvirojo kodo programinę įrangą, bet ir išlaikė šią poziciją iki šiol. Įsipareigojimas atvirojo kodo principams tęsiasi ne tik įmonės verslo modelyje, bet ir kaip darbo kultūros dalis. Įmonės vertinimu, šios koncepcijos, jei taikomos teisingai, turi tokį patį poveikį dirbtiniam intelektui (DI), tačiau technologijų pasaulis nesutaria dėl to, koks būtų „teisingas būdas“.
Dirbtinis intelektas, ypač dideli kalbos modeliai (LLM), kuriais grindžiamas generatyvinis dirbtinis intelektas (bendrasis dirbtinis intelektas), negali būti vertinami taip pat, kaip atvirojo kodo programos. Skirtingai nuo programinės įrangos, dirbtinio intelekto modeliai daugiausia susideda iš skaitmeninių parametrų modelių, kurie lemia, kaip modelis apdoroja įvestis, taip pat kokį ryšį jis užmezga tarp įvairių duomenų taškų. Apmokytų modelių parametrai yra ilgo proceso, apimančio didelius mokymo duomenų kiekius, kurie yra kruopščiai paruošiami, maišomi ir apdorojami, rezultatas.
Nors modelio parametrai nėra programinė įranga, tam tikrais atžvilgiais jie atlieka panašią funkciją kaip ir kodas. Duomenis lengva palyginti su modelio šaltinio kodu arba kažkuo labai panašiu į jį. Atvirojo kodo programose šaltinio kodas dažniausiai apibrėžiamas kaip „pageidaujamas būdas“ atlikti programinės įrangos modifikacijas. Vien mokymo duomenys šios funkcijos neatlieka dėl jų įvairaus dydžio ir sudėtingo išankstinio mokymo proceso, dėl kurio bet kuris mokymo metu naudojamas duomenų elementas yra silpnai ir netiesiogiai susijęs su apmokytais parametrais ir dėl to atsirandančiu modelio elgesiu.
Dauguma šiuo metu bendruomenėje atliekamų dirbtinio intelekto modelių patobulinimų ir patobulinimų nėra susiję su prieiga prie originalių mokymo duomenų ar jų manipuliavimu. Jie atsiranda modifikavus modelio parametrus arba atlikus procesą ar koregavimą, kuris taip pat gali padėti tiksliai suderinti modelio našumą. Norint suteikti laisvę atlikti šiuos modelio patobulinimus, reikia, kad parametrai būtų išleisti su visais leidimais, kuriuos vartotojai gauna pagal atvirojo kodo licencijas.
„Red Hat“ atvirojo kodo dirbtinio intelekto vizija.
„Red Hat“ mano, kad atvirojo kodo dirbtinio intelekto pagrindas yra atvirojo kodo licencijuotų modelių parametrai kartu su atvirojo kodo programinės įrangos komponentais . Tai yra atvirojo kodo dirbtinio intelekto atspirties taškas, bet ne galutinis filosofijos tikslas. „Red Hat“ skatina atvirojo kodo bendruomenę, reguliavimo institucijas ir pramonę toliau siekti didesnio skaidrumo ir suderinamumo su atvirojo kodo kūrimo principais mokant ir derinant dirbtinio intelekto modelius.
Tai „Red Hat“ vizija kaip įmonės, apimančios atvirojo kodo programinės įrangos ekosistemą ir galinčios praktiškai bendradarbiauti su atvirojo kodo dirbtiniu intelektu. Tai nėra bandymas pateikti oficialų apibrėžimą, kokį kuria Atvirojo kodo iniciatyva (OSI) su savo atvirojo kodo dirbtinio intelekto apibrėžimu (OSAID). Tai korporacijos požiūris į tai, kaip padaryti atvirojo kodo dirbtinį intelektą įmanomą ir prieinamą kuo platesniam bendruomenių, organizacijų ir tiekėjų ratui.
Ši perspektyva praktiškai įgyvendinama dirbant su atvirojo kodo bendruomenėmis, ypač „InstructLab“ ir bendradarbiaujant su „IBM Research“ kuriant licencijuotų atvirojo kodo modelių „Granite“ šeimą . „InstructLab“ žymiai sumažina kliūtis ne duomenų mokslininkams prisidėti prie dirbtinio intelekto modelių kūrimo. Su „InstructLab“ visų sektorių ekspertai gali prisidėti savo įgūdžiais ir žiniomis tiek vidiniam naudojimui, tiek kurdami bendrą ir plačiai prieinamą atvirojo kodo dirbtinio intelekto modelį pradinėms bendruomenėms.
