กว่าสามทศวรรษที่ผ่านมา Red Hat มองเห็นศักยภาพของการพัฒนาและการออกใบอนุญาตโอเพนซอร์สในการสร้างซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้นและส่งเสริมนวัตกรรมไอที หลังจากโค้ดกว่าสามสิบล้านบรรทัดผ่านไป Linux ไม่เพียงแต่พัฒนาจนกลายเป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สที่ประสบความสำเร็จสูงสุดเท่านั้น แต่ยังรักษาตำแหน่งนั้นไว้ได้จนถึงปัจจุบัน ความมุ่งมั่นต่อหลักการโอเพนซอร์สยังคงดำเนินต่อไป ไม่เพียงแต่ในรูปแบบธุรกิจขององค์กรเท่านั้น แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งของวัฒนธรรมการทำงานอีกด้วย ในการประเมินของบริษัท แนวคิดเหล่านี้มีผลกระทบต่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่นเดียวกัน หากดำเนินการอย่างถูกต้อง แต่โลกของเทคโนโลยียังมีความเห็นที่แตกต่างกันว่า "แนวทางที่ถูกต้อง" ควรเป็นอย่างไร
AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่อยู่เบื้องหลัง AI เชิงกำเนิด (gen AI) ไม่สามารถมองได้ในลักษณะเดียวกับโปรแกรมโอเพนซอร์ส ต่างจากซอฟต์แวร์ โมเดล AI ประกอบด้วยโมเดลพารามิเตอร์เชิงตัวเลขเป็นหลัก ซึ่งกำหนดวิธีที่โมเดลประมวลผลอินพุต รวมถึงการเชื่อมโยงระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ พารามิเตอร์ของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเป็นผลมาจากกระบวนการอันยาวนานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลฝึกอบรมจำนวนมหาศาล ซึ่งได้รับการจัดเตรียม ผสม และประมวลผลอย่างรอบคอบ
แม้ว่าพารามิเตอร์ของโมเดลจะไม่ใช่ซอฟต์แวร์ แต่ในบางแง่มุมพารามิเตอร์เหล่านี้ก็มีฟังก์ชันคล้ายกับโค้ด การเปรียบเทียบข้อมูลกับซอร์สโค้ดของโมเดลหรือสิ่งที่ใกล้เคียงกันนั้นทำได้ง่าย ในโอเพนซอร์ส ซอร์สโค้ดมักถูกนิยามว่าเป็น "วิธีที่แนะนำ" ในการปรับเปลี่ยนซอฟต์แวร์ ข้อมูลสำหรับการฝึกเพียงอย่างเดียวไม่เหมาะกับฟังก์ชันนี้ เนื่องจากขนาดที่แตกต่างกันและกระบวนการเตรียมการล่วงหน้าที่ซับซ้อน ซึ่งส่งผลให้เกิดความเชื่อมโยงที่คลุมเครือและทางอ้อมระหว่างข้อมูลใดๆ ที่ใช้ในการฝึกกับพารามิเตอร์ที่ฝึกแล้วและพฤติกรรมที่เกิดขึ้นของโมเดล
การปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นในชุมชนปัจจุบันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงหรือการจัดการข้อมูลการฝึกอบรมเดิม แต่เป็นผลมาจากการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ของโมเดล หรือกระบวนการหรือการปรับแต่งที่อาจช่วยปรับแต่งประสิทธิภาพของโมเดลได้ อิสระในการปรับปรุงโมเดลเหล่านี้จำเป็นต้องได้รับการเผยแพร่พารามิเตอร์พร้อมสิทธิ์การใช้งานทั้งหมดที่ผู้ใช้ได้รับภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส
วิสัยทัศน์ของ Red Hat สำหรับ AI โอเพ่นซอร์ส
Red Hat เชื่อว่ารากฐานของ AI แบบโอเพนซอร์สนั้นอยู่ที่ พารามิเตอร์โมเดลที่ได้รับอนุญาตจากโอเพนซอร์ส ผสมผสานกับส่วนประกอบซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส นี่เป็นจุดเริ่มต้นของ AI แบบโอเพนซอร์ส แต่ไม่ใช่จุดหมายปลายทางสูงสุดของปรัชญานี้ Red Hat สนับสนุนให้ชุมชนโอเพนซอร์ส หน่วยงานกำกับดูแล และภาคอุตสาหกรรม มุ่งมั่นพัฒนาความโปร่งใสและความสอดคล้องกับหลักการพัฒนาโอเพนซอร์สให้มากขึ้น เมื่อฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดล AI
นี่คือวิสัยทัศน์ของ Red Hat ในฐานะบริษัทที่ครอบคลุมระบบนิเวศซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส และสามารถทำงานร่วมกับ AI โอเพนซอร์สได้อย่างแท้จริง นี่ไม่ใช่ความพยายามในการนิยามความหมายอย่างเป็นทางการ เช่นเดียวกับที่ Open Source Initiative (OSI) กำลังพัฒนาด้วย Open Source AI Definition (OSAID) นี่คือมุมมองของบริษัทเกี่ยวกับวิธีการทำให้ AI โอเพนซอร์สเป็นไปได้และเข้าถึงได้สำหรับชุมชน องค์กร และผู้จำหน่ายในวงกว้างที่สุด
