Ideea deinteligență artificială(IA) nu este nouă, mai multe progrese recente în tehnologiile legate de au devenit un instrument folosit de noi toți zilnic.Importanța în creștere și proliferarea IA este, în același timp, emoționant și potențial alarmant, deoarece bazele multor platforme și resurse de IA sunt esențialmente cutii negre controlate de un număr mic de corporații puternice
Organizații mari, cum ar fi Red Hat, cred cătoți ar trebui să aibă capacitatea de a contribui la IA. Inovația în IA nu ar trebui să fie restricționată la companiile care își pot permite cantități enorme de capacitate de procesare și la oamenii de știință în date necesari pentru a antrena acestemodele mari de limbaj(LLMs)
În loc de asta, decenii de experiență în cod deschis pentru dezvoltarea de software și colaborarea cu comunitățile permit tuturor să contribuie și să beneficieze de IA, în același timp în care ajută la conturarea unui viitor care să răspundă nevoilor noastre. Nu există nicio îndoială că abordarea open source este singura modalitate de a atinge potențialul total al IA, făcând-o mai sigură, accesibilă și democratizată
Ce este open source
Deși termenul „open source” se referă inițial la o metodologie de dezvoltare a software-ului, s-a extins pentru a cuprinde o formă mai generală de muncă care este deschisă, descentralizată și profund colaborativă. Mișcarea open source acum depășește cu mult lumea software-ului, șimodul de a fi open sourcea fost îmbrățișat de eforturi colaborative din întreaga lume, inclusiv sectoare precum știința, educație, guvern, manufactură, sănătate și mai mult
Cultura open source are câtevaprincipii și valori fundamentalecare o fac eficientă și semnificativă, de exemplu
- Participare colaborativă
- Responsabilitate împărtășită
- Schimburi deschise
- Meritocrație și incluziune
- Dezvoltare orientată spre comunitate
- Colaborare deschisă
- Auto-organizare
- Respect și reciprocitate
Când principiile open source formează baza eforturilor colaborative, povestea arată că lucruri incredibile sunt posibile. Câteva exemple importante variază de la dezvoltarea și proliferareaLinuxca sistemului de operare cel mai puternic și omniprezent din lume până la apariția și creștereaKubernetesși din containere, în afară de dezvoltarea și expansiunea propriei Internet
Șase avantaje ale open source în era IA
Există numeroase beneficii pentru dezvoltarea tehnologiilor prin cod deschis, dar șase avantaje se remarcă între celelalte.
1. Creșterea vitezei de inovare
Când tehnologia este dezvoltată într-un mod colaborativ și deschis, inovația și descoperirea pot avea loc mult mai repede, spre organizații închise și soluții proprietare.
Când muncă este împărtășită deschis și alții au capacitatea de a crea pe baza ei, echipele economisesc o cantitate uriașă de timp și efort pentru că nu trebuie să înceapă de la zero. Idei noi pot extinde proiectele care au venit înainte. Aceasta nu doar că economisește timp și bani, dar și întărește rezultatele deoarece mai multe persoane lucrează împreună pentru a rezolva problemele, a împărtășiperspectiveși a revizui munca uneia altora
O comunități mai largi și colaborative sunt pur și simplu capabile să realizeze mai mult: promovând oameni și conectând expertize pentru a rezolva probleme complexe și a inova mai rapid și eficient decât grupuri mici și izolate.
2. Democratizarea accesului
Open source democratizează accesul la noi tehnologii de IA. Când cercetezi, codurile și uneltele sunt împărtășite deschis, aceasta ajută la eliminarea unor bariere care, în mod normal, limitează accesul la inovații de vârf
OInstructLabeste este un exemplu excelent al acestei premize. Inițiativa este un proiect de IA open source independent de model care simplifică procesul de contribuție a abilităților și cunoștințelor pentru LLM-uri. Scopul efortului este de a permite oricărei persoane să ajute la conturareaIA generativă(gen AI), inclusiv acelea care nu au abilitățile și pregătirea în știința datelor necesare în mod normal. Aceasta permite ca mai mulți indivizi și organizații să contribuie la antrenarea și rafinarea LLM-urilor într-un mod de încredere
3. Securitate și confidențialitate îmbunătățite
Cum pot proiectele open source să reducă barierele de intrare, un grup mai mare și mai divers de colaboratori este capabil să ajute la identificarea și rezolvarea potențialelor provocări de securitate prezente în modelele de IA pe măsură ce acestea sunt dezvoltate
Majoritatea datelor și metodelor folosite pentru a antrena și ajusta modelele de IA sunt închise și păstrate de logici proprietare. Rareori persoanele din afara acestor organizații reușesc să obțină vreo informație despre cum funcționează aceste algoritmi și dacă aceștia conțin date potențial periculoase sau prejudecăți inerente
Dacă un model și datele folosite pentru a-l antrena sunt deschise, cu toate acestea, orice persoană interesată va putea să le examineze, reducerea riscurilor de securitate și minimizarea prejudecăților platformelor.În plus, contribuitorii filozofiei deschise pot crea instrumente și procese pentru a urmări și a audita dezvoltarea viitoare a modelelor și aplicațiilor, permițând monitorizarea dezvoltării diferitelor soluții.
