Üç buçuk on yıl önce, Red Hat, açık kaynak geliştirme ve lisanslarının daha iyi yazılımlar yaratma ve BT inovasyonunu teşvik etme potansiyelini gördü. Otuz milyon satır kod sonra, Linux sadece en başarılı açık kaynak yazılımı haline gelmekle kalmadı, bugün bile bu pozisyonu koruyor. Açık kaynak prensiplerine bağlılık devam ediyor, sadece kurumsal iş modeli değil, çalışma kültürünün bir parçasıdır. Şirketin değerlendirilmesinde, bu kavramlar doğru bir şekilde yapıldığında yapay zeka (YZ) üzerinde aynı etkiye sahiptir, ama teknoloji dünyası "doğru yol" konusunda bölünmüş durumda
Yapay zeka, özellikle üretken yapay zeka (gen AI) arkasındaki büyük dil modelleri (LLM'ler), açık bir program olarak aynı şekilde görülemez. Yazılımın aksine, IA modelleri esasen bir modelin girdileri nasıl işlediğini belirleyen sayısal parametre modellerinden oluşur, birçok veri noktasını birbirine bağlayan bağlantı gibi. Eğitilmiş model parametreleri, dikkatlice hazırlanan büyük miktarda eğitim verisi içeren uzun bir sürecin sonucudur, karıştırılmış ve işlenmiş
Modelin parametreleri yazılım değildir, bazı açılardan kodla benzer bir işlevi vardır. Verilerin modelin kaynak kodu ile karşılaştırılmasının kolay olduğu söylenebilir, ona çok yakın olurdunuz. Açık kaynak yok, kaynak kodu genellikle yazılımda değişiklik yapmak için "tercih edilen şekil" olarak tanımlanır. Eğitim verileri tek başına bu işlevle uyumlu değil, boyutu farklı olduğu ve ön eğitim sürecinin karmaşık yapısı nedeniyle, eğitimde kullanılan verilerin herhangi bir öğesinin eğitilen parametrelerle ve modelin ortaya çıkan davranışıyla zayıf ve dolaylı bir bağlantı kurması nedeniyle
Şu anda toplulukta gerçekleşen çoğu yapay zeka modeli iyileştirmeleri ve geliştirmeleri, orijinal eğitim verilerine erişim veya bunların manipülasyonunu içermiyor. Bunun yerine, onlar, model parametrelerinde veya bir süreçte ya da ayarlamada yapılan değişikliklerin sonucudur ve bu da modelin performansını ayarlamak için kullanılabilir. Bu modelde bu iyileştirmeleri yapma özgürlüğü, parametrelerin kullanıcıların açık kaynak lisansları altında aldığı tüm izinlerle birlikte sunulmasını gerektirir
Red Hat'ın açık kaynak yapay zeka vizyonu
Red Hat, açık kaynak yapay zekanın temelinin bulunduğuna inanıyoraçık kaynak lisanslı model parametreleri açık kaynak yazılım bileşenleri ile birleştirilmiştir. Bu, açık kaynaklı yapay zekanın bir başlangıç noktasıdır, ama felsefenin son varışı değil. Red Hat, açık kaynak topluluğunu teşvik ediyor, regülatör otoritelerin ve endüstrinin, yapay zeka modellerini eğitirken ve ayarlarken daha fazla şeffaflık ve açık kaynak geliştirme ilkeleriyle uyum sağlama çabalarını sürdürmeleri
Bu, Red Hat'ın bir şirket olarak vizyonudur, açık kaynak yazılım ekosistemini kapsar, açık kaynaklı yapay zeka ile pratik bir şekilde etkileşimde bulunabilirsiniz. Bu, resmi bir tanım denemesi değildir, nasıl kiAçık Kaynak İnisiyatifi(OSI) kendi ile geliştiriyorAçık Kaynak Yapay Zeka Tanımı(OSAID). Bu, şirketin bakış açısıdır ve açık kaynaklı yapay zekayı en geniş topluluklar seti için uygulanabilir ve erişilebilir kılar, örgütler ve tedarikçiler
Bu bakış açısı pratikte açık kaynak topluluklarıyla çalışma yoluyla uygulanmaktadır, proje ile öne çıkanInstructLab, Red Hat tarafından ve IBM Research ile yapılan çaba ile yönlendirilenGranite ailesi açık kaynak lisanslı modellerde. InstructLab, veri bilimci olmayan kişilerin yapay zeka modellerine katkıda bulunmalarını önemli ölçüde kolaylaştırır. InstructLab ile, tüm sektörlerin alanında uzmanları becerilerini ve bilgilerini ekleyebilir, hem iç kullanım hem de yukarı akış toplulukları için paylaşılan ve geniş erişime sahip bir açık kaynaklı yapay zeka modeline yardımcı olmak amacıyla
