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AI/ML 

Em meio às siglas e abreviações relacionadas à IA, como GP, Gen AI, RAG e outras, surge uma pergunta específica:

É possível termos uma inteligência artificial open source?

De que forma os princípios do open source, ou seja, licenças permissivas, dados e pesos de treinamento transparentes e, acima de tudo, a capacidade de contribuir com um modelo open source afetariam o projeto resultante?

Muitos dos maiores nomes do setor de IA têm modelos abertos. No entanto, eles não são open source ou impõem certas restrições, o que é um desafio. Para criar modelos que realmente funcionem em casos de uso empresariais específicos, as organizações de tecnologia precisam entender todo o escopo de um modelo (como e onde ele foi treinado, quem contribuiu para ele, etc.) antes mesmo de pensarem em fazer ajustes finos com seus próprios dados internos.

No Red Hat Summit 2023, apresentamos o Red Hat OpenShift AI, oferecendo a base para a execução de modelos de inteligência artificial em escala. Uma plataforma avançada, escalável e otimizada para cargas de trabalho de inteligência artificial, mas não focada na entrega de modelos reais. Hoje, deixamos claro que a estratégia da Red Hat não é apenas proporcionar uma base para aplicações com inteligência artificial, mas também levar o poder da comunidade e do open source aos próprios modelos.

Em colaboração com a IBM Research, estamos adotando o open source em vários modelos de assistência para códigos e linguagem. Mas o que torna isso ainda mais interessante é o InstructLab, um novo projeto open source que permite às pessoas aprimorarem um modelo por meio de uma interface de usuário simples. Pense nisso como uma maneira de contribuir com um LLM da mesma forma que você faria com pull requests em qualquer outro projeto open source.

Em vez de ramificar um LLM, criando um beco sem saída com o qual ninguém mais pode contribuir, o InstructLab permite que qualquer pessoa ao redor do mundo possa incluir conhecimentos e habilidades. Essas contribuições podem ser incorporadas em versões futuras do modelo. Resumindo: não é necessário ser um cientista de dados para contribuir com o InstructLab. Especialistas no assunto e em domínios (e também cientistas de dados) podem usar o InstructLab para fazer contribuições que beneficiam a todos. É incrível como isso é poderoso, tanto para a comunidade quanto para as empresas.

O RHEL AI combina os componentes críticos da principal plataforma Linux empresarial do mundo (na forma do recém-anunciado modo de imagem do Red Hat Enterprise Linux), modelos do Granite com licença open source e uma distribuição com suporte e ciclo de vida do projeto InstructLab. O InstructLab amplia ainda mais a função do open source na IA, tornando o trabalho ou a contribuição com o modelo open source subjacente tão fácil quanto a contribuição com qualquer outro projeto da comunidade open source.

A inovação em IA não deve ser limitada a organizações que podem pagar por grandes farms de GPU ou equipes de cientistas de dados. Todos, de desenvolvedores a equipes de operações de TI e linhas de negócios, precisam ser capazes de contribuir com a IA de alguma forma e da maneira que escolherem. Essa é a beleza do InstructLab e o potencial do RHEL AI: ele leva a acessibilidade do open source para o universo geralmente fechado da inteligência artificial.

É por esse caminho que a estratégia de soluções de inteligência artificial da Red Hat está indo. Nossa história incorpora nossa filosofia. Viabilizamos o poder do open source para Linux, Kubernetes e cloud computing híbrida em empresas.

Agora, estamos fazendo o mesmo com a IA. Todos podem se beneficiar com a inteligência artificial, então todos devem poder acessá-la e contribuir com ela. Vamos ser abertos e fazer do jeito open source.


Sobre o autor

Ashesh Badani is Senior Vice President and Chief Product Officer at Red Hat. In this role, he is responsible for the company’s overall product portfolio and business unit groups, including product strategy, business planning, product management, marketing, and operations across on-premise, public cloud, and edge. His product responsibilities include Red Hat® Enterprise Linux®, Red Hat OpenShift®, Red Hat Ansible Automation, developer tools, and middleware, as well as emerging cloud services and experiences.

Previously, Badani was Senior Vice President of Cloud Platforms, where he helped solidify the company as a hybrid cloud and enterprise Kubernetes leader. Under his leadership, Red Hat has also expanded OpenShift from an award-winning Platform-as-a-Service solution to the industry’s leading enterprise Kubernetes platform, with 1,000+ customers spanning all regions and industries. Badani started at Red Hat overseeing product line management and marketing for the Red Hat JBoss® Enterprise Application Platform middleware portfolio.

Badani has played a significant role around strategy, analysis, and integration for key Red Hat acquisitions—including StackRox in 2021, CoreOS in 2018, and FuseSource in 2012—to bolster the company’s integration portfolio.

Prior to joining Red Hat, Badani served as Director of Product Management and Product Marketing of Integration and Application Platform Products at Sun Microsystems. He has more than 20 years of experience in the technology and finance industries at both established and emerging companies.

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