ideja o inteligência artificial (ia) ni novost, vendar je nedavni napredek v sorodnih tehnologijah postal orodje, ki ga vsi uporabljamo vsak dan. Naraščajoči pomen in širjenje umetne inteligence je vznemirljivo in potencialno zaskrbljujoče, saj so temelji številnih platform in virov umetne inteligence v bistvu črne skrinjice, ki jih nadzoruje majhno število močnih korporacij.
Velike organizacije, kot je Red Hat, verjamejo v to Vsakdo bi moral imeti možnost prispevati k AI. Inovacije umetne inteligence ne bi smele biti omejene na podjetja, ki si lahko privoščijo ogromne količine procesne zmogljivosti in podatkovnih znanstvenikov, potrebnih za usposabljanje teh Odlični jezikovni modeli (LLMS)
Namesto tega desetletja odprtokodne izkušnje za razvoj programske opreme in sodelovanje s skupnostmi omogočajo vsem, da prispevajo in imajo koristi od umetne inteligence, hkrati pa pomagajo oblikovati prihodnost, ki ustreza našim potrebam. Ni dvoma, da je odprtokodni pristop edini način za doseganje celotnega potenciala umetne inteligence, zaradi česar je bolj varen, dostopen in demokratiziran.
Kaj je odprtokodna?
Medtem ko se izraz “odprta koda” prvotno nanaša na metodologijo razvoja programske opreme, se je razširil na bolj splošno obliko dela, ki je odprta, decentralizirana in globoko sodelovalna. Odprtokodno gibanje zdaj presega svet programske opreme in Pot do odprte kode Sprejeta so ga skupna prizadevanja po vsem svetu, vključno s sektorji, kot so znanost, izobraževanje, vlada, proizvodnja, zdravje in drugo.
Odprtokodna kultura ima nekaj Temeljna načela Zaradi tega je učinkovit in smiseln, na primer:
- Sodelovanje
- Skupna odgovornost
- Odprte borze
- Meritokracija in vključenost
- Razvoj, usmerjen v skupnost
- Odprto sodelovanje
- samoorganizacija
- Spoštovanje in vzajemnost
Ko so načela odprte kode osnova za skupna prizadevanja, zgodovina kaže, da so možne neverjetne stvari. Nekateri pomembni primeri segajo od razvoja in širjenja Linux Kot najmočnejši in vseprisoten operacijski sistem na svetu do nastanka in rasti Kubernetes in kontejnerji, poleg razvoja in širitve samega interneta.
Šest prednosti odprte kode v dobi AI
Odprtokodni imajo številne prednosti za razvoj tehnologij, vendar med drugimi izstopa šest prednosti.
1 Povečana hitrost inovacij
Ko se tehnologija razvija na sodelovalen in odprt način, se lahko inovacije in odkrivanje zgodijo veliko hitreje, za razliko od zaprtih organizacij in lastniških rešitev.
Ko je delo odprto in imajo drugi možnost ustvarjanja na podlagi tega, ekipe prihranijo ogromno časa in truda, ker jim ni treba začeti iz nič. Nove ideje lahko razširijo projekte, ki so bili prej. To ne samo prihrani čas in denar, ampak tudi krepi rezultate, saj več ljudi sodeluje pri reševanju težav, deli vpogledov in pregledati delo drug drugega.
Širša in bolj sodelovalna skupnost je preprosto sposobna doseči več: spodbujanje ljudi in povezovanje strokovnega znanja za reševanje kompleksnih problemov ter hitrejše in učinkovitejše inovacije kot majhne in izolirane skupine.
2 Demokratizirajte dostop
Odprta koda tudi demokratizira dostop do novih tehnologij umetne inteligence. Ko se ankete, kode in orodja delijo odkrito, pomaga odpraviti nekatere ovire, ki običajno omejujejo dostop do najsodobnejših inovacij.
O InstructLab To je odličen primer te premise. Pobuda je model neodvisen odprtokodni projekt umetne inteligence, ki poenostavlja proces prispevanja veščin in znanja LLMS. Cilj prizadevanj je omogočiti vsakomur, da pomaga oblikovati Generativni AI (GEN AI), vključno s tistimi, ki nimajo veščin in usposabljanja na področju podatkovne znanosti, ki so običajno potrebni. To omogoča več posameznikom in organizacijam, da zanesljivo prispevajo k usposabljanju in izpopolnjevanju LLM.
3. Izboljšana varnost in zasebnost
Ker odprtokodni projekti zmanjšujejo vstopne ovire, lahko večja in bolj raznolika skupina zaposlenih pomaga prepoznati in obravnavati možne varnostne izzive v modelih umetne inteligence, ko se razvijajo.
Večina podatkov in metod, ki se uporabljajo za usposabljanje in prilagajanje modelov AI, je zaprta in vzdrževana z lastniško logiko. Redkokdo lahko zunanji ljudje teh organizacij dobijo kakršen koli vpogled v to, kako ti algoritmi delujejo in ali imajo potencialno nevarne podatke ali pristranskost.
Če se odpre model in podatki, uporabljeni za njegovo usposabljanje, ga lahko preuči vsaka zainteresirana oseba, zmanjša varnostna tveganja in zmanjša pristranskost platforme. Poleg tega lahko sodelavci Open Philosophy ustvarijo orodja in procese za sledenje in revizijo prihodnjega razvoja modelov in aplikacij, kar omogoča spremljanje razvoja različnih rešitev.
