Bir fikrinyapay zekaYapay zeka (YZ) yeni değil, ancak son gelişmeler, ilgili teknolojilerin hepimizin günlük olarak kullandığı bir araç haline gelmesini sağladı.Yapay zekanın artan önemi ve yayılmasıdır, aynı zamanda, heyecan verici ve potansiyel olarak alarm verici, çünkü birçok platformun ve yapay zeka kaynaklarının temelleri esasen az sayıda güçlü şirket tarafından kontrol edilen kara kutulardır
Büyük organizasyonlar, Red Hat gibi, inanıyorlar kiherkes yapay zekaya katkıda bulunma kapasitesine sahip olmalıdır. Yapay zeka alanındaki yenilik, bu tür büyük işleme kapasitesini ve bu verileri eğitmek için gereken veri bilimcilerini karşılayabilecek şirketlerle sınırlı olmamalıdırbüyük dil modelleri(LLM'ler)
Bunun yerine, Açık kaynak kodunda yazılım geliştirme ve topluluklarla iş birliği konusunda on yılların deneyimi, herkesin katkıda bulunmasını ve yapay zekadan faydalanmasını sağlar, aynı zamanda ihtiyaçlarımıza cevap veren bir geleceği şekillendirmeye yardımcı olur. Şüphesiz ki açık kaynak yaklaşımı, yapay zekanın tam potansiyeline ulaşmanın tek yoludur, daha güvenli hale getirerek, erişilebilir ve demokratikleştirilmiş
Açık kaynak nedir
"open source" terimi başlangıçta bir yazılım geliştirme metodolojisini ifade etmektedir, genel bir çalışma biçimini kapsayacak şekilde genişledi ki bu da açıktır, dağıtık ve derinlemesine işbirlikçi. Açık kaynak hareketi artık yazılım dünyasından çok daha öteye gidiyor, veaçık kaynak olma şeklidünyanın dört bir yanında işbirlikçi çabalarla kucaklandı, bilim gibi sektörleri içeren, eğitim, hükümet, üretim, sağlık ve daha fazlası
Açık kaynak kültürü bazıtemel ilkeler ve değerleronu etkili ve anlamlı kılan, örneğin
- Katılımcı işbirliği
- Paylaşılan sorumluluk
- Açık değişimler
- Eşitlik ve kapsayıcılık
- Topluma yönelik gelişim
- Açık iş birliği
- Kendi kendine organizasyon
- Saygı ve karşılıklılık
Açık kaynak prensipleri işbirlikçi çabaların temelini oluşturduğunda, tarih, inanılmaz şeylerin mümkün olduğunu gösteriyor. Önemli bazı örnekler, gelişim ve yayılmadan başlamaktadırLinuxdünyanın en güçlü ve her yerde bulunan işletim sistemi olarak, ortaya çıkışı ve büyümesiyle birlikteKubernetesve ve konteynerlerden, kendi İnternet'in geliştirilmesi ve genişlemesi dışında
Yapay zeka çağında açık kaynak yazılımın altı avantajı
Açık kaynak kodlu teknolojilerin geliştirilmesinin sayısız faydası vardır, ancak altı avantaj diğerleri arasında öne çıkıyor.
1. İnovasyon hızının artışı
Teknoloji işbirlikçi ve açık bir şekilde geliştirildiğinde, yenilik ve keşif çok daha hızlı gerçekleşebilir, kapalı organizasyonlar ve özel çözümlerinin aksine.
İş açıkça paylaşıldığında ve diğerleri bunun üzerine yaratma yeteneğine sahip olduğunda, takımlar sıfırdan başlamak zorunda kalmadıkları için büyük bir zaman ve çaba tasarrufu sağlıyorlar. Yeni fikirler, önceki projeleri genişletebilir. Bu sadece zaman ve para tasarrufu sağlamaz, ama aynı zamanda sonuçları güçlendirir çünkü daha fazla insan sorunları çözmek için birlikte çalışır, paylaşmakiçgörülerve birbirimizin çalışmalarını gözden geçirmek
Daha geniş ve işbirlikçi bir topluluk, basitçe daha fazlasını başarma kapasitesine sahiptir: insanları destekleyerek ve uzmanlıkları bir araya getirerek karmaşık sorunları çözmekte ve küçük ve izole gruplardan daha hızlı ve etkili bir şekilde yenilik yapmaktadır.
