Tanken påartificiell intelligens(IA) är inte ny, fler senaste framsteg inom relaterad teknik har blivit ett verktyg som vi alla använder dagligen.Den växande betydelsen och spridningen av AI är, samtidigt, spännande och potentiellt oroande, eftersom grunderna för många plattformar och AI-resurser i huvudsak är svarta lådor som kontrolleras av ett litet antal mäktiga företag
Stora organisationer, som som Red Hat, de tror attalla ska ha förmågan att bidra till AI. Innovation inom AI bör inte begränsas till företag som har råd med enorma mängder bearbetningskapacitet och de datavetare som behövs för att träna dessastora språkmodeller(LLM)
Istället, årtionden av erfarenhet inom öppen källkod för mjukvaruutveckling och samarbete med samhällen gör det möjligt för alla att bidra och dra nytta av AI, samtidigt som de hjälper till att forma en framtid som tillgodoser våra behov. Det råder ingen tvekan om att en öppen källkodsansats är det enda sättet att nå den fulla potentialen av AI, gör den säkrare, tillgänglig och demokratiserad
Vad är öppen källkod
Även om termen "öppen källkod" ursprungligen hänvisar till en metodik för mjukvaruutveckling, han har expanderat för att omfatta en mer generell form av arbete som är öppen, decentraliserad och djupt samarbetsinriktad. Rörelsen för öppen källkod sträcker sig nu långt bortom mjukvaruvärlden, ochöppen källkodblev omfamnad av samarbetsinsatser över hela världen, inklusive sektorer som vetenskap, utbildning, regering, tillverkning, hälsa och mer
Öppen källkodskultur har en delgrundläggande principer och värderingarsom gör den effektiv och meningsfull, till exempel
- Samarbetsdeltagande
- Delat ansvar
- Öppna börser
- Meritokrati och inkludering
- Samhällsdriven utveckling
- Öppet samarbete
- Självorganisering
- Respekt och ömsesidighet
När open source-principerna utgör grunden för samarbetsinsatser, historien visar att otroliga saker är möjliga. Några viktiga exempel sträcker sig från utvecklingen och spridningen avLinuxsom världens mest kraftfulla och allestädes närvarande operativsystem fram till uppkomsten och tillväxten avKubernetesoch de containrarna, utöver utvecklingen och expansionen av själva Internet
Sex fördelar med öppen källkod i AI-tiden
Det finns otaliga fördelar med utvecklingen av teknik genom öppen källkod, men sex fördelar utmärker sig bland de övriga.
1. Ökad hastighet på innovation
När teknologin utvecklas på ett samarbetsvilligt och öppet sätt, innovation och upptäckten kan ske mycket snabbare, till skillnad från stängda organisationer och proprietära lösningar.
När arbetet delas öppet och andra har möjlighet att skapa utifrån det, lagen sparar en enorm mängd tid och ansträngning eftersom de inte behöver börja från början. Nya idéer kan utvidga de projekt som kom före. Det sparar inte bara tid och pengar, men stärker också resultaten eftersom fler människor arbetar tillsammans för att lösa problem, delainsikteroch granska varandras arbete
Ett bredare och mer samarbetsvilligt samhälle kan helt enkelt uppnå mer: genom att främja människor och koppla samman expertis för att lösa komplexa problem och innovera snabbare och mer effektivt än små och isolerade grupper.
2. Demokratisera tillgång
Öppen källkod demokratiserar också tillgången till ny AI-teknologi. När du forskar, koder och verktyg delas öppet, detta hjälper till att eliminera några av de hinder som normalt begränsar tillgången till banbrytande innovationer
DEInstructLabär ett utmärkt exempel på denna premiss. Initiativet är ett oberoende open source AI-projekt som förenklar processen för att bidra med färdigheter och kunskap till LLM:er. Målet med insatsen är att möjliggöra för alla att hjälpa till att formaGenerativ AI(gen AI), inklusive de som inte har de färdigheter och den utbildning inom datavetenskap som normalt krävs. Detta gör det möjligt för fler individer och organisationer att bidra till träningen och förfiningen av LLM:er på ett pålitligt sätt
3. Förbättrad säkerhet och integritet
Hur öppen källkodsprojekt minskar inträdesbarriärerna, en större och mer mångsidig grupp av medarbetare kan hjälpa till att identifiera och lösa potentiella säkerhetsutmaningar som finns i AI-modeller när de utvecklas
De flesta av de data och metoder som används för att träna och justera AI-modeller är stängda och hålls av proprietära logiker. Sällan lyckas personer utanför dessa organisationer få insikt om hur dessa algoritmer fungerar och om de rymmer några potentiellt farliga data eller inneboende biaser
Om en modell och de data som används för att träna den är öppna, emellertid, vem som helst som är intresserad kan granska dem, minska säkerhetsrisker och minimera plattformsbiaser.Dessutom, bidragsgivare inom öppen filosofi kan skapa verktyg och processer för att spåra och granska den framtida utvecklingen av modeller och applikationer, möjliggör att övervaka utvecklingen av olika lösningar.