Granite 3 model ailesi.0, yapay zeka kullanım durumlarının geniş bir yelpazesini ele alır, kod üretiminden doğal dil işleme ile çıkarım yapmaya kadariçgörülerbüyük veri setlerinden, her şey bir açık kaynak lisansı altında izinlidir. IBM Research'e Granite kod modeli ailesini açık kaynak dünyasına getirmesinde yardımcı olduk ve model ailesine destek vermeye devam ediyoruz, hem açık kaynak perspektifinden hem de Red Hat AI teklifimizin bir parçası olarak
Bir yankıDeepSeek'in son duyurularıaçık kaynak inovasyonunun yapay zekayı nasıl etkileyebileceğini gösteriyor, hem model düzeyinde hem de ötesinde. Açıkça Çin platformunun yaklaşımıyla ilgili endişeler var, özellikle modelin lisansının nasıl üretildiğini açıklamadığını, şeffaflık ihtiyacını güçlendiren şey. Bunu söyledikten sonra, bahsedilen bozulma, Red Hat'in yapay zekanın geleceği konusundaki görüşünü pekiştiriyor: açık bir gelecek, küçük modellere odaklanmış, optimize edilmiş ve açık, işletme verisi kullanım durumlarına özel olarak özelleştirilebilen her yerde hibrit bulut ortamında.
Açık kaynak dışındaki yapay zeka modellerini genişletmek
Red Hat'ın açık kaynak yapay zeka alanındaki çalışmaları InstructLab ve Granite model ailesinden çok daha öteye gidiyor, gerçekten yapay zekayı tüketmek ve verimli bir şekilde kullanmak için gerekli araçlar ve platformlara gitmek. Şirket, teknoloji projeleri ve topluluklarının teşvik edilmesinde çok aktif hale geldi, örneğin (ama sadece değil):
● RamaLama, yerel yapay zeka modellerinin yönetimini ve erişimini kolaylaştırmayı amaçlayan bir açık kaynak projesi
● GüvenilirAI, sorumlu AI iş akışları oluşturmak için açık kaynaklı bir araç seti
● İklimatik, enerji tüketimi söz konusu olduğunda yapay zekayı daha sürdürülebilir hale getirmeye yardımcı olmayı amaçlayan bir proje
● Podman AI Laboratuvarı, açık kaynak LLM'lerle denemeyi kolaylaştırmaya odaklanmış bir geliştirici araç seti
Osonuç duyurusuNeural Magic, yapay zeka konusundaki kurumsal bakışı genişletiyor, örgütlerin daha küçük ve optimize edilmiş yapay zeka modellerini hizalamalarını mümkün kılmak, lisanslı açık kaynak sistemleri dahil, veriyle birlikte, nerede yaşarlarsa yaşasınlar, hibrit bulutta. BT organizasyonları yapabilir, o zaman, çıkarım sunucusunu kullanmakvLLMbu modellerin kararlarını ve üretimini teşvik etmek için, şeffaf teknolojilere dayalı ve desteklenen bir yapay zeka yığını inşa etmeye yardımcı olmak
Kurum için, a açık kaynaklı yapay zeka bulut ortamında yaşıyor ve nefes alıyor. Hibrit bulut, her AI iş yükü için en iyi ortamı seçmek için gerekli esnekliği sağlar, performansı optimize etme, maliyet, ölçek ve güvenlik gereksinimleri. Platformlar, Red Hat'in hedefleri ve organizasyonu bu çabaları destekliyor, sektör ortaklarıyla birlikte, müşteriler ve açık kaynak topluluğu, açık kaynak yapay zeka teşvik edildikçe
Yapay zeka alanında bu açık iş birliğini genişletmek için büyük bir potansiyel var. Red Hat, şeffaf çalışma modellerini kapsayan bir gelecek görüyor, eğitimine benzer şekilde. Gelecek hafta ya da gelecek ay (ya da daha önce bile, yapay zekanın evrimindeki hız göz önüne alındığında, şirket ve topluluk açıktır, bir bütün olarak, demokratikleştirmek ve yapay zeka dünyasını açmak için çabaları desteklemeye ve benimsemeye devam edecekler
