Atvirasis šaltinis yra būtinas AI ateičiai

idėja dirbtinis intelektas (ia) nėra naujiena, tačiau naujausi susijusių technologijų pažanga tapo įrankiu, kurį mes visi naudojame kasdien. Didėjanti AI svarba ir plitimas kelia ir jaudina, ir gali sukelti nerimą, nes daugelio AI platformų ir išteklių pagrindas iš esmės yra juodosios dėžės, kurias kontroliuoja nedidelis skaičius galingų korporacijų.

Didelės organizacijos, tokios kaip Red Hat, tuo tiki Kiekvienas turėtų turėti galimybę prisidėti prie AI. AI naujovės neturėtų apsiriboti įmonėmis, kurios gali sau leisti didžiulius apdorojimo pajėgumus, o duomenų mokslininkams, kurių reikia tam apmokyti Puikūs kalbos modeliai (LLMS)

Vietoj to, dešimtmečius trunkanti atvirojo kodo patirtis kuriant programinę įrangą ir bendradarbiaujant su bendruomenėmis leidžia kiekvienam prisidėti ir gauti naudos iš dirbtinio intelekto, kartu padedant formuoti ateitį, atitinkančią mūsų poreikius. Neabejotina, kad atvirojo kodo metodas yra vienintelis būdas išnaudoti visą AI potencialą, todėl jis tampa saugesnis, prieinamesnis ir demokratizuotas.

Kas yra atvirojo kodo?

Nors terminas “atvirasis šaltinis” iš pradžių reiškia programinės įrangos kūrimo metodiką, jis išsiplėtė, kad apimtų bendresnę darbo formą, kuri yra atvira, decentralizuota ir giliai bendradarbiaujanti. Atvirojo kodo judėjimas dabar peržengia programinės įrangos pasaulį ir Būdas būti atviram šaltiniui Ją atsižvelgė bendradarbiavimo pastangos visame pasaulyje, įskaitant tokius sektorius kaip mokslas, švietimas, vyriausybė, gamyba, sveikata ir kt.

Atvirojo kodo kultūra turi tam tikrų Pagrindiniai principai Dėl to jis veiksmingas ir prasmingas, pavyzdžiui:

• Bendradarbiavimas
• Pasidalijo atsakomybė
• Atidaryti biržas
• meritokratija ir įtraukimas
• Į bendruomenę orientuotas vystymasis
• Atviras bendradarbiavimas
• saviorganizacija
• Pagarba ir abipusiškumas

Kai atvirojo kodo principai sudaro bendradarbiavimo pastangų pagrindą, istorija rodo, kad galimi nuostabūs dalykai. Kai kurie svarbūs pavyzdžiai yra nuo jų kūrimo ir platinimo linux kaip galingiausia ir visur esanti operacinė sistema pasaulyje iki atsiradimo ir augimo kubernetai ir konteineriai, be paties interneto kūrimo ir plėtros.

Šeši atvirojo kodo pranašumai AI eroje

Atvirojo kodo technologijų plėtra turi daug privalumų, tačiau tarp kitų išsiskiria šeši pranašumai. 

1. Padidėjęs naujovių greitis

Kai technologijos kuriamos bendradarbiaujant ir atvirai, naujovės ir atradimai gali įvykti daug greičiau, skirtingai nei uždarose organizacijose ir patentuotuose sprendimuose. 

Kai darbais dalijamasi atvirai, o kiti turi galimybę juo kurti, komandos sutaupo daug laiko ir pastangų, nes joms nereikia pradėti nuo nulio. Naujos idėjos gali išplėsti anksčiau buvusius projektus. Tai ne tik taupo laiką ir pinigus, bet ir stiprina rezultatus, nes vis daugiau žmonių dirba kartu spręsdami problemas, dalinkitės įžvalgos ir peržiūrėti vienas kito darbus.

