Pred več kot tremi desetletji je Red Hat videl potencial razvoja in licenciranja odprte kode za ustvarjanje boljše programske opreme in spodbujanje inovacij na področju IT. Trideset milijonov vrstic kode kasneje se Linux ni le razvil v najuspešnejšo odprtokodno programsko opremo, temveč ta položaj ohranja še danes. Zavezanost načelom odprte kode se nadaljuje, ne le v poslovnem modelu podjetja, temveč tudi kot del delovne kulture. Po oceni podjetja imajo ti koncepti enak vpliv na umetno inteligenco (UI), če se izvajajo pravilno, vendar je tehnološki svet razdeljen glede tega, kaj bi bil "pravilen način".
Umetne inteligence, zlasti velikih jezikovnih modelov (LLM), na katerih temelji generativna umetna inteligenca (gen AI), ni mogoče obravnavati enako kot odprtokodni program. Za razliko od programske opreme so modeli umetne inteligence sestavljeni predvsem iz numeričnih parametričnih modelov, ki določajo, kako model obdeluje vhodne podatke, in povezavo med različnimi podatkovnimi točkami. Parametri naučenih modelov so rezultat dolgega procesa, ki vključuje ogromne količine učnih podatkov, ki so skrbno pripravljeni, mešani in obdelani.
Čeprav parametri modela niso programska oprema, imajo v nekaterih pogledih funkcijo, podobno kodi. Podatke je enostavno primerjati z izvorno kodo modela ali nečim zelo podobnim. V odprtokodni programski opremi je izvorna koda običajno opredeljena kot "prednostni način" za spreminjanje programske opreme. Podatki za učenje sami po sebi ne ustrezajo tej funkciji, glede na njihovo različno velikost in zapleten postopek predhodnega učenja, ki povzroči šibko in posredno povezavo, ki jo ima kateri koli podatek, uporabljen pri učenju, z naučenimi parametri in posledičnim vedenjem modela.
Večina izboljšav in izboljšav modelov umetne inteligence, ki se trenutno dogajajo v skupnosti, ne vključuje dostopa do izvirnih podatkov za učenje ali manipulacije z njimi. Namesto tega so posledica sprememb parametrov modela ali procesa oziroma prilagoditve, ki lahko služi tudi za izboljšanje delovanja modela. Svoboda izvajanja teh izboljšav modela zahteva, da se parametri izdajo z vsemi dovoljenji, ki jih uporabniki prejmejo v okviru licenc za odprtokodno programsko opremo.
Vizija Red Hata za odprtokodno umetno inteligenco.
Red Hat verjame, da temelj odprtokodne umetne inteligence leži v parametrih modela z licenco za odprtokodno programsko opremo, kombiniranih s komponentami odprtokodne programske opreme . To je izhodišče za odprtokodno umetno inteligenco, ne pa končni cilj filozofije. Red Hat spodbuja skupnost odprtokodne programske opreme, regulativne organe in industrijo, naj si še naprej prizadevajo za večjo preglednost in usklajenost z načeli razvoja odprte kode pri usposabljanju in prilagajanju modelov umetne inteligence.
To je vizija podjetja Red Hat kot podjetja, ki zajema ekosistem odprtokodne programske opreme in se lahko praktično vključi v odprtokodno umetno inteligenco. Ne gre za poskus formalne definicije, kot jo razvija Open Source Initiative definicijo odprtokodne umetne inteligence (OSAID). To je perspektiva podjetja o tem, kako narediti odprtokodno umetno inteligenco izvedljivo in dostopno najširšemu možnemu krogu skupnosti, organizacij in prodajalcev.
Ta perspektiva se udejanja skozi delo z odprtokodnimi skupnostmi, kar poudarja InstructLab , ki ga vodi Red Hat, in prizadevanja z IBM Research za družino licenciranih odprtokodnih modelov Granite . InstructLab znatno zmanjšuje ovire za ne-znanstvenike podatkov pri prispevanju modelov umetne inteligence. Z InstructLabom lahko strokovnjaki iz vseh sektorjev dodajo svoje spretnosti in znanje, tako za interno uporabo kot za pomoč pri ustvarjanju skupnega in široko dostopnega odprtokodnega modela umetne inteligence za skupnosti, ki razvijajo tehnologijo.
Družina modelov Granite 3.0 obravnava širok spekter primerov uporabe umetne inteligence, od generiranja kode do obdelave naravnega jezika in pridobivanja vpogledov iz velikih naborov podatkov, vse pod permisivno licenco za odprto kodo. Pomagali smo IBM Research, da je družino modelov kode Granite uvedel v svet odprte kode in še naprej podpira družino modelov, tako z vidika odprte kode kot tudi kot del naše ponudbe Red Hat AI.
Posledice nedavnih objav DeepSeeka kažejo, kako lahko inovacije odprte kode vplivajo na umetno inteligenco, tako na ravni modela kot tudi širše. Očitno obstajajo pomisleki glede pristopa kitajske platforme, zlasti ker licenca modela ne pojasnjuje, kako je bil izdelan, kar krepi potrebo po preglednosti. Kljub temu omenjena motnja krepi vizijo Red Hata za prihodnost umetne inteligence: odprta prihodnost, osredotočena na manjše, optimizirane in odprte modele, ki jih je mogoče prilagoditi za specifične primere uporabe poslovnih podatkov na kateri koli lokaciji znotraj hibridnega oblaka.
Širjenje modelov umetne inteligence zunaj odprtokodne programske opreme.
Red Hatovo delo na področju odprtokodne umetne inteligence daleč presega InstructLab in družino modelov Granite ter se razteza na orodja in platforme, potrebne za dejansko uporabo in produktivno uporabo umetne inteligence. Podjetje je postalo zelo aktivno pri spodbujanju tehnoloških projektov in skupnosti, kot so (vendar ne omejeno na):
● RamaLama , projekt odprte kode, katerega cilj je olajšati lokalno upravljanje in uvajanje modelov umetne inteligence;
● TrustyAI , odprtokodni komplet orodij za gradnjo odgovornejših delovnih procesov umetne inteligence;
● Climatik , projekt, osredotočen na pomoč pri bolj trajnostni uporabi umetne inteligence pri porabi energije;
● Podman AI Lab , komplet orodij za razvijalce, osredotočen na omogočanje eksperimentiranja z odprtokodnimi LLM-ji;
Nedavna napoved o Neural Magic širi korporativno vizijo za umetno inteligenco, kar organizacijam omogoča, da uskladijo manjše, optimizirane modele umetne inteligence, vključno z licenciranimi odprtokodnimi sistemi, s svojimi podatki, kjer koli se nahajajo v hibridnem oblaku. IT organizacije lahko nato uporabijo vLLM za sprejemanje odločitev in proizvodnjo na podlagi teh modelov, kar pomaga pri izgradnji sklada umetne inteligence, ki temelji na preglednih in podprtih tehnologijah.
Za korporacijo odprtokodna umetna inteligenca živi in diha v hibridnem oblaku. Hibridni oblak zagotavlja prilagodljivost, potrebno za izbiro najboljšega okolja za vsako delovno obremenitev umetne inteligence, optimizacijo zmogljivosti, stroškov, obsega in varnostnih zahtev. Platforme, cilji in organizacija Red Hata podpirajo ta prizadevanja skupaj z industrijskimi partnerji, strankami in skupnostjo odprte kode, saj se odprtokodna umetna inteligenca razvija naprej.
Obstaja ogromen potencial za širitev tega odprtega sodelovanja na področju umetne inteligence. Red Hat si predstavlja prihodnost, ki bo zajemala pregledno delo na modelih in njihovo usposabljanje. Ne glede na to, ali bo to že naslednji teden ali naslednji mesec (ali celo prej, glede na hiter razvoj umetne inteligence), bosta podjetje in odprta skupnost kot celota še naprej podpirala in sprejemala prizadevanja za demokratizacijo in odpiranje sveta umetne inteligence.