„Granite 3.0“ modelių šeima skirta įvairiems dirbtinio intelekto naudojimo atvejams – nuo kodo generavimo iki natūralios kalbos apdorojimo ir įžvalgų iš didelių duomenų rinkinių, visa tai pagal leidžiamąją atvirojo kodo licenciją. Padėjome „IBM Research“ perkelti „Granite“ kodo modelių šeimą į atvirojo kodo pasaulį ir toliau remti šią modelių šeimą tiek iš atvirojo kodo perspektyvos, tiek kaip mūsų „Red Hat“ dirbtinio intelekto pasiūlymo dalį.
„DeepSeek“ neseniai paskelbtų pranešimų pasekmės rodo, kaip atvirojo kodo inovacijos gali paveikti dirbtinį intelektą tiek modelio lygmeniu, tiek ir už jo ribų. Akivaizdu, kad kyla susirūpinimas dėl Kinijos platformos požiūrio, ypač dėl to, kad modelio licencijoje nepaaiškinama, kaip jis buvo sukurtas, o tai sustiprina skaidrumo poreikį. Nepaisant to, minėtas sutrikimas sustiprina „Red Hat“ viziją apie dirbtinio intelekto ateitį: atvirą ateitį, orientuotą į mažesnius, optimizuotus ir atvirus modelius, kuriuos galima pritaikyti konkretiems įmonės duomenų naudojimo atvejams bet kurioje hibridinio debesies vietoje.
Dirbtinio intelekto modelių plėtra už atvirojo kodo ribų
„Red Hat“ darbas atvirojo kodo dirbtinio intelekto srityje gerokai peržengia „InstructLab“ ir „Granite“ modelių šeimą, apimdamas ir įrankius bei platformas, reikalingas dirbtiniam intelektui vartoti ir produktyviai naudoti. Bendrovė tapo labai aktyvi skatinant technologijų projektus ir bendruomenes, tokias kaip (bet neapsiribojant):
● „RamaLama“ – atvirojo kodo projektas, kuriuo siekiama palengvinti dirbtinio intelekto modelių valdymą ir diegimą vietoje;
● „TrustyAI“ – atvirojo kodo įrankių rinkinys, skirtas kurti atsakingesnius dirbtinio intelekto darbo eigą;
● „Climatik“ – projektas, kuriuo siekiama padėti dirbtiniam intelektui tapti tvaresniu energijos vartojimo požiūriu;
● „Podman AI Lab“ – kūrėjų įrankių rinkinys, skirtas palengvinti eksperimentavimą su atvirojo kodo teisės schemomis (LLM);
Neseniai paskelbta apie „Neural Magic“ praplečia įmonės viziją dirbtinio intelekto srityje, suteikdama organizacijoms galimybę suderinti mažesnius, optimizuotus dirbtinio intelekto modelius, įskaitant licencijuotas atvirojo kodo sistemas, su savo duomenimis, kad ir kur jie būtų hibridiniame debesyje. Tada IT organizacijos gali naudoti vLLM išvadų , kad priimtų sprendimus ir priimtų gamybą remdamosi šiais modeliais, padėdamos sukurti dirbtinio intelekto rinkinį, pagrįstą skaidriomis ir palaikomomis technologijomis.
Korporacijai atvirojo kodo dirbtinis intelektas gyvena ir kvėpuoja hibridiniame debesyje. Hibridinis debesis suteikia lankstumo, reikalingo norint pasirinkti geriausią aplinką kiekvienam dirbtinio intelekto darbo krūviui, optimizuojant našumą, sąnaudas, mastą ir saugumo reikalavimus. „Red Hat“ platformos, tikslai ir organizacija remia šias pastangas kartu su pramonės partneriais, klientais ir atvirojo kodo bendruomene, nes atvirasis kodas dirbtinio intelekto srityje yra skatinamas į priekį.
Šio atviro bendradarbiavimo plėtra dirbtinio intelekto srityje turi milžinišką potencialą. „Red Hat“ numato ateitį, kuri apims skaidrų darbą su modeliais ir jų mokymą. Nesvarbu, ar tai įvyks kitą savaitę, ar kitą mėnesį (ar net anksčiau, atsižvelgiant į sparčią dirbtinio intelekto evoliuciją), bendrovė ir visa atvira bendruomenė toliau rems ir palaikys pastangas demokratizuoti ir atverti dirbtinio intelekto pasaulį.