Platesnė ir labiau bendradarbiaujanti bendruomenė tiesiog gali pasiekti daugiau: skatinti žmones ir sujungti patirtį, kad būtų išspręstos sudėtingos problemos ir greičiau bei efektyviau diegti naujoves nei mažos ir izoliuotos grupės. 

2 .Demokratizuoti prieigą

Atvirasis šaltinis taip pat demokratizuoja prieigą prie naujų AI technologijų. Kai apklausos, kodai ir įrankiai dalijami atvirai, tai padeda pašalinti kai kurias kliūtis, kurios paprastai riboja prieigą prie pažangiausių naujovių.

THE InstructLab Tai puikus šios prielaidos pavyzdys. Iniciatyva yra nuo modelio nepriklausomas atvirojo kodo AI projektas, supaprastinantis įgūdžių ir žinių indėlio į LLMS procesą. Pastangų tikslas – leisti bet kam padėti formuoti Generatyvusis AI (Gen AI), įskaitant tuos, kurie neturi paprastai reikalingų duomenų mokslo įgūdžių ir mokymo. Tai leidžia daugiau asmenų ir organizacijų patikimai prisidėti prie LLM mokymo ir tobulinimo.

3. Padidintas saugumas ir privatumas 

Kadangi atvirojo kodo projektai sumažina patekimo į rinką kliūtis, didesnė ir įvairesnė darbuotojų grupė gali padėti nustatyti ir spręsti galimus saugumo iššūkius AI modeliuose, kai jie kuriami.

Dauguma duomenų ir metodų, naudojamų AI modeliams rengti ir koreguoti, yra uždaryti ir prižiūrimi pagal patentuotą logiką. Retai šių organizacijų pašaliniai asmenys gali gauti bet kokią įžvalgą apie tai, kaip šie algoritmai veikia ir ar jose yra kokių nors potencialiai pavojingų duomenų ar būdingų šališkumo.

Tačiau jei modelis ir jam mokyti naudojami duomenys yra atidaromi, bet kuris suinteresuotas asmuo gali jį ištirti, sumažindamas saugumo riziką ir sumažindamas platformos šališkumą. Be to, „Open Philosophy“ bendradarbiai gali sukurti įrankius ir procesus, kad galėtų stebėti ir audituoti būsimą modelių ir programų kūrimą, leidžiantį stebėti skirtingų sprendimų kūrimą. 

Šis atvirumas ir skaidrumas taip pat sukurti pasitikėjimą, nes vartotojai turi galimybę tiesiogiai ištirti, kaip naudojami ir apdorojami jų duomenys, kad jie galėtų patikrinti, ar gerbiamas jų privatumas ir duomenų suverenitetas. Be to, įmonės taip pat gali apsaugoti savo privačią, konfidencialią ar patentuotą informaciją, naudodamos atvirojo kodo projektus, tokius kaip „InstructLab“, kad sukurtų savo pakoreguotus modelius, kuriuos jos griežtai kontroliuoja.

4. Suteikia lankstumą ir pasirinkimo laisvę

Nors monolitiniai, patentuoti ir juodosios dėžės LLM yra tai, ką dauguma žmonių mato ir galvoja apie generatyvųjį AI, mes pradedame pastebėti vis didesnį postūmį mažesnių, nepriklausomų ir sukurtų AI modelių, sukurtų konkrečiam tikslui, postūmis.

šiti Mažų kalbų modeliai (SLM) paprastai yra mokomi naudoti daug mažesnius duomenų rinkinius, kad suteiktų jiems pagrindines funkcijas, ir yra toliau pritaikomi konkretiems naudojimo atvejams, naudojant konkretaus domeno duomenis ir žinias.

Šie SLM yra žymiai efektyvesni nei jų didesni pusbroliai ir, kaip ir buvo naudojami pagal paskirtį, veikia taip pat gerai (jei ne geriau). Juos lavina ir diegia greičiau ir efektyviau, juos galima pritaikyti ir pritaikyti pagal poreikį.

