AI에 오픈소스 방식 도입

GP, GenAI, RAG 등 AI에 관한 약어와 줄임말이 쏟아지는 가운데 한 가지 의문점이 있습니다.

진정한 오픈소스 AI를 실현할 수 있을까요?

유연한 라이센스, 투명한 학습 데이터와 가중치 그리고 오픈소스 모델에 기여할 수 있는 기능과 같은 오픈소스 원칙이 프로젝트 결과에 어떤 영향을 미칠까요?

AI 분야에서 가장 주목받는 다수의 업체에서 개방형 모델을 제공하고 있지만 이러한 모델은 오픈소스가 아니거나 까다로운 제한 사항이 걸려 있습니다. 특정 엔터프라이즈 활용 사례에 실제로 적합한 모델을 생성하려는 기술 조직은 자체 내부 데이터로 미세 조정(fine-tuning)하기 전에 모델과 관련된 모든 사항, 즉 모델 학습 방식, 학습 기반, 기여자 등부터 이해해야 합니다.

Red Hat Summit 2023에서 Red Hat은 AI 모델을 규모에 맞게 실행할 수 있는 기반을 제공하는Red Hat OpenShift AI를 소개했습니다. 이 플랫폼은 강력하고 확장 가능하며 AI 워크로드에 최적화되어 있지만 실제 모델 제공에는 중점을 두지 않습니다. Red Hat은 Red Hat의 전략이 AI 지원 애플리케이션의 근간을 제공하는 데 그치지 않고 커뮤니티와 오픈소스의 힘을 모델 자체에 적용하고자 한다는 점을 분명히 했습니다.

Red Hat은 IBM Research와 협력하여 언어 및 코드 지원을 위해 다양한 모델을 오픈소스화하고 있습니다. 하지만 더욱 흥미로운 점은 개인이 단순한 사용자 인터페이스를 통해 모델을 개선할 수 있는 새로운 오픈소스 프로젝트인 InstructLab입니다. 다른 오픈소스 프로젝트에 대한 풀 요청과 동일한 방식으로 대규모 언어 모델(LLM에 기여할 수 있다고 생각하면 됩니다.

InstructLab에서는 다른 사람은 기여할 수 없도록 막는 LLM 분기 없이 전 세계 모두가 지식과 기술을 추가할 수 있습니다. 이러한 기여는 모델의 향후 릴리스에 통합될 수 있습니다. 간단히 말하면 데이터 사이언티스트가 아니어도 InstructLab에 기여할 수 있습니다. 도메인 및 분야별 전문가(데이터 사이언티스트 포함)는 InstructLab을 사용하여 모두에게 이익이 되도록 기여할 수 있습니다. 이러한 환경은 커뮤니티와 엔터프라이즈 모두에 엄청나게 강력한 이점을 제공합니다.

RHEL AI는 글로벌 선두주자인 엔터프라이즈 Linux 플랫폼(Red Hat Enterprise Linux용으로 새로 발표된 이미지 모드의 형태)의 중요 구성 요소, 오픈소스 라이센스가 부여된 Granite 모델, 지원되는 InstructLab 프로젝트의 라이프사이클 배포판이 결합되어 있습니다. InstructLab은 다른 커뮤니티 프로젝트에 기여하는 것처럼 쉽게 기반 오픈소스 모델을 사용하여 작업하거나 이 모델에 기여할 수 있도록 AI에서 오픈소스의 역할을 더욱 확장합니다.

AI 혁신은 대규모 GPU 팜이나 수많은 데이터 사이언티스트를 기용할 수 있는 조직에만 국한되어서는 안 됩니다. 개발자에서 IT 운영 팀, 사업부에 이르기까지 모든 사람이 원하는 방식으로 AI에 기여할 수 있는 기능이 필요합니다. 이것이 바로 InstructLab의 장점이자 RHEL AI의 잠재력입니다. 즉, 폐쇄적인 AI 환경에 오픈소스의 접근성을 제공하는 것입니다.

지금까지 Red Hat의 AI 제품 전략이 나아가고자 하는 방향을 설명해 드렸습니다. Red Hat의 역사에는 Red Hat의 철학이 구현되어 있습니다. Red Hat은 엔터프라이즈용 Linux, 쿠버네티스, 하이브리드 클라우드 컴퓨팅에 오픈소스를 지원하고 있습니다.

AI에서도 마찬가지입니다. 누구나 AI의 이점을 누릴 수 있도록 모두가 AI에 액세스하고 기여할 수 있어야 합니다. 오픈소스로 실현해 보세요.