Идеяискусственный интеллект(ИИ) не нова, более недавние достижения в технологиях, связанных с, превратились в инструмент, используемый нами всеми ежедневно.Растущее значение и распространение ИИ это, в то же время, волнительный и потенциально тревожный, поскольку основы многих платформ и ресурсов ИИ по сути являются черными ящиками, контролируемыми небольшим числом мощных корпораций
Большие организации, как Red Hat, верят, чтоКаждый должен иметь возможность внести свой вклад в развитие ИИ. Инновации в ИИ не должны ограничиваться компаниями, которые могут позволить себе огромные объемы вычислительных мощностей и необходимых для обучения данных ученых данныхбольшие языковые модели(магистры права)
Вместо этого, десятилетия опыта в открытом коде для разработки программного обеспечения и сотрудничества с сообществами позволяют всем вносить вклад и извлекать выгоду из ИИ, в то же время помогая формировать будущее, которое будет соответствовать нашим потребностям. Нет сомнений, что подход с открытым исходным кодом является единственным способом достичь полного потенциала ИИ, делая её более безопасной, доступный и демократизированный
Что такое открытый исходный код
Хотя термин "открытый исходный код" изначально относится к методологии разработки программного обеспечения, он расширился, чтобы охватить более общую форму работы, которая является открытой, децентрализованная и глубоко коллаборативная. Движение с открытым исходным кодом теперь выходит далеко за пределы мира программного обеспечения, ипуть с открытым исходным кодомбыл поддержан совместными усилиями по всему миру, включая такие сектора, как наука, образование, правительство, производство, здоровье и больше
Культура открытого исходного кода имеет некоторыеосновополагающие принципы и ценностичто делает её эффективной и значимой, например
- Совместное участие
- Разделенная ответственность
- Открытые биржи
- Меритократия и инклюзивность
- Развитие, движимое сообществом
- Открытое сотрудничество
- Самоорганизация
- Уважение и взаимность
Когда принципы открытого кода становятся основой для совместных усилий, история показывает, что невероятные вещи возможны. Некоторые важные примеры варьируются от разработки и распространенияЛинукскак самая мощная и распространенная операционная система в мире до появления и развитияКубернетеси контейнеров, кроме развития и расширения самой Интернет
Шесть преимуществ открытого исходного кода в эпоху ИИ
Существует множество преимуществ для разработки технологий с открытым исходным кодом, но шесть преимуществ выделяются среди остальных.
1. Увеличение скорости инноваций
Когда технология разрабатывается совместно и открыто, инновации и открытия могут происходить гораздо быстрее, в отличие от закрытых организаций и собственных решений.
Когда работа делится открыто, и другие имеют возможность создавать на её основе, команды экономят огромное количество времени и усилий, потому что им не нужно начинать с нуля. Новые идеи могут расширить проекты, которые были ранее. Это не только экономит время и деньги, но также укрепляет результаты, так как больше людей работает вместе для решения проблем, делитьсяидеии пересматривать работу друг друга
Широкое и совместное сообщество просто способно достичь большего: продвигая людей и соединяя экспертизу для решения сложных проблем и инноваций быстрее и эффективнее, чем небольшие и изолированные группы.
2. Демократизировать доступ
Открытый код также демократизирует доступ к новым технологиям ИИ. Когда вы ищете, коды и инструменты открыто делятся, это помогает устранить некоторые барьеры, которые обычно ограничивают доступ к передовым инновациям
ТОInstructLabэто отличный пример этой предпосылки. Инициатива является независимым проектом ИИ с открытым исходным кодом, который упрощает процесс внесения навыков и знаний в LLMs. Цель усилия заключается в том, чтобы позволить каждому помочь сформироватьГенеративный ИИ(ген AI), включая тех, кто не имеет навыков и подготовки в области науки о данных, которые обычно необходимы. Это позволяет большему числу людей и организаций надежно вносить свой вклад в обучение и совершенствование LLMs
3. Улучшенная безопасность и конфиденциальность
Как проекты с открытым исходным кодом снижают барьеры для входа, большая и более разнообразная группа сотрудников способна помочь выявить и решить потенциальные проблемы безопасности, присутствующие в моделях ИИ по мере их разработки
Большинство данных и методов, используемых для обучения и настройки моделей ИИ, закрыты и хранятся по собственническим логикам. Редко люди извне этих организаций могут получить какие-либо сведения о том, как работают эти алгоритмы, и содержат ли они потенциально опасные данные или врожденные предвзятости
Если модель и данные, использованные для её обучения, являются открытыми, тем не менее, любой желающий сможет их осмотреть, снижая риски безопасности и минимизируя предвзятости платформ.Кроме того, содействующие открытой философии могут создавать инструменты и процессы для отслеживания и аудита будущей разработки моделей и приложений, позволяя отслеживать развитие различных решений.
