Le community open source trasformano in realtà il potenziale dell'IA

Un anno fa ho partecipato al Red Hat Summit e ho parlato dell'introduzione dell'IA nel nostro settore. Da qualche mese il mondo si era accorto del potenziale delle tecnologie di IA generativa, come ChatGPT.

Da allora si parla sempre di più delle possibilità di questa tecnologia nei consigli di amministrazione, nelle comunità di ingegneri e persino a tavola con familiari e amici. Può davvero aumentare di 10 volte la produttività della forza lavoro? Un bilione di parametri sono tanti? Posso usare il modello per creare i grafici del mio corso di statistica?

I miei esperimenti con l'IA generativa hanno significato parecchie notti in bianco. Ho scaricato modelli sul laptop. L'ho usata per scrivere codice, buttare giù email e riassumere report. Sono entusiasta di ciò che si può ottenere combinando la propria curiosità a tutte le informazioni del mondo e a un assistente di intelligenza artificiale che offre "competenza" in ogni tipo di situazione. Su una scala da 1 a 10, il mio livello di entusiasmo era 8.

Ma ripensando a quei primi esperimenti, ora mi rendo conto che mancava qualcosa. Mi pongo domande come:

• "Perché non posso personalizzare di più questa IA?"
• "In che modo posso utilizzare l'IA per supportare i miei team?"
• "E se le community potessero migliorare questo strumento come facciamo con il software open source?"
• "L'IA seguirà gli schemi dell'open source o torneremo al software proprietario?"

In qualità di leader aziendale, devo ottenere il meglio dai nostri team. La sfida è che siamo un'organizzazione dinamica, con dipendenti sparsi in tutto il mondo. Disponiamo di competenze varie che sono necessarie in luoghi diversi allo stesso tempo. Come possiamo sfruttare le competenze e le conoscenze del nostro personale per migliorare l'azienda sotto quanti più aspetti possibile? Ho lanciato una sfida ai rappresentanti di Red Hat con questa comunicazione:

Nella nostra azienda c'è un esperto di settore che dispone di competenze e conoscenze relative ad alcuni aspetti unici della nostra attività. Allo stesso tempo, c'è un manager che vorrebbe avere decine o migliaia di cloni di quell'esperto nel proprio team. In un mondo perfetto, esisterebbe un modo semplice per trasferire le competenze e le conoscenze di un solo individuo ad interi team. Consentirebbe all'azienda di crescere più rapidamente e di ridurre la complessità dell'onboarding dei nuovi assunti. Promuoverebbe nuove idee, perché le competenze di base sarebbero a disposizione di chiunque. E potrebbe anche consentire a quell'esperto di godersi un po' di più le vacanze, sapendo che il telefono non squillerà mentre si rilassa in spiaggia.

Il nostro team esecutivo si è reso conto che se ciò fosse possibile, non solo migliorerebbe Red Hat, ma ottimizzerebbe in modo significativo anche tutte le attività dei clienti. E se potessimo rendere collaborativo questo aspetto, consentiremmo anche ai nostri partner di mettere a disposizione la loro competenza.

Mentre mi preparo per il Red Hat Summit di questa settimana, sono lieto di annunciare che abbiamo trasformato questo potenziale in realtà. In collaborazione con IBM, stiamo compiendo progressi nell'integrazione dell'open source nell'IA. Nelle ultime due settimane, abbiamo sviluppato due elementi importanti che riteniamo possano introdurre un'esperienza davvero open source nel mondo degli LLM di IA generativa.

Innanzitutto, Red Hat e IBM hanno sviluppato in modalità open source il linguaggio Granite e gli LLM code-assistant. Questo passaggio si basa sulle iniziative che Meta e Mistral hanno intrapreso per introdurre sul mercato i modelli open source. Noi andiamo oltre, rendendo open source non solo il modello (licenza), ma anche i pesi e le sorgenti di dati.

In secondo luogo, abbiamo reso open source InstructLab, che utilizza un nuovo metodo di ottimizzazione dell'allineamento basato sui dati artificiali per i modelli linguistici di grandi dimensioni. InstructLab consente a chiunque, non solo ai data scientist, di essere l'esperto che può aiutare ad addestrare e ottimizzare un modello.

Insieme, questi due annunci consentono alle community di insegnare agli LLM ad apprendere nello stesso modo in cui apprendono gli esseri umani.

Mettendo a disposizione della community una serie di modelli open source, tutti possiamo collaborare all'attivazione di modelli che offrono valore a individui, team e aziende. Abilitando questi modelli con una serie di strumenti open source che consentono a chiunque di contribuire a un modello e di ottimizzarlo in modi nuovi, possiamo davvero sfruttare il potenziale delle competenze di settore ovunque.

Riteniamo che questi due annunci contribuiranno a diffondere il valore delle community, dei contributi e delle idee open source nel campo dell'IA. Riducendo gli ostacