ідея штучний інтелект (IA) не є новим, але останні досягнення в пов’язаних технологіях стали інструментом, яким ми щодня користуємось. Зростання значення та поширення штучного інтелекту є одночасно захоплюючим і потенційно тривожним, оскільки основою багатьох платформ і ресурсів штучного інтелекту, по суті, є чорні ящики, які контролюються невеликою кількістю потужних корпорацій.
Великі організації, як Red Hat, вважають, що Кожен повинен мати можливість внести свій внесок у ШІ. Інновації штучного інтелекту не повинні обмежуватися компаніями, які можуть дозволити собі величезні обсяги переробки, і науковцям з даних, які необхідні для їх навчання Чудові мовні моделі (LLMS)
Натомість десятиліття досвіду розробки програмного забезпечення та співпраці зі спільнотами дозволяють кожному внести свій внесок і отримати вигоду від ШІ, допомагаючи формувати майбутнє, яке відповідає нашим потребам. Безсумнівно, що підхід з відкритим кодом є єдиним способом розкрити весь потенціал ШІ, що робить його більш безпечним, доступним і демократизованим.
Що таке відкритий код?
Хоча термін “відкритий код” спочатку відноситься до методології розробки програмного забезпечення, він розширився, щоб охопити більш загальну форму роботи, яка є відкритою, децентралізованою та глибоко спільною. Рух з відкритим кодом тепер виходить далеко за межі світу програмного забезпечення, і спосіб бути відкритим вихідним кодом Його сприйняли спільні зусилля по всьому світу, включаючи такі сектори, як наука, освіта, уряд, виробництво, охорона здоров’я тощо.
У культурі з відкритим кодом є деякі Основні принципи Це робить його ефективним і значущим, наприклад:
- Спільна участь
- Спільна відповідальність
- Відкриті біржі
- меритократія та інклюзія
- Розвиток, орієнтований на громаду
- Відкрита співпраця
- самоорганізація
- Повага і взаємність
Коли принципи з відкритим кодом є основою спільних зусиль, історія показує, що можливі дивовижні речі. Деякі важливі приклади варіюються від розвитку та поширення Linux як найпотужніша і всюдисуща операційна система в світі до появи і зростання Кубернет і контейнери, крім розробки та розширення самого Інтернету.
Шість переваг відкритого коду в епоху ШІ
Існують численні переваги для розвитку технологій від Open Source, але серед інших виділяються шість переваг.
1. Підвищена швидкість інновацій
Коли технологія розроблена спільно та відкрито, інновації та відкриття можуть відбуватися набагато швидше, на відміну від закритих організацій та власних рішень.
Коли робота відкрито, а інші мають можливість створювати на основі неї, команди заощаджують величезну кількість часу та зусиль, тому що їм не потрібно починати з нуля. Нові ідеї можуть розширити проекти, які були раніше. Це не тільки економить час і гроші, але й посилює результати, оскільки все більше людей працюють разом, щоб вирішувати проблеми, ділитися аналітика і переглядати роботу один одного.
Більш широка та спільна спільнота просто здатна досягти більшого: просувати людей і об’єднувати досвід для вирішення складних проблем і впроваджувати інновації швидше та ефективніше, ніж невеликі та ізольовані групи.
2 .Демократизувати доступ
Open Source також демократизує доступ до нових технологій штучного інтелекту. Коли опитування, коди та інструменти відкрито поширюються, це допомагає усунути деякі бар’єри, які зазвичай обмежують доступ до передових інновацій.
THE InstructLab Це чудовий приклад цієї передумови. Ініціатива є незалежним від моделі проектом з відкритим кодом AI, який спрощує процес надання навичок і знань LLMS. Мета зусиль – дозволити будь-кому допомогти сформувати Генеративний ШІ (Gen AI), включаючи тих, хто не має навичок та підготовки в галузі науки про дані, які зазвичай необхідні. Це дозволяє більшій кількості осіб та організаціям надійно внести свій внесок у навчання та вдосконалення LLMS.
3. Посилена безпека та конфіденційність
Оскільки проекти з відкритим кодом зменшують бар’єри для входу, більша та різноманітніша група співробітників може допомогти визначити та вирішити потенційні проблеми безпеки в моделях ШІ, коли вони розробляються.
Більшість даних і методів, які використовуються для навчання та налаштування моделей AI, закриті та підтримуються за допомогою власної логіки. Рідко сторонні люди цих організацій можуть отримати будь-яке уявлення про те, як працюють ці алгоритми та чи містять вони потенційно небезпечні дані чи притаманні упередження.
Однак, якщо відкрити модель і дані, які використовуються для її навчання, будь-яка зацікавлена особа може її вивчити, зменшуючи ризики безпеки та мінімізуючи упередження платформи. Крім того, учасники Open Philosophy можуть створювати інструменти та процеси для відстеження та аудиту майбутньої розробки моделей і додатків, що дозволяє відстежувати розробку різних рішень.
