Открытый исходный код необходим для будущего ИИ

Идея искусственный интеллект (IA) не нова, но последние достижения в области связанных технологий стали инструментом, используемым всеми нами ежедневно.  Растущее значение и распространение ИИ одновременно захватывающие и потенциально тревожные, поскольку основы многих платформ и ресурсов ИИ, по сути, являются черными ящиками, контролируемыми небольшим количеством влиятельных корпораций.

Крупные организации, такие как Red Hat, считают, что Каждый должен иметь возможность внести свой вклад в ИИ. , йо- Инновации в области ИИ не должны ограничиваться компаниями, которые могут позволить себе огромные объемы обработки и ученых, необходимые для обучения этих специалистов. Отличные модели языка (LMS)

Вместо этого десятилетия открытого опыта разработки программного обеспечения и сотрудничества с сообществами позволяют каждому внести свой вклад и извлечь выгоду из ИИ, помогая формировать будущее, которое отвечает нашим потребностям. Нет сомнений в том, что подход с открытым исходным кодом — это единственный способ полностью раскрыть потенциал ИИ, что делает его более безопасным, доступным и демократизированным.

Что такое открытый исходный код?

Хотя термин “открытый исходный код” изначально относится к методологии разработки программного обеспечения, он расширился до более общей формы работы, которая является открытой, децентрализованной и глубокой совместной. Движение с открытым исходным кодом теперь выходит далеко за рамки мира программного обеспечения, и Как быть открытым исходным кодом Он был принят совместными усилиями по всему миру, включая такие секторы, как наука, образование, правительство, производство, здоровье и многое другое.

В культуре с открытым исходным кодом есть несколько фундаментальные принцип Это делает его эффективным и значимым, например:

• совместное участие
• совместная ответственность
• Открытые биржи
• Меритократия и инклюзия
• Развитие, ориентированное на сообщество
• Открытое сотрудничество
• самоорганизация
• Уважение и взаимность

Когда принципы открытого исходного кода составляют основу совместных усилий, история показывает, что возможны удивительные вещи. Некоторые важные примеры варьируются от развития и распространения линукс как самая мощная и вездесущая операционная система в мире до появления и роста Кубернетес и контейнеры, кроме развития и расширения самого Интернета.

Шесть преимуществ открытого исходного кода в эпоху ИИ

Существует множество преимуществ для разработки технологий с помощью открытого исходного кода, но среди прочих выделяются шесть преимуществ. 

1. Увеличенная скорость инноваций

Когда технологии развиваются совместными и открытыми, инновации и открытия могут происходить гораздо быстрее, в отличие от закрытых организаций и проприетарных решений. 

Когда работа открыто, а другие могут создавать на ее основе, команды экономят огромное количество времени и усилий, потому что им не нужно начинать с нуля. Новые идеи могут расширить проекты, которые были раньше. Это не только экономит время и деньги, но и укрепляет результаты, поскольку все больше людей работают вместе, чтобы решать проблемы, делиться проницательность и пересматривать работу друг друга.

Более широкое и более широкое сообщество, способное к совместному использованию, просто способно добиться большего: продвигать людей и объединять опыт для решения сложных проблем и вводить новшества быстрее и эффективнее, чем небольшие и изолированные группы. 

2 . Демократизируйте доступ

Открытый исходный код также демократизирует доступ к новым технологиям ИИ. Когда опросы, коды и инструменты открыто передаются, это помогает устранить некоторые барьеры, которые обычно ограничивают доступ к передовым инновациям.

Продовольственный талон (Vale-Alimentação, VA) ИнструктЛаб Это отличный пример этой предпосылки. Инициатива представляет собой независимый от модели проект искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который упрощает процесс предоставления навыков и знаний LLM. Целью усилий является разрешить любому человеку помочь сформировать Генеративный ИИ (Gen AI), включая тех, у кого нет навыков и обучения в области науки о данных, как правило, необходимых. Это позволяет большему количеству людей и организаций надежно вносить вклад в обучение и уточнение LLM.

3. Повышение безопасности и конфиденциальности 

Поскольку проекты с открытым исходным кодом уменьшают барьеры для входа, большая и разнообразная группа сотрудников может помочь выявить и устранить потенциальные проблемы безопасности в моделях ИИ по мере их разработки.

Большинство данных и методов, используемых для обучения и корректировки моделей ИИ, закрыты и поддерживаются запатентованной логикой. Редко посторонние в этих организациях могут получить представление о том, как работают эти алгоритмы и содержат ли они какие-либо потенциально опасные данные или присущие им предубеждения.