มุมมองนี้ถูกนำไปปฏิบัติจริงผ่านการทำงานร่วมกับชุมชนโอเพนซอร์ส ซึ่งโดดเด่นด้วย InstructLab ซึ่งนำโดย Red Hat และความพยายามร่วมกับ IBM Research ในการพัฒนาโมเดลโอเพนซอร์สที่ได้รับอนุญาตในตระกูล Granite InstructLab ช่วยลดอุปสรรคอย่างมากสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการร่วมสร้างโมเดล AI InstructLab ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญจากทุกภาคส่วนสามารถเพิ่มทักษะและความรู้ ทั้งสำหรับการใช้งานภายในองค์กรและเพื่อช่วยสร้างโมเดล AI โอเพนซอร์สที่ใช้ร่วมกันและเข้าถึงได้อย่างกว้างขวางสำหรับชุมชนต้นน้ำ
โมเดลตระกูล Granite 3.0 ครอบคลุมการใช้งาน AI หลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การสร้างโค้ด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ ไปจนถึงการดึง ข้อมูลเชิงลึก จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งหมดนี้อยู่ภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์สแบบอนุญาต เราช่วยให้ IBM Research นำโมเดลโค้ดตระกูล Granite เข้าสู่โลกโอเพนซอร์ส และยังคงสนับสนุนโมเดลตระกูลนี้ต่อไป ทั้งจากมุมมองของโอเพนซอร์สและในฐานะส่วนหนึ่งของข้อเสนอ Red Hat AI ของเรา
ผลพวงจาก การประกาศล่าสุดของ DeepSeek แสดงให้เห็นว่านวัตกรรมโอเพนซอร์สสามารถส่งผลกระทบต่อ AI ได้อย่างไร ทั้งในระดับโมเดลและระดับอื่นๆ เห็นได้ชัดว่ามีความกังวลเกี่ยวกับแนวทางของแพลตฟอร์มจีน โดยเฉพาะอย่างยิ่งใบอนุญาตของโมเดลไม่ได้อธิบายถึงวิธีการผลิต ซึ่งตอกย้ำถึงความจำเป็นในการมีความโปร่งใส อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวตอกย้ำวิสัยทัศน์ของ Red Hat สำหรับอนาคตของ AI นั่นคืออนาคตที่เปิดกว้าง มุ่งเน้นไปที่โมเดลขนาดเล็กที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสม และเปิดกว้าง ซึ่งสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีการใช้งานข้อมูลขององค์กรเฉพาะด้านได้ทุกที่ภายในไฮบริดคลาวด์
ขยายโมเดล AI ออกไปเกินขอบเขตโอเพนซอร์ส
งานของ Red Hat ในด้าน AI แบบโอเพนซอร์สนั้นก้าวไกลเกินกว่า InstructLab และโมเดลตระกูล Granite โดยขยายไปถึงเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน AI อย่างแท้จริงและเกิดประโยชน์สูงสุด บริษัทได้มีบทบาทอย่างมากในการส่งเสริมโครงการและชุมชนด้านเทคโนโลยี เช่น (แต่ไม่จำกัดเพียง):
● RamaLama เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่มุ่งหวังที่จะอำนวยความสะดวกในการจัดการและการใช้งานโมเดล AI ในระดับท้องถิ่น
● TrustyAI ชุดเครื่องมือโอเพ่นซอร์สสำหรับสร้างเวิร์กโฟลว์ AI ที่รับผิดชอบมากขึ้น
● Climatik เป็นโครงการที่มุ่งเน้นในการช่วยให้ AI ยั่งยืนมากขึ้นในเรื่องการใช้พลังงาน
● Podman AI Lab ชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่เน้นอำนวยความสะดวกในการทดลองกับ LLM โอเพ่นซอร์ส
การ ประกาศล่าสุด เกี่ยวกับ Neural Magic ช่วยขยายวิสัยทัศน์ขององค์กรเกี่ยวกับ AI ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถปรับใช้โมเดล AI ขนาดเล็กที่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสม ซึ่งรวมถึงระบบโอเพนซอร์สที่ได้รับอนุญาต ให้สอดคล้องกับข้อมูลของตน ไม่ว่าจะอยู่ที่ใดบนคลาวด์ไฮบริด องค์กรไอทีสามารถใช้ vLLM เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจและการผลิตจากโมเดลเหล่านี้ ช่วยสร้างสแต็ก AI ที่ใช้เทคโนโลยีที่โปร่งใสและรองรับ
สำหรับองค์กร AI แบบโอเพนซอร์สดำรงอยู่และเติบโตในระบบคลาวด์ไฮบริด คลาวด์ไฮบริดมอบความยืดหยุ่นที่จำเป็นในการเลือกสภาพแวดล้อมที่ดีที่สุดสำหรับเวิร์กโหลด AI แต่ละประเภท เพิ่มประสิทธิภาพ ต้นทุน ขนาด และข้อกำหนดด้านความปลอดภัย แพลตฟอร์ม เป้าหมาย และองค์กรของ Red Hat สนับสนุนความพยายามเหล่านี้ ร่วมกับพันธมิตรในอุตสาหกรรม ลูกค้า และชุมชนโอเพนซอร์ส ขณะที่โอเพนซอร์สในด้านปัญญาประดิษฐ์กำลังก้าวไปข้างหน้า
มีศักยภาพมหาศาลในการขยายความร่วมมือแบบเปิดกว้างนี้ในวงการ AI Red Hat มุ่งหวังอนาคตที่ครอบคลุมการทำงานอย่างโปร่งใสเกี่ยวกับโมเดล รวมถึงการฝึกอบรม ไม่ว่าจะเป็นสัปดาห์หน้าหรือเดือนหน้า (หรือเร็วกว่านั้น เนื่องจาก AI มีวิวัฒนาการอย่างรวดเร็ว) บริษัทและชุมชนแบบเปิดกว้างโดยรวมจะยังคงสนับสนุนและสนับสนุนความพยายามในการสร้างความเป็นประชาธิปไตยและเปิดโลกของ AI ต่อไป
