Açık kaynak, AI'nın geleceği için gerekli

fikri yapay zeka (IA) yeni değil, ancak ilgili teknolojilerdeki son gelişmeler, hepimiz tarafından her gün kullanılan bir araç haline geldi.  Birçok AI platformunun ve kaynağının temelleri esasen az sayıda güçlü şirket tarafından kontrol edilen kara kutular olduğundan, AI'nın artan önemi ve çoğalması hem heyecan verici hem de potansiyel olarak endişe vericidir.

Red Hat gibi büyük kuruluşlar buna inanıyor Herkes AI'ya katkıda bulunma yeteneğine sahip olmalıdır. AI inovasyonu, bunları eğitmek için gereken büyük miktarda işlem kapasitesi ve veri bilimcileri karşılayabilen şirketlerle sınırlı kalmamalıdır. Harika Dil Modelleri (LLMS)

Bunun yerine, yazılım geliştirme ve topluluklarla işbirliği için onlarca yıllık açık kaynak deneyimi, herkesin ihtiyaçlarımızı karşılayan bir geleceği şekillendirmeye yardımcı olurken AI'dan katkıda bulunmasına ve bundan faydalanmasına olanak tanır. Açık kaynak yaklaşımının, AI'nın tam potansiyeline ulaşmanın tek yolu, onu daha güvenli, erişilebilir ve demokratik hale getirmenin tek yolu olduğuna şüphe yoktur.

açık kaynak nedir?

“Açık kaynak” terimi başlangıçta bir yazılım geliştirme metodolojisine atıfta bulunurken, açık, merkezi olmayan ve derinden işbirlikçi olan daha genel bir çalışma biçimini kapsayacak şekilde genişlemiştir. Açık kaynak hareketi artık yazılım dünyasının çok ötesine geçiyor ve Açık kaynak olmanın yolu Bilim, eğitim, hükümet, imalat, sağlık ve daha fazlası gibi sektörler de dahil olmak üzere dünya çapında ortak çabalarla benimsenmiştir.

Açık kaynak kültüründe bazı Temel ilkeler Bu, onu etkili ve anlamlı kılan, örneğin:

• ortak çalışma
• ortak sorumluluk
• açık borsa
• Meritokrasi ve dahil etme
• Toplum odaklı geliştirme
• açık iş birliği
• kendi kendini örgütleyen
• Saygı ve karşılıklılık

Açık kaynak ilkeleri işbirlikçi çabaların temelini oluşturduğunda, tarih inanılmaz şeylerin mümkün olduğunu gösterir. Bazı önemli örnekler, tahriklerin geliştirilmesi ve çoğalmasından kaynaklanmaktadır. linux dünyanın en güçlü ve her yerde bulunması en güçlü ve her yerde bulunan işletim sistemi olarak ortaya çıkana kadar kıbernet ve internetin kendisinin geliştirilmesine ve genişlemesine ek olarak konteynerler.

AI döneminde açık kaynağın altı avantajı

Açık kaynak ile teknolojilerin geliştirilmesi için sayısız fayda vardır, ancak diğerleri arasında altı avantaj öne çıkıyor. 

1. Artan yenilik hızı

Teknoloji, işbirlikçi ve açık bir şekilde geliştirildiğinde, kapalı organizasyonların ve tescilli çözümlerin aksine, yenilik ve keşif çok daha hızlı gerçekleşebilir. 

İş açıkça paylaşıldığında ve diğerleri buna dayalı olarak oluşturma yeteneğine sahip olduğunda, ekipler sıfırdan başlamak zorunda olmadıkları için büyük miktarda zaman ve çaba harcarlar. Yeni fikirler daha önce gelen projeleri genişletebilir. Bu sadece zamandan ve paradan tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda daha fazla insanın sorunları çözmek için birlikte çalıştığı, paylaştığı için sonuçları güçlendirir. i̇çgörüler ve birbirlerinin çalışmalarını gözden geçirin.