Tudi ta odprtost in preglednost Ustvarite zaupanje, ker imajo uporabniki možnost, da neposredno preučijo, kako se njihovi podatki uporabljajo in obdelujejo, da lahko preverijo, ali se njihova zasebnost in suverenost podatkov spoštujeta. Poleg tega lahko podjetja zaščitijo svoje zasebne, zaupne ali lastniške informacije z uporabo odprtokodnih projektov, kot je InstructLab, da ustvarijo svoje prilagojene modele, nad katerimi ohranjajo strog nadzor.
4. Zagotavlja fleksibilnost in svobodo izbire
Medtem ko je večina ljudi tisto, kar vidi in misli o generativni AI, monolitni, lastniški in črni škatli LLM, začenjamo vse večji zagon k manjšim, neodvisnim in razvitim modelom umetne inteligence, razvitim za določen namen.
ta Majhni jezikovni modeli (SLM) so običajno usposobljeni v veliko manjših podatkovnih nizih, da jim zagotovijo osnovno funkcionalnost, in so nadalje prilagojeni specifičnim primerom uporabe s podatki in znanjem, specifičnimi za domeno.
Ti SLM so bistveno učinkovitejši od njihovih večjih bratrancev in so se izkazali, da delujejo tudi (če ne bolje), če se uporabljajo za predvideni namen. So hitrejši in učinkovitejši za usposabljanje in uvajanje ter jih je mogoče po potrebi prilagoditi in prilagoditi.
In za to je bil ustvarjen projekt InstructLab. Z njim lahko vzamete manjši model odprtokodne umetne inteligence in ga razširite z dodatnimi podatki in usposabljanjem, ki ga želite.
Na primer, lahko uporabite InstructLab za ustvarjanje storitvenega klepetalnika za visoko prilagojeno stranko in razvitega za določen namen, s čimer izboljšate najboljše prakse v organizaciji. Ta praksa vam omogoča, da zagotovite najboljšo izkušnjo storitev za stranke za vse, povsod, v realnem času.
In kar je še pomembneje, to vam omogoča, da se izognete zatikanju pri prodajalcu in zagotavlja prilagodljivost glede tega, kje in kako implementirate svoj model AI in katere koli aplikacije, ki so zgrajene na njem.
5. Omogoča živahen ekosistem
v odprti skupnosti, “Nihče ne inovira sam“ in to prepričanje se je ohranilo že od prvih mesecev ustanovitve skupnosti.
Ta ideja bo ostala veljavna v dobi AI v okviru Red Hata, vodilnega na področju odprtih rešitev, ki bo zagotavljal različna orodja in strukture odprte kode v obliki Rdeči klobuk tam, Rešitev, s katero bodo partnerji ustvarili večjo vrednost končnim strankam.
En sam dobavitelj ne more ponuditi vsega, kar organizacija potrebuje, ali celo slediti trenutni hitrosti tehnološkega razvoja. Odprtokodna načela in prakse pospešujejo inovacije in omogočajo živahen ekosistem s spodbujanjem partnerstev in priložnosti za sodelovanje med projekti in industrijami.
6. Zmanjšajte stroške
V začetku leta 2025, Ocenjuje se Da je povprečna osnovna plača podatkovnega znanstvenika v Združenih državah višja od US$ 125.000, pri čemer lahko izkušenejši znanstveniki s podatki zaslužijo bistveno več.
Očitno je veliko in naraščajoče povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih z umetno inteligenco, vendar le malo podjetij veliko upa, da bodo pritegnila in obdržala specializirane talente, ki jih potrebujejo.
In res velike LLM so izjemno drage za gradnjo, usposabljanje, vzdrževanje in uvajanje, zahtevajo celotna skladišča, napolnjena z visoko optimizirano (in zelo drago) računalniško opremo in ogromno prostora za shranjevanje.
Odprti, manjši in vgrajeni modeli za posebne namene in aplikacije AI so bistveno učinkovitejši za gradnjo, usposabljanje in izvajanje. Ne zahtevajo le del računske moči LLMS, projekti, kot je InstructLab, ljudem brez specializiranih veščin in izkušenj omogočajo, da aktivno in učinkovito prispevajo k usposabljanju in fini nastavitvi modelov umetne inteligence.
Jasno je, da sta prihranek stroškov in prilagodljivost, ki ju odprta koda prinaša razvoju umetne inteligence, koristna za mala in srednje velika podjetja, ki upajo, da bodo z aplikacijami umetne inteligence dosegla konkurenčno prednost.
v povzetku
Za izgradnjo demokratične in odprte umetne inteligence je ključnega pomena, da uporabite načela odprte kode, ki so omogočala računalništvo v oblaku, internet, Linux in številne druge odprte, zmogljive in globoko inovativne tehnologije.
To je pot, po kateri Red Hat sledi, da bi AI postal izvedljiv in druga povezana orodja. Vsakdo bi moral imeti koristi od razvoja umetne inteligence, zato bi moral biti vsak sposoben pomagati določiti in oblikovati svojo pot ter prispevati k svojemu razvoju. Inovacije sodelovanja in odprtokodni viri niso bistveni, saj sta neizogibni za prihodnost discipline.