2. Erişim demokratikleştirmek
Açık kaynak, aynı zamanda yapay zeka için yeni teknolojilere erişimi de demokratikleştirir. Araştırdığınızda, kodlar ve araçlar açıkça paylaşılmaktadır, bu, genellikle en son yeniliklere erişimi sınırlayan bazı engellerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olur
OInstructLabbu premisin harika bir örneğidir. Girişim, LLM'lere beceri ve bilgi katkısını basitleştiren bağımsız bir açık kaynaklı AI model projesidir. çabaşkanlığı şekillendirmesine yardımcı olmasını sağlamaktırüretken yapay zeka(gen AI), verilen veri bilimi becerileri ve eğitimine sahip olmayanlar da dahil. Bu, daha fazla birey ve organizasyonun LLM'lerin eğitimine ve geliştirilmesine güvenilir bir şekilde katkıda bulunmasını sağlar
3. Geliştirilmiş güvenlik ve gizlilik
Açık kaynak projeleri giriş engellerini nasıl azaltır, daha büyük ve daha çeşitli bir işbirlikçi grubu, geliştirildiği sırada yapay zeka modellerinde mevcut olabilecek potansiyel güvenlik zorluklarını tanımlamaya ve çözmeye yardımcı olabilir
Çoğu veri ve yöntem, yapay zeka modellerini eğitmek ve ayarlamak için kapalıdır ve özel mantıklar tarafından korunmaktadır. Nadiren bu organizasyonların dışındaki insanlar, bu algoritmaların nasıl çalıştığına dair herhangi bir içgörü elde edebilir ve bunların potansiyel olarak tehlikeli veriler veya yerleşik önyargılar barındırıp barındırmadığını öğrenebilirler
Eğer bir model ve onu eğitmek için kullanılan veriler açıksa, ancak, herhangi bir ilgilenen kişi onları inceleyebilir, güvenlik risklerini azaltmak ve platformların önyargılarını en aza indirmek.Ayrıca, açık felsefe katkıcıları, modellerin ve uygulamaların gelecekteki gelişimini izlemek ve denetlemek için araçlar ve süreçler oluşturabilirler, farklı çözümlerin gelişimini izlemeye olanak tanıma.
Bu açıklık ve şeffaflık daöfkeli güven, bir kez kullanıcılar verilerinin nasıl kullanıldığını ve işlendiğini doğrudan inceleme olanağına sahipler, vermek için verilerinin gizliliği ve egemenliğinin korunup korunmadığını. Ayrıca, şirketler de özel bilgilerini koruyabilirler, gizli veya özel projeleri InstructLab gibi açık kaynak projeleri kullanarak kendi özelleştirilmiş modellerini oluşturmak için, üzerinde sıkı kontrol sağladıkları
4. Esneklik ve seçim özgürlüğü sağlar
Monolitik LLM'ler olsa da, sahipler ve kara kutu, çoğu insanın üretken yapay zeka hakkında gördüğü ve düşündüğü şey olsun, daha küçük yapay zeka modellerine doğru artan bir ivme görmeye başlıyoruz, bağımsız ve belirli bir amaç için geliştirilmiş
Bunlarküçük dil modelleri(SLM'ler) genellikle temel işlevselliğini kazandırmak için çok daha küçük veri setlerinde eğitilir, ve ve daha spesifik alan bilgisi ve verileri ile belirli kullanım durumlarına daha da uyumlu hale getiriliyor
Bu SLM'ler, daha büyük akrabalarına göre önemli ölçüde daha verimlidir, veya, amaçlanan amaç için kullanıldıklarında bu kadar iyi bir performans sergiledikleri (en azından daha iyi) gösterildi. Onlar daha hızlı ve daha verimli eğitim ve dağıtım için, ve kişiselleştirilebilir ve gerektiğinde uyarlanabilir
Ve bunun için InstructLab projesi büyük ölçüde oluşturuldu. Onunla, daha küçük bir açık kaynaklı yapay zeka modelini alıp istediğiniz ek veriler ve eğitimlerle genişletebilirsiniz
Örneğin, InstructLab'ı, belirli bir amaç için yüksek derecede özelleştirilmiş ve geliştirilmiş bir müşteri hizmetleri chatbot'u oluşturmak için kullanabilirsiniz, örgüt içinde en iyi uygulamaları güçlendirmek. Bu uygulama, müşteri hizmetleri deneyiminizin en iyisini herkese sunmanıza olanak tanır, her yerde, gerçek zamanlı.