Daha geniş ve daha işbirlikçi bir topluluk, daha fazlasını başarma yeteneğine sahiptir: insanları teşvik etmek ve karmaşık sorunları çözmek ve küçük ve izole edilmiş gruplardan daha hızlı ve etkili bir şekilde yenilik yapmak için uzmanlığı birbirine bağlamak. 

2 Erişimi demokratikleştirmek

Açık kaynak, yeni AI teknolojilerine erişimi de demokratikleştirir. Anketler, kodlar ve araçlar açıkça paylaşıldığında, normalde en son yeniliklere erişimi sınırlayan bazı engellerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olur.

O InstructLab Bu öncülün harika bir örneğidir. Girişim, LLMS'ye beceri ve bilgi katkıda bulunma sürecini basitleştiren, modelden bağımsız bir açık kaynak AI projesidir. Çabanın amacı, herkesin şekil vermesine yardımcı olmaktır. Üretken AI (Gen AI), normalde ihtiyaç duyulan veri bilimi becerisine ve eğitimine sahip olmayanlar dahil. Bu, daha fazla kişi ve kuruluşun LLMS'nin eğitimine ve iyileştirilmesine güvenilir bir şekilde katkıda bulunmasını sağlar.

3. Gelişmiş güvenlik ve gizlilik 

Açık kaynak projeleri giriş engellerini azalttığından, daha büyük ve daha çeşitli bir çalışan grubu, geliştirilirken AI modellerinde potansiyel güvenlik sorunlarını belirlemeye ve ele almaya yardımcı olabilir.

AI modellerini eğitmek ve ayarlamak için kullanılan verilerin ve yöntemlerin çoğu, tescilli mantıkla kapatılır ve sürdürülür. Nadiren bu kuruluşların yabancıları, bu algoritmaların nasıl çalıştığı ve potansiyel olarak tehlikeli verileri veya doğal önyargıları barındırıp barındırmadıklarını öğrenebilirler.

Bununla birlikte, bir model ve onu eğitmek için kullanılan veriler açılırsa, ilgili herhangi bir kişi onu inceleyebilir, güvenlik risklerini azaltabilir ve platform önyargılarını en aza indirebilir. Ayrıca, açık felsefeye katkıda bulunanlar, farklı çözümlerin geliştirilmesini izlemeye izin vererek, gelecekteki model ve uygulama geliştirmelerini izlemek ve denetlemek için araçlar ve süreçler oluşturabilir. 

Bu açıklık ve şeffaflık da güven üretmek, Kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığını ve işlendiğini doğrudan inceleme olanağına sahip olduklarından, gizlilik ve veri egemenliğine uyulup uyulmadığını kontrol edebilmeleri için. Ayrıca şirketler, kendi ayarlanmış modellerini oluşturmak için EğilimLab gibi açık kaynaklı projeleri kullanarak, sıkı kontrolü sürdürdükleri özel, gizli veya özel bilgilerini de koruyabilirler.

4. Esneklik ve seçim özgürlüğü sağlar

Monolitik, özel ve kara kutu LLM'leri çoğu insanın üretken AI hakkında gördüğü ve düşündükleri olsa da, belirli bir amaç için geliştirilmiş daha küçük, bağımsız ve geliştirilmiş AI modellerine yönelik artan bir artış görmeye başlıyoruz.

bunlar Küçük dil modelleri (SLM'ler) genellikle onlara temel işlevlerini vermek için çok daha küçük veri kümelerinde eğitilir ve alana özgü veri ve bilgiye sahip belirli kullanım durumlarına daha da uyarlanır.

Bu SLM'ler, daha büyük kuzenlerinden önemli ölçüde daha verimlidir ve amaçlanan amaç için kullanıldığında (daha iyi değilse) performans gösterdiklerini göstermiştir. Eğitilmesi ve dağıtılması daha hızlı ve daha verimlidirler ve gerektiğinde özelleştirilebilir ve uyarlanabilirler.

Ve bu, EğiticiLab projesinin yaratıldığı şeydir. Bununla, daha küçük bir açık kaynak AI modelini alabilir ve istediğiniz ek veri ve eğitimle genişletebilirsiniz.