Ir tam buvo sukurtas „InstructLab“ projektas. Su juo galite naudoti mažesnį atvirojo kodo AI modelį ir išplėsti jį su papildomais norimais duomenimis ir mokymais.

Pavyzdžiui, galite naudoti „InstructLab“, kad sukurtumėte paslaugų pokalbių robotą labai prisitaikiusiam klientui ir sukurtumėte konkrečiam tikslui, tobulindami geriausią organizacijos praktiką. Ši praktika leidžia teikti geriausią klientų aptarnavimo patirtį visiems, visur ir realiu laiku. 

Ir, dar svarbiau, tai leidžia išvengti įstrigimo su pardavėju ir suteikia lankstumo, kur ir kaip diegiate savo AI modelį ir visas jame sukurtas programas.

5. Įgalina gyvybingą ekosistemą

atviroje bendruomenėje “Niekas nekuria naujovių vienas“, ir šis įsitikinimas išliko nuo pirmųjų bendruomenės įkūrimo mėnesių. 

Ši idėja išliks AI eroje Red Hat, atvirų sprendimų lyderė, kuri pateiks įvairius atvirojo kodo įrankius ir struktūras. Raudona kepurė ten,  Sprendimas, su kuriuo partneriai sukurs daugiau vertės galutiniams klientams. 

Vienas tiekėjas negali pasiūlyti visko, ko reikia organizacijai, ar net neatsilikti nuo esamo technologinės evoliucijos greičio. Atvirojo kodo principai ir praktika paspartina naujoves ir įgalina gyvybingą ekosistemą, skatindama projektų ir pramonės šakų partnerystę ir bendradarbiavimo galimybes.

6. Sumažinkite išlaidas

2025 m. pradžioje, tai yra apskaičiuota kad vidutinis duomenų mokslininko bazinis atlyginimas Jungtinėse Valstijose yra didesnis nei US$ 125 000, o labiau patyrę duomenų mokslininkai gali uždirbti žymiai daugiau.

Akivaizdu, kad duomenų mokslininkų, turinčių AI, paklausa yra didžiulė ir auga, tačiau nedaugelis įmonių turi daug vilčių pritraukti ir išlaikyti reikiamus specialius talentus.

O tikrai dideli LLM yra nepaprastai brangu statyti, mokyti, prižiūrėti ir diegti, todėl jiems reikia ištisų sandėlių, užpildytų labai optimizuota (ir labai brangia) kompiuterine įranga ir daugybe saugyklų.

Atviri, mažesni ir integruoti modeliai, skirti konkretiems tikslams, o AI programos yra žymiai efektyvesnės kuriant, mokant ir diegiant. Jiems ne tik reikia dalies LLM skaičiavimo galios, bet ir tokie projektai kaip „InstructLab“ leidžia žmonėms, neturintiems specialių įgūdžių ir patirties, aktyviai ir efektyviai prisidėti prie AI modelių mokymo ir koregavimo.

Akivaizdu, kad sutaupytos išlaidos ir lankstumas, kurį atvirojo kodo AI suteikia kuriant, yra naudinga mažoms ir vidutinėms įmonėms, kurios tikisi pasiekti konkurencinį pranašumą naudojant AI programas.

trumpai išdėstyti

Norint sukurti demokratinį ir atvirą AI, labai svarbu naudoti atvirojo kodo principus, kurie įgalino debesų kompiuteriją, internetą, Linux ir daugybę kitų atvirų, galingų ir labai novatoriškų technologijų.

Tai yra kelias, kuriuo „Red Hat“ eina, kad AI būtų gyvybingas ir kiti susiję įrankiai. Kiekvienas turėtų gauti naudos iš dirbtinio intelekto ugdymo, todėl kiekvienas turėtų padėti nustatyti ir formuoti savo trajektoriją bei prisidėti prie jų vystymosi. Bendradarbiavimo naujovės ir atvirasis šaltinis nėra esminiai, nes disciplinos ateitis neišvengiama.