Ideja oumetna inteligenca(IA) ni ni nova, vendarji nedavnih napredkov v tehnologijah, povezanih s tem, so postali orodje, ki ga vsi vsakodnevno uporabljamo.Rastojoča pomembnost in proliferacija umetne inteligence je, hkrati, vznemirljivo in potencialno alarmantno, sajti so so osnovi mnogih platform in virov umetne inteligence v bistvu črne škatle, ki jih nadzira majhno število močnih korporacij
Velike organizacije, kot Red Hat, verjame davsi morajo imeti sposobnost prispevati k AI. Inovacije na področju umetne inteligence ne bi smele biti omejene na podjetja, ki si lahko privoščijo ogromne količine procesne moči in potrebne podatkovne znanstvenike za usposabljanje tehveliki jezikovni modeli(LLM)
Namesto tega, desetletja izkušenj z odprto kodo za razvoj programske opreme in sodelovanje s skupnostmi omogočajo, da vsi prispevajo in se koristijo umetne inteligence, hkrati pa pomagajo oblikovati prihodnost, ki zadostuje našim potrebam. Nič ni dvoma, da je odprtokodna pristop edini način za dosego celotnega potenciala umetne inteligence, naredi jo bolj varno, dostopna in demokratizirana
Kaj je odprtokodna programska oprema
Čeprav izraz "odprta koda" prvotno označuje metodologijo razvoja programske opreme, razširil se je, da bi zajel bolj splošno obliko dela, ki je odprta, decentralizirana in globoko sodelovalna. Gibanje odprte kode zdaj sega daleč preko sveta programske opreme, innačin biti open sourcebil je objemljen s sodelovalnimi prizadevanji po vsem svetu, vključno z sektorji, kot je znanost, izobraževanje, vlada, proizvodnja, zdravje in več
Kultura odprte kode ima nekajtemeljni principi in vrednoteki jo jo učinkovito in smiselno, na primer:
- Sodelovalno sodelovanje
- Skupna odgovornost
- Odprte zamenjave
- Meritokracija in vključevanje
- Skupnostno usmerjen razvoj
- Odprta sodelovanja
- Avtomatska organizacija
- Spoštovanje in reciprociteta
Ko so principi odprte kode osnova sodelovalnim prizadevanjem, zgodba kaže, da so neverjetne stvari možne. Nekateri pomembni primeri segajo od razvoja in proliferacijeLinuxkot sistema operativ najmočnejši in vseprisoten na svetu do pojava in rastiKubernetesin kontejnerjev, poleg razvoja in širjenja samega interneta
Šest prednosti odprtokodnih rešitev v dobi umetne inteligence
Obstaja nešteto koristi za razvoj tehnologij z odprto kodo, ampak šest prednosti izstopa med drugimi.
1. Povečanje hitrosti inovacij
Ko je tehnologija razvijena na sodelovalen in odprt način, inovacija in odkritje se lahko zgodita veliko hitreje, v nasprotju z zaprtimi organizacijami in lastniškimi rešitvami.
Ko je delo odprto deljeno in drugi imajo sposobnost ustvarjati na njegovi podlagi, ekipe prihranijo ogromno časa in truda, ker jim ni treba začeti iz nič. Nove ideje lahko razširijo projekte, ki so prišli prej. To ne le samo prihrani čas in denar, ampak tudi krepi rezultate, saj več ljudi sodeluje pri reševanju težav, delitivpoglediin pregledati delo ena druge
Širša in sodelovalna skupnost preprosto lahko doseže več: spodbuja ljudi in povezuje strokovnjake za reševanje kompleksnih problemov ter inovira hitreje in učinkoviteje kot majhne in izolirane skupine.
2. Demokratizirati dostop
Odprtokodni programi prav tako demokratizirajo dostop do novih tehnologij umetne inteligence. Ko raziskujete, kodi in orodja so odprto deljena, to pomaga odpraviti nekatere ovire, ki običajno omejujejo dostop do vrhunskih inovacij
OInstructLabje odličen primer te premise. Iniciativa je neodvisen projekt odprtokodne umetne inteligence, ki poenostavi postopek prispevanja znanja in veščin za LLM-je. Cilj prizadevanja je omogočiti vsakomur, da pomaga oblikovatigenerativna IA(gen AI), vključno s tistimi, ki nimajo običajno potrebnih znanj in usposabljanja na področju podatkovnih znanosti. To omogoča, da več posameznikov in organizacij zanesljivo prispeva k usposabljanju in izpopolnjevanju LLM-jev
3. Izboljšana varnost in zasebnost
Kako odprti projekti zmanjšujejo ovire za vstop, večja in bolj raznolika skupina sodelavcev lahko pomaga pri prepoznavanju in reševanju potencialnih varnostnih izzivov, ki se pojavljajo v modelih umetne inteligence med njihovim razvojem
Večina podatkov in metod, uporabljenih za usposabljanje in prilagajanje modelov umetne inteligence, je zaprta in jo vzdržujejo lastniške logike. Redko ljudje izven teh organizacij uspejo pridobiti kakršen koli vpogled v to, kako ti algoritmi delujejo in ali vsebujejo kakršne koli potencialno nevarne podatke ali vgrajene pristranskosti
Če je model in podatki, uporabljeni za njegovo usposabljanje, odprti, vendar, kdorkoli, ki jih zanima, jih bo lahko pregledal, zmanjšanje varnostnih tveganj in minimiziranje pristranskosti platform.Poleg tega, prispevovalci odprte filozofije lahko ustvarijo orodja in procese za sledenje in revizijo prihodnjega razvoja modelov in aplikacij, omogoča spremljanje razvoja različnih rešitev.
Ta odprtost in preglednost tudizaupanje, ker uporabniki imajo možnost neposredno preveriti, kako se njihovi podatki uporabljajo in obdelujejo, da bi lahko preverili, ali so njihova zasebnost in suverenost podatkov spoštovani. Poleg tega, podjetja lahko prav tako zaščitijo svoje zasebne informacije, zaupni ali lastniški, ki uporabljajo projekte odprte kode, kot je InstructLab, za ustvarjanje svojih lastnih prilagojenih modelov, o katerih ohranjajo strogo kontrolo
4. Nudi fleksibilnost in svobodo izbire
Čeprav so monolitni LLM-ji, lastniki in črne škatle naj bodo to, kar večina ljudi vidi in misli o generativni umetni inteligenci, začeli smo opažati naraščajoči zagon proti manjšim modelom umetne inteligence, neodvisni in razviti za specifičen namen
Timajhni jezikovni modeli(SLM) so običajno usposobljeni na veliko manjših podatkovnih nizih, da jim omogočijo osnovno funkcionalnost, in so so še bolj prilagojeni za specifične primere uporabe z domeno specifičnimi podatki in znanjem
Ti SLM-ji so bistveno bolj učinkoviti kot njihovi večji sorodniki, in so pokazali tako dobro (če ne še boljše) delovanje, ko so bili uporabljeni za predvideni namen. So hitrejši in učinkovitejši za usposabljanje in uvajanje, in lahko prilagojeni in prilagojeni po potrebi
In to je v veliki meri razlog, zakaj je bil projekt InstructLab ustvarjen. Z njim, lahko vzameš manjši model odprtokodne umetne inteligence in ga razširiš s podatki in dodatnim usposabljanjem, ki si ga želiš
Na primer, lahko uporabite InstructLab za ustvarjanje visoko prilagojenega in razvitega klepetalnika za podporo strankam za specifičen namen, potencializiranje boljših praks v organizaciji. Ta praksa omogoča, da svojim strankam ponudite najboljše iz vaših izkušenj s storitvami za stranke, v vseh krajih, v realnem času.
In, bolj pomembno, to omogoča, da se izognete vezanju na enega dobavitelja in zagotavlja fleksibilnost glede tega, kje in kako izvajate svoj model umetne inteligence ter vse aplikacije, ustvarjene na njegovi podlagi
5. Omogoča vibranten ekosistem
V skupnosti odprtih, “noben ne inovira sam“, in ta vera prepričanje ostaja od prvih mesecev ustanovitve skupnosti.
Ta ideja bo ostala veljavna v dobi umetne inteligence znotraj Red Hata, vodja odprtih rešitev, ki bo zagotavljal različna orodja in odprtokodne strukture v oblikiRed Hat AI,rešitev, s katero bodo partnerji ustvarjali večjo vrednost za končne stranke.
Eden sam dobavitelj ne more ponuditi vsega, kar organizacija potrebuje, ali pa spremljate trenutno hitrost tehnološkega napredka. Načela in prakse odprte kode pospešujejo inovacije in omogočajo živahen ekosistem s spodbujanjem partnerstev in priložnosti za sodelovanje med projekti in industrijami
6. Zmanjšati stroške
Na začetku leta 2025, ocenjuje seda je, da je povprečna osnovna plača podatkovnega znanstvenika v Združenih državah Amerike višja od 125 USD.000, z izkušenimi podatkovnimi znanstveniki, ki lahko zaslužijo znatno več
Očitno, obstaja ogromno in naraščajoče povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih z umetno inteligenco, a le malo podjetij ima veliko upanja, da bo privabilo in obdržalo specializirane talente, ki jih potrebujejo
In veliki LLM-ji so izjemno dragi za gradnjo, trenir, vzdrževati in uvajati, zahteva celotne skladišča polna visoko optimizirane (in zelo drage) računalniške opreme ter ogromno količino shranjevanja
Odprti modeli, manjši in zgrajeni za specifične namene in aplikacije umetne inteligence so bistveno bolj učinkoviti za gradnjo, usposobiti in izvajati. Ne zahtevajo le delček računalniške moči LLM-jev, projekti, kot je InstructLab, omogočajo ljudem brez specializiranih veščin in izkušenj, da aktivno in učinkovito prispevajo k usposabljanju in fino prilagajanju modelov umetne inteligence
Očitno, ekonomija stroškov in prilagodljivost, ki jih odprtokodna programska oprema prinaša razvoju umetne inteligence, sta koristni za mala in srednja podjetja, ki pričakujejo, da bodo dosegle konkurenčno prednost, ki jo lahko prinesejo aplikacije umetne inteligence
Na kratko
Za gradnjo demokratične in odprte umetne inteligence, je ključno uporabiti načela odprte kode, ki so omogočila oblačno računalništvo, internet, Linux in številne druge odprte tehnologije, močne in globoko inovativne
To je pot, ki jo Red Hat sledi za omogočanje umetne inteligence in drugih povezanih orodij. Vsi morajo imeti koristi od razvoja umetne inteligence, tako, vsi morajo imeti možnost pomagati določiti in oblikovati svojo pot, in prispevati k njenemu razvoju. Kolektivna inovacija in odprta koda nista bistvena, temveč neizogibna za prihodnost discipline