Ця відкритість і прозорість також викликати довіру, оскільки користувачі мають можливість безпосередньо перевіряти, як їхні дані використовуються та обробляються, щоб вони могли перевірити, чи поважається їхня конфіденційність і суверенітет даних. Крім того, компанії можуть також захищати свою приватну, конфіденційну або конфіденційну інформацію, використовуючи проекти з відкритим кодом, такі як InstructLab, щоб створити власні скориговані моделі, над якими вони зберігають суворий контроль.
4. Забезпечує гнучкість і свободу вибору
Хоча монолітні, власні та чорні LLM – це те, що більшість людей бачить і думає про генеративний ШІ, ми починаємо спостерігати зростання до менших, незалежних і розроблених моделей ШІ, розроблених для певної мети.
ці Моделі для невеликих мов (SLM) зазвичай навчаються набагато меншим наборам даних, щоб надати їм їх основну функціональність, і додатково адаптовані до конкретних випадків використання з даними та знаннями, що стосуються домену.
Ці SLM значно ефективніші, ніж їхні більші родичі, і показали, що вони працюють добре (якщо не краще), якщо використовуються за призначенням. Вони швидші та ефективніші для навчання та розгортання, і їх можна налаштувати та адаптувати за потреби.
І саме для цього був створений проект InstructLab. З його допомогою ви можете взяти меншу модель AI з відкритим кодом і розширити її за допомогою додаткових даних і навчання, які ви хочете.
Наприклад, ви можете використовувати InstructLab для створення сервісного чат-бота для високо налаштованого клієнта та розробленого для певної мети, покращуючи найкращі практики в організації. Ця практика дозволяє вам надавати найкращий досвід обслуговування клієнтів для всіх, усюди та в режимі реального часу.
І, що ще важливіше, це дозволяє вам уникнути застрягання з постачальником і забезпечує гнучкість щодо того, де і як ви впроваджуєте свою модель AI та будь-які програми, створені на ній.
5. Створює живу екосистему
у відкритому співтоваристві, “Ніхто не впроваджує інновації поодинці“, і ця віра зберігається з перших місяців заснування громади.
Ця ідея залишиться в силі в епоху ШІ в рамках Red Hat, лідера у відкритих рішеннях, який надаватиме різні інструменти та структури з відкритим кодом у формі Червоний капелюх там, Рішення, за допомогою якого партнери принесуть більше цінності кінцевим клієнтам.
Один постачальник не може запропонувати все, що потрібно організації, або навіть встигати за поточною швидкістю технологічної еволюції. Принципи та практики з відкритим кодом прискорюють інновації та забезпечують активну екосистему, сприяючи партнерству та можливостям співпраці між проектами та галузями.
6. Зменшити витрати
На початку 2025 року, це оцінено що середня базова зарплата спеціаліста з даних у Сполучених Штатах вища за 125 000 US$, причому більш досвідчені науковці даних можуть заробляти значно більше.
Очевидно, існує величезний і зростаючий попит на науковців з даних з штучним інтелектом, але небагато компаній мають велику надію залучити та утримати спеціалізовані таланти, які їм потрібні.
А дійсно великі LLM надзвичайно дорогі для будівництва, навчання, обслуговування та розгортання, що вимагає цілих складів, наповнених високооптимованими (і дуже дорогими) комп’ютерним обладнанням і величезним обсягом сховищ.
Відкриті, менші та вбудовані моделі для конкретних цілей та додатків AI значно ефективніші для створення, навчання та впровадження. Вони не лише вимагають частки обчислювальної потужності LLM, але й такі проекти, як InstructLab, дозволяють людям без спеціальних навичок та досвіду активно та ефективно вносити свій внесок у навчання та доопрацювання моделей штучного інтелекту.
Очевидно, що економія витрат і гнучкість, які вносить з відкритим кодом у розробку штучного інтелекту, є корисними для малих і середніх компаній, які сподіваються досягти конкурентних переваг за допомогою додатків штучного інтелекту.
коротко
Щоб створити демократичний і відкритий штучний інтелект, дуже важливо використовувати принципи з відкритим кодом, які дозволили хмарні обчислення, Інтернет, Linux та багато інших відкритих, потужних і глибоко інноваційних технологій.
Це шлях, яким йде Red Hat, щоб зробити AI життєздатним та іншими пов’язаними інструментами. Кожен повинен отримати користь від розвитку штучного інтелекту, тому кожен повинен мати можливість допомогти визначити і сформувати свою траєкторію, а також внести свій внесок у їх розвиток. Спільні інновації та відкритий код не є істотними, оскільки неминучі для майбутнього дисципліни.