Această deschidere și transparență, de asemeneaa câștiga încredere, odată ce utilizatorii au posibilitatea de a examina direct cum sunt folosite și procesate datele lor, pentru a putea verifica dacă intimitatea și suveranitatea datelor lor sunt respectate. În plus, companiile pot, de asemenea, să-și protejeze informațiile private, confidențiale sau proprietare folosind proiecte open source precum InstructLab pentru a-și crea propriile modele ajustate, despre care mențin un control riguros
4. Oferă flexibilitate și libertate de alegere
Deși LLM-urile monolitice, proprietarii și cutia neagră să fie ceea ce majoritatea oamenilor vede și gândește despre IA generativă, începem să vedem un impuls crescând către modele de IA mai mici, independente și dezvoltat pentru un scop specific
Acesteamodele mici de limbaj(SLM-uri) sunt de obicei antrenate pe seturi de date mult mai mici pentru a le oferi funcționalitatea de bază, și astfel sunt și mai adaptate pentru cazuri de utilizare specifice cu date și cunoștințe specifice domeniului
Aceste SLM-uri sunt semnificativ mai eficiente decât verii lor mai mari, și au demonstrat o performanță atât de bună (dacă nu mai bună) când au fost folosite pentru scopul intenționat. Ele sunt mai rapizi și mai eficienți pentru a antrena și a implementa, și pot fi personalizate și adaptate după cum este necesar
Și în mare parte pentru asta a fost creat proiectul InstructLab. Cu el, poți lua un model mai mic de IA open source și să-l extinzi cu datele și antrenamentele suplimentare pe care le dorești
De exemplu, poți folosi InstructLab pentru a crea un chatbot de asistență pentru clienți foarte personalizat și dezvoltat pentru un scop specific, potențializând cele mai bune practici în organizație. Această practică îți permite să oferi cea mai bună experiență de servicii pentru clienți tuturor, în toate locurile, în timp real.
E, mai important, aceasta îți permite să eviți să rămâi blocat la un furnizor și oferă flexibilitate în ceea ce privește locul și modul în care implementezi modelul tău de IA și orice aplicații create pe baza acestuia
5. Permite un ecosistem vibrant
În comunitatea deschisă, “nimeni nu inovează singur“, și această credință se menține încă din primele luni de la înființarea comunității.
Această idee va rămâne valabilă în era IA în cadrul Red Hat, lider în soluții deschise, care va oferi diverse instrumente și structuri de cod deschis sub forma deRed Hat AI,soluție cu care partenerii vor genera mai multă valoare pentru clienții finali.
Un singur furnizor nu poate oferi tot ce are nevoie o organizație, tu însuți să urmărești viteza actuală a evoluției tehnologice. Principiile și practicile de cod deschis accelerează inovația și permit un ecosistem vibrant prin promovarea parteneriatelor și oportunităților de colaborare între proiecte și industrii
6. Reducerea costurilor
La începutul anului 2025, se estimeazăcă salariul mediu de bază al unui om de știință în domeniul datelor în Statele Unite este superior la 125 USD.000, cu cercetători de date mai experimentați care pot câștiga semnificativ mai mult
Evident, există o cerere enormă și în creștere pentru oameni de știință în domeniul datelor cu IA, dar mai puține companii au multe speranțe de a atrage și reține talentele specializate de care au nevoie
Și LLM-urile cu adevărat mari sunt exorbitant de scumpe de construit, a antrena, menține și implementează, cerințe de depozite întregi pline cu echipamente informatice extrem de optimizate (și foarte scumpe) și o cantitate uriașă de stocare
Modele deschise, mai mici și construite pentru scopuri specifice și aplicații de IA sunt semnificativ mai eficiente pentru a fi construite, antrena și implementa. Ei nu cer doar o fracțiune din puterea de calcul a LLM-urilor, proiecte precum InstructLab permit persoanelor fără abilități și experiență specializată să contribuie activ și eficient la antrenarea și ajustarea fină a modelelor de IA
Clar clar, economia de costuri și flexibilitatea pe care open source o aduce în dezvoltarea IA sunt benefice pentru micile și mediile întreprinderi care speră să obțină un avantaj competitiv cu aplicațiile de IA pe care le pot aduce
În rezumat
Pentru construirea unei IA democratice și deschise, este esențial să utilizăm principiile open source care au făcut posibilă computația în cloud, internetul, Linux și atâtea alte tehnologii deschise, puternice și profund inovatoare
Aceasta este calea pe care Red Hat o urmează pentru a facilita IA și alte instrumente conexe. Toți trebuie să beneficieze de dezvoltarea inteligenței artificiale, astfel, toți ar trebui să poată ajuta la determinarea și modelarea traiectoriei lor, și a contribui la dezvoltarea sa. Inovația colaborativă și open source nu sunt esențiale ca fiind inevitabile pentru viitorul disciplinei