Denna öppenhet och transparens ocksåskapa förtroende, eftersom användare har möjlighet att direkt granska hur deras data används och bearbetas, för att de ska kunna kontrollera om deras integritet och dataintegritet respekteras. Dessutom, företag kan också skydda sin privata information, konfidentiella eller proprietära som använder open source-projekt som InstructLab för att skapa sina egna anpassade modeller, om vilka de har strikt kontroll
4. Ger flexibilitet och valfrihet
Även om de monolitiska LLM:erna, ägare och svarta lådor är vad de flesta människor ser och tänker på när det gäller generativ AI, vi ser vi ett växande driv mot mindre AI-modeller, oberoende och utvecklade för ett specifikt syfte
Dessasmå språkmodeller(SLM:er) tränas vanligtvis på mycket mindre datamängder för att ge dem sin grundläggande funktionalitet, och de är ännu mer anpassade för specifika användningsfall med domänspecifika data och kunskap
Dessa SLM:er är betydligt mer effektiva än sina större släktingar, och visade sig ha en så bra prestation (om inte bättre) när de användes för det avsedda syftet. De är snabbare och mer effektiva för att träna och implementera, och kan anpassas och justeras efter behov
Och det är till stor del därför som projektet InstructLab skapades. Med honom, du kan ta en mindre modell av öppen källkod AI och expandera den med de data och ytterligare träningar du önskar
Till exempel, du kan använda InstructLab för att skapa en kundtjänstchatbot som är starkt anpassad och utvecklad för ett specifikt ändamål, potentialiserar bättre metoder i organisationen. Denna praxis gör att du kan ge det bästa av din kundservicerfarenhet till alla, överallt, i realtid.
Och, mer viktigt, detta gör att du kan undvika att bli fast vid en leverantör och ger flexibilitet när det gäller var och hur du implementerar din AI-modell och eventuella applikationer som skapats baserat på den
5. Möjliggör ett livskraftigt ekosystem
I det öppna samhället, “ingen innoverar ensam“, och denna tro har upprätthållits sedan de första månaderna av gemenskapens grundande.
Denna idé kommer att förbli giltig i AI-eran inom Red Hat, ledare för öppna lösningar, som kommer att tillhandahålla flera verktyg och ramverk med öppen källkod i form avRed Hat AI,lösning med vilken partners kommer att skapa mer värde för slutkunder.
En enda leverantör kan inte erbjuda allt som en organisation behöver, du kan själv följa den aktuella hastigheten av teknologisk utveckling. Öppna källkodsprinciper och -praxis påskyndar innovation och möjliggör ett livskraftigt ekosystem genom att främja partnerskap och samarbetsmöjligheter mellan projekt och industrier
6. Minska kostnader
I början av 2025, uppskattasatt den genomsnittliga grundlönen för en datavetare i USA är över 125 USD.000, med erfarna datavetare som kan tjäna avsevärt mer
Uppenbarligen, det finns en enorm och växande efterfrågan på datavetare med AI, men fler företag har stora förhoppningar om att attrahera och behålla den specialiserade talang de behöver
Och de riktigt stora LLM:erna är exorbitant dyra att bygga, träna, underhålla och implementera, krävande hela lager fyllda med högoptimerad (och mycket dyr) IT-utrustning och en enorm mängd lagring
Öppna modeller, mindre och byggda för specifika ändamål och AI-applikationer är betydligt mer effektiva att bygga, träna och implementera. De de kräver inte bara en bråkdel av beräkningskraften från LLM:erna, projekt som InstructLab möjliggör att personer utan specialiserade färdigheter och erfarenhet kan bidra aktivt och effektivt till träning och finjustering av AI-modeller
Tydligt, kostnadseffektiviteten och flexibiliteten som öppen källkod ger till utvecklingen av AI är fördelaktiga för små och medelstora företag som hoppas uppnå en konkurrensfördel med de tillämpningar av AI som kan medföra
Sammanfattningsvis
För att bygga en demokratisk och öppen AI, det är avgörande att använda de open source-principer som möjliggjorde molnberäkning, internet, Linux och så många andra öppna teknologier, kraftfulla och djupt innovativa
Detta är vägen som Red Hat följer för att möjliggöra AI och andra relaterade verktyg. Alla bör dra nytta av utvecklingen av artificiell intelligens, så, alla bör kunna hjälpa till att bestämma och forma sin väg, och bidra till dess utveckling. Kollaborativ innovation och öppen källkod är inte avgörande utan oundvikliga för disciplinens framtid