Örneğin, yüksek düzeyde ayarlanmış müşteri için bir hizmet sohbet robotu oluşturmak için EğiticiLab'ı kullanabilirsiniz ve belirli bir amaç için geliştirilerek kuruluştaki en iyi uygulamaları geliştirebilirsiniz. Bu uygulama, her yerde, her yerde, gerçek zamanlı olarak müşteri hizmetleri deneyiminizin en iyisini sunmanıza olanak tanır. 

Ve daha da önemlisi, bu, bir satıcıyla sıkışmamaktan kaçınmanıza olanak tanır ve AI modelinizi ve bunun üzerine inşa edilmiş herhangi bir uygulamayı nerede ve nasıl uygulayacağınız konusunda esneklik sağlar.

5. Canlı bir ekosistem sağlar

Açık toplulukta,“Kimse yalnız yenilik yapmaz“Ve bu inanç, topluluğun kuruluşunun ilk aylarından beri sürdürülmüştür. 

Bu fikir, açık kaynak kodlu çeşitli araç ve yapıları açık kaynaklardan temin edecek olan açık çözümlerde lider olan Red Hat'te AI döneminde geçerliliğini koruyacaktır. orada kırmızı şapka,  Ortaklarla birlikte son müşterilere daha fazla değer yaratacağı çözüm. 

Tek bir tedarikçi, bir kuruluşun ihtiyaç duyduğu her şeyi sunamaz, hatta teknolojik evrimin mevcut hızına ayak uyduramaz. Açık kaynak ilkeleri ve uygulamaları, projeler ve endüstriler arasında ortaklıkları ve işbirliği fırsatlarını teşvik ederek yeniliği hızlandırır ve canlı bir ekosistem sağlar.

6. Maliyetleri azaltın

2025'in başlarında, tahmin ediliyor Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir veri bilimcisinin ortalama taban maaşının US$ 125.000'den daha yüksek olduğunu ve daha deneyimli veri bilimcilerinin önemli ölçüde daha fazla kazanabildiğini.

Açıkçası, AI ile veri bilimcilerine yönelik büyük ve artan bir talep var, ancak çok az şirket, ihtiyaç duydukları özel yetenekleri çekme ve elde tutma konusunda yüksek bir umudu var.

Ve gerçekten büyük LLM'ler inşa etmek, eğitmek, bakımını yapmak ve dağıtmak için fahiş derecede pahalıdır ve tüm depoların yüksek düzeyde optimize edilmiş (ve çok pahalı) bilgisayar ekipmanı ve büyük miktarda depolama alanıyla dolu olmasını gerektirir.

Belirli amaçlar ve AI uygulamaları için açık, daha küçük ve yerleşik modeller, bina, eğitim ve uygulama için önemli ölçüde daha verimlidir. LLMS'nin bilgi işlem gücünün sadece bir kısmını gerektirmezler, EğiticiLab gibi projeler, uzmanlık becerileri ve deneyimi olmayan kişilerin AI modellerinin eğitimine ve ince ayarına aktif ve etkili bir şekilde katkıda bulunmalarını sağlar.

Açıkça, açık kaynağın AI'nın geliştirilmesine getirdiği maliyet tasarrufu ve esneklik, AI uygulamalarıyla rekabet avantajı elde etmeyi uman küçük ve orta ölçekli şirketler için faydalıdır.

özet olarak

Demokratik ve açık bir yapay zeka oluşturmak için, bulut bilişim, internet, Linux ve diğer birçok açık, güçlü ve derinden yenilikçi teknolojiyi etkinleştiren açık kaynak ilkelerini kullanmak çok önemlidir.

Bu, Red Hat'in AI'yı uygulanabilir ve diğer ilgili araçları yapmak için izlediği yoldur. Herkes yapay zekanın gelişiminden faydalanmalıdır, böylece herkes yörüngesini belirlemeye ve şekillendirmeye yardımcı olmalı ve onların gelişimine katkıda bulunmalıdır. İşbirlikçi yenilik ve açık kaynak, disiplinin geleceği için kaçınılmaz olarak gerekli değildir.