Более тридцати лет назад компания Red Hat увидела потенциал разработки и лицензирования с открытым исходным кодом для создания лучшего программного обеспечения и стимулирования инноваций в сфере информационных технологий. Спустя тридцать миллионов строк кода Linux не только стал самым успешным программным обеспечением с открытым исходным кодом, но и сохраняет эту позицию по сей день. Приверженность принципам открытого исходного кода сохраняется не только в корпоративной бизнес-модели, но и как часть корпоративной культуры. По оценке компании, эти концепции оказывают одинаковое влияние на искусственный интеллект (ИИ), если их правильно применять, но в технологическом мире существуют разногласия относительно того, какой подход является «правильным».
Искусственный интеллект, особенно большие языковые модели (LLM), лежащие в основе генеративного ИИ (gen AI), нельзя рассматривать так же, как программу с открытым исходным кодом. В отличие от программного обеспечения, модели ИИ состоят в основном из числовых параметрических моделей, которые определяют, как модель обрабатывает входные данные, а также связи, которые она устанавливает между различными точками данных. Параметры обученных моделей являются результатом длительного процесса, включающего огромные объемы обучающих данных, которые тщательно подготавливаются, смешиваются и обрабатываются.
Хотя параметры модели не являются программным обеспечением, в некотором смысле они выполняют функцию, схожую с кодом. Легко сравнить данные с исходным кодом модели или чем-то очень похожим на него. В проектах с открытым исходным кодом исходный код обычно определяется как «предпочтительный способ» внесения изменений в программное обеспечение. Одних только обучающих данных недостаточно для этой функции, учитывая их переменный размер и сложный процесс предварительного обучения, который приводит к слабой и косвенной связи любого элемента данных, используемого в обучении, с обученными параметрами и результирующим поведением модели.
Большинство улучшений и усовершенствований моделей ИИ, которые в настоящее время разрабатываются в сообществе, не связаны с доступом к исходным обучающим данным или их изменением. Вместо этого они являются результатом модификации параметров модели или процесса корректировки, которые также могут служить для тонкой настройки производительности модели. Свобода внесения этих улучшений в модель требует, чтобы параметры были опубликованы со всеми разрешениями, которые пользователи получают в соответствии с лицензиями с открытым исходным кодом.
Видение Red Hat в отношении искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.
Компания Red Hat считает, что основой ИИ с открытым исходным кодом являются параметры моделей, распространяемые по лицензиям с открытым исходным кодом, в сочетании с программными компонентами с открытым исходным кодом . Это отправная точка для ИИ с открытым исходным кодом, но не конечная цель этой философии. Red Hat призывает сообщество разработчиков открытого исходного кода, регулирующие органы и отрасль продолжать стремиться к большей прозрачности и соответствию принципам разработки с открытым исходным кодом при обучении и настройке моделей ИИ.
Это видение Red Hat как компании, которая охватывает экосистему программного обеспечения с открытым исходным кодом и может на практике взаимодействовать с искусственным интеллектом с открытым исходным кодом. Это не попытка дать формальное определение, подобное тому, которое разрабатывает Open Source Initiative определением искусственного интеллекта с открытым исходным кодом (OSAID). Это точка зрения корпорации на то, как сделать искусственный интеллект с открытым исходным кодом осуществимым и доступным для максимально широкого круга сообществ, организаций и поставщиков.
Этот подход воплощается в жизнь благодаря работе с сообществами разработчиков открытого программного обеспечения, что особенно ярко демонстрируется InstructLab , возглавляемым Red Hat, и совместной работой с IBM Research над семейством лицензированных моделей с открытым исходным кодом Granite . InstructLab значительно снижает барьеры для тех, кто не является специалистом по анализу данных, при внесении вклада в разработку моделей ИИ. С помощью InstructLab эксперты из всех областей могут добавить свои навыки и знания как для внутреннего использования, так и для создания общей и широко доступной модели ИИ с открытым исходным кодом для сообществ разработчиков.
Семейство моделей Granite 3.0 решает широкий спектр задач в области искусственного интеллекта, от генерации кода и обработки естественного языка до извлечения полезной информации из больших наборов данных, и все это под свободной лицензией с открытым исходным кодом. Мы помогли IBM Research внедрить семейство моделей кода Granite в мир открытого исходного кода и продолжаем поддерживать это семейство моделей как с точки зрения открытого исходного кода, так и в рамках нашего предложения Red Hat AI.
Последствия недавних заявлений DeepSeek показывают, как инновации с открытым исходным кодом могут повлиять на ИИ, как на уровне моделей, так и за его пределами. Очевидно, существуют опасения по поводу подхода китайской платформы, в частности, по поводу того, что лицензия на модель не объясняет, как она была создана, что подчеркивает необходимость прозрачности. Тем не менее, вышеупомянутый инцидент подтверждает видение Red Hat будущего ИИ: открытое будущее, ориентированное на более мелкие, оптимизированные и открытые модели, которые могут быть адаптированы для конкретных сценариев использования корпоративных данных в любом месте гибридного облака.
Расширение применения моделей искусственного интеллекта за пределы открытого исходного кода
Работа Red Hat в сфере искусственного интеллекта с открытым исходным кодом выходит далеко за рамки InstructLab и семейства моделей Granite, охватывая инструменты и платформы, необходимые для фактического использования ИИ. Компания активно участвует в развитии технологических проектов и сообществ, таких как (но не ограничиваясь ими):
● RamaLama — проект с открытым исходным кодом, цель которого — упростить локальное управление и развертывание моделей искусственного интеллекта;
● TrustyAI — инструментарий с открытым исходным кодом для создания более ответственных рабочих процессов в области искусственного интеллекта;
● Climatik — проект, направленный на повышение энергоэффективности искусственного интеллекта;
● Podman AI Lab — набор инструментов для разработчиков, ориентированный на упрощение экспериментов с программами обучения с открытым исходным кодом;
Недавнее объявление о Neural Magic расширяет корпоративное видение ИИ, позволяя организациям согласовывать более мелкие, оптимизированные модели ИИ, включая лицензированные системы с открытым исходным кодом, со своими данными, независимо от того, где они размещены в гибридном облаке. Затем ИТ-организации могут использовать vLLM для принятия решений и управления производством на основе этих моделей, помогая создавать стек ИИ, основанный на прозрачных и поддерживаемых технологиях.
Для корпорации открытый исходный код в области искусственного интеллекта процветает в гибридном облаке. Гибридное облако обеспечивает гибкость, необходимую для выбора оптимальной среды для каждой рабочей нагрузки ИИ, оптимизируя производительность, стоимость, масштабируемость и требования к безопасности. Платформы, цели и организация Red Hat поддерживают эти усилия, наряду с отраслевыми партнерами, клиентами и сообществом открытого исходного кода, поскольку открытый исходный код в области искусственного интеллекта движется вперед.
В сфере искусственного интеллекта существует огромный потенциал для расширения открытого сотрудничества. Red Hat видит будущее, в котором работа над моделями, а также их обучение, будет прозрачной. На следующей неделе, в следующем месяце (или даже раньше, учитывая стремительное развитие ИИ) компания и открытое сообщество в целом будут продолжать поддерживать и развивать усилия по демократизации и открытию мира ИИ.