Однако, если модель и данные, используемые для ее обучения, открыты, любое заинтересованное лицо может изучить ее, снижая риски безопасности и сводя к минимуму предубеждения платформы. Кроме того, участники Open Philosophy могут создавать инструменты и процессы для отслеживания и аудита развития моделей и приложений, позволяющих контролировать разработку различных решений. 

Эта открытость и прозрачность также Создать доверие, поскольку пользователи имеют возможность напрямую изучить, как используются и обрабатываются их данные, чтобы они могли проверить соблюдение их конфиденциальности и суверенитета данных. Кроме того, компании могут также защищать свою личную, конфиденциальную или проприетарную информацию, используя проекты с открытым исходным кодом, такие как InstructLab, для создания своих собственных скорректированных моделей, над которыми они поддерживают строгий контроль.

4. Обеспечивает гибкость и свободу выбора

В то время как монолитные, запатентованные и черные LLM — это то, что большинство людей видят и думают о генеративном ИИ, мы начинаем наблюдать растущий импульс к более мелким, независимым и разработанным моделям искусственного интеллекта, разработанным для конкретной цели.

эти Малые языковые модели (SLM) обычно обучаются в гораздо более мелких наборах данных, чтобы дать им их базовую функциональность, и дополнительно адаптируются к конкретным случаям использования с данными и знаниями для конкретной области.

Эти SLM значительно более эффективны, чем их более крупные родственники, и показали, что они также работают (если не лучше) при использовании по назначению. Они быстрее и эффективнее в обучении и развертывании, и их можно настраивать и адаптировать по мере необходимости.

И для этого был создан проект InstructLab. С его помощью вы можете взять меньшую модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом и расширить ее с помощью дополнительных данных и обучения, которые вы хотите.

Например, вы можете использовать InstructLab для создания чат-бота службы для высокоскорректированного клиента и разработанного для конкретной цели, улучшая передовые практики в организации. Эта практика позволяет вам обеспечить максимальную отдачу от обслуживания клиентов для всех, везде и в режиме реального времени. 

И, что более важно, это позволяет вам не застревать с поставщиком и обеспечивает гибкость в том, где и как вы реализуете свою модель ИИ и любые приложения, созданные на ней.

5. Обеспечивает яркую экосистему

В открытом сообществе“.“Никто не инноваций в одиночку“, и это убеждение сохранялось с первых месяцев основания сообщества. 

Эта идея останется актуальной в эпоху ИИ в Red Hat, лидер в области открытых решений, который предоставит различные инструменты и структуры открытого исходного кода в виде Красная шляпа там, решение, с помощью которого партнеры будут генерировать больше ценности для конечных клиентов. 

Один поставщик не может предложить все, что нужно организации, или даже не отставать от текущей скорости технологической эволюции. Принципы и практики открытого исходного кода ускоряют инновации и обеспечивают динамичную экосистему, поощряя партнерские отношения и возможности сотрудничества между проектами и отраслями.

6. Сокращение затрат

В начале 2025 г., это оценивается что средняя базовая заработная плата специалиста по данным в Соединенных Штатах выше, чем 125 000 US$, причем более опытные специалисты по данным могут зарабатывать значительно больше.

Очевидно, что с искусственным интеллектом существует огромный и растущий спрос на ученых с помощью ИИ, но немногие компании возлагают большие надежды на привлечение и сохранение необходимых им специализированных талантов.

И действительно большие LLM чрезвычайно дороги для строительства, обучения, обслуживания и развертывания, требующие целых складов, заполненных высоко оптимизированным (и очень дорогим) компьютерным оборудованием и огромным объемом памяти.

Открытые, меньшие и встроенные модели для конкретных целей и приложений ИИ значительно более эффективны для создания, обучения и реализации. Они не только требуют доли вычислительной мощности LLM, такие проекты, как InstructLab, позволяют людям без специальных навыков и опыта активно и эффективно вносить вклад в обучение и доработку моделей искусственного интеллекта.

Ясно, что экономия средств и гибкость, которые Open Source привносит в развитие ИИ, выгодны для малых и средних компаний, которые надеются добиться конкурентного преимущества с помощью приложений ИИ.

вкратце

Для создания демократического и открытого ИИ крайне важно использовать принципы с открытым исходным кодом, которые позволяли облачным вычислениям, Интернету, Linux и многим другим открытым, мощным и глубоко инновационным технологиям.

Это путь, по которому Red Hat следует, чтобы сделать ИИ жизнеспособным и другими связанными инструментами. Каждый должен извлечь выгоду из развития искусственного интеллекта, поэтому каждый должен быть в состоянии помочь определить и сформировать свою траекторию, а также внести свой вклад в их развитие. Совместные инновации и открытый исходный код не являются существенными для будущего дисциплины.