Ve, daha önemli, bu, bir tedarikçiye bağlı kalmanızı önler ve yapay zeka modelinizi ve buna dayalı olarak oluşturulan herhangi bir uygulamayı nerede ve nasıl uygulayacağınız konusunda esneklik sağlar
5. Canlı bir ekosistem sağlar
Açık toplulukta, “hiç kimse tek başına yenilik yapmaz“, ve bu inançı topluluğun kuruluşunun ilk aylarından beri sürmektedir.
Bu fikir, Red Hat içinde yapay zeka çağında geçerliliğini sürdürecek, açık çözümler lideri, bir dizi açık kaynak araç ve kod yapısı sağlayacak olanRed Hat AI,ortakların son müşterilere daha fazla değer yaratacağı bir çözüm.
Tek bir tedarikçi, bir organizasyonun ihtiyaç duyduğu her şeyi sunamaz, veya mevcut teknolojik evrimin hızını takip etmek. Açık kaynak kodu ilkeleri ve uygulamaları yeniliği hızlandırır ve projeler ile endüstriler arasında ortaklıklar ve işbirliği fırsatları teşvik ederek canlı bir ekosistem sağlar
6. Maliyetleri azaltmak
2025'in başında, tahmin edilmektedirABD'deki bir veri bilimcisinin ortalama maaşının 125 ABD Doları'ndan fazla olması.000, daha deneyimli veri bilimcileri önemli ölçüde daha fazla kazanabilir
Açıkça, Yapay zeka ile veri bilimcilerine yönelik büyük ve artan bir talep var, amaç az sayıda şirket, ihtiyaç duyduğu uzman yetenekleri çekme ve elde tutma konusunda büyük umutlar besliyor
Ve büyük LLM'ler inşa etmek son derece pahalıdır, eğitmek, korumak ve uygulamak, yüksek derecede optimize edilmiş (ve çok pahalı) bilgisayar ekipmanlarıyla dolu tam depolar ve büyük miktarda depolama alanı talep ediyor
Açık modeller, belirli amaçlar ve yapay zeka uygulamaları için daha küçük ve özel olarak inşa edilenler, inşa etmek için önemli ölçüde daha verimlidir, eğitmek ve uygulamak. Onlar sadece LLM'lerin hesaplama gücünün bir kısmını talep etmiyorlar, InstructLab gibi projeler, özel beceri ve deneyime sahip olmayan kişilerin yapay zeka modellerinin eğitimi ve ince ayarına aktif ve etkili bir şekilde katkıda bulunmalarını sağlar
Açıkça, a maliyet tasarrufu ve açık kaynak yazılımın yapay zeka geliştirmeye sağladığı esneklik, yapay zeka uygulamalarının getirebileceği rekabet avantajını elde etmeyi uman küçük ve orta ölçekli işletmeler için faydalıdır
Özetle
Demokratik ve açık bir yapay zeka inşası için, bulut bilişimi mümkün kılan açık kaynak ilkelerini kullanmak çok önemlidir, internet, Linux ve diğer birçok açık teknoloji, güçlü ve derinlemesine yenilikçi
Bu, Red Hat'ın yapay zekayı ve diğer ilgili araçları hayata geçirmek için izlediği yoldur. Herkes yapay zekanın gelişiminden faydalanmalıdır, böylece, herkes kendi yolunu belirlemede ve şekillendirmede yardımcı olabilmelidir, ve gelişimine katkıda bulunmak. İşbirlikçi yenilik ve açık kaynak, disiplinin geleceği için vazgeçilmez olarak temel değildir