Эта открытость и прозрачность такжевызывать доверие, поскольку пользователи имеют возможность напрямую проверять, как их данные используются и обрабатываются, чтобы они могли проверить, соблюдаются ли их конфиденциальность и суверенитет данных. Кроме того, компании также могут защищать свою частную информацию, конфиденциальные или собственнические, используя проекты с открытым исходным кодом, такие как InstructLab, для создания собственных настроенных моделей, о которых они поддерживают строгий контроль
4. Обеспечивает гибкость и свободу выбора
Хотя монолитные LLM, владельцы и черные ящики являются тем, что большинство людей видит и думает о генеративном ИИ, мы начинаем наблюдать растущий импульс в сторону меньших моделей ИИ, независимые и разработанные для конкретной цели
Тенебольшие языковые модели(SLM) обычно обучаются на гораздо меньших наборах данных, чтобы предоставить им их базовую функциональность, и тогда они еще более адаптированы для конкретных случаев использования с данными и знаниями, специфичными для области
Эти SLM значительно более эффективны, чем их большие собратья, и продемонстрировали такую же хорошую (если не лучшую) производительность, когда использовались для предполагаемой цели. Они быстрее и эффективнее для обучения и развертывания, и могут быть персонализированы и адаптированы по мере необходимости
И именно для этого в значительной степени был создан проект InstructLab. С ним, вы можете взять меньшую модель ИИ с открытым исходным кодом и расширить её с помощью данных и дополнительных тренировок, которые вы хотите
Например, вы можете использовать InstructLab для создания высоко настроенного и разработанного для конкретной цели чат-бота для обслуживания клиентов, оптимизация лучших практик в организации. Эта практика позволяет вам предоставить лучшее из вашего опыта обслуживания клиентов для всех, везде, в реальном времени.
Е, самое важное, это позволяет вам избежать зависимости от одного поставщика и предоставляет гибкость в том, где и как вы реализуете свою модель ИИ и любые приложения, созданные на ее основе
5. Создает яркую экосистему
В открытом сообществе, “никто не вводит новшества в одиночку“, и эта вера сохраняется с первых месяцев основания сообщества.
Эта идея останется актуальной в эпоху ИИ внутри Red Hat, лидер открытых решений, которые предоставят различные инструменты и структуры с открытым исходным кодом в видеRed Hat ИИ,решение, с помощью которого партнеры будут создавать больше ценности для конечных клиентов.
Один поставщик не может предложить все, что нужно организации, вы даже можете отслеживать текущую скорость технологической эволюции. Принципы и практики открытого кода ускоряют инновации и позволяют создать динамичную экосистему, способствуя партнерству и возможностям сотрудничества между проектами и отраслями
6. Сократить расходы
В начале 2025 года, оцененныйчто средняя базовая зарплата дата-сайентиста в Соединенных Штатах превышает 125 долларов США.000, с более опытными специалистами по данным, которые могут зарабатывать значительно больше
Очевидно, существует огромный и растущий спрос на специалистов по данным с ИИ, но немногие компании имеют большие надежды привлечь и удержать специализированные таланты, в которых они нуждаются
И действительно большие LLM стоят exorbitantly дорого для создания, тренировать, поддерживать и внедрять, требуя целые склады, полные высоко оптимизированного (и очень дорогого) компьютерного оборудования, и огромное количество хранилища
Открытые модели, меньшие и построенные для конкретных целей и приложений ИИ значительно более эффективны для создания, обучать и внедрять. Они требуют не только долю вычислительной мощности LLMs, проекты, такие как InstructLab, позволяют людям без специализированных навыков и опыта активно и эффективно участвовать в обучении и тонкой настройке моделей ИИ
Ясно, экономия затрат и гибкость, которую открытый код приносит в разработку ИИ, полезны для малых и средних предприятий, которые надеются достичь конкурентного преимущества с помощью приложений ИИ
В итоге
Для создания демократичного и открытого ИИ, критически важно использовать принципы открытого кода, которые сделали возможным облачные вычисления, интернет, Линукс и многие другие открытые технологии, мощные и глубоко инновационные
Это путь, который Red Hat выбирает для реализации ИИ и других связанных инструментов. Все должны извлекать выгоду из развития искусственного интеллекта, так, все должны иметь возможность помогать определять и формировать свою траекторию, и способствовать его развитию. Коллаборативные инновации и открытый код не являются необходимыми, но неизбежными для будущего дисциплины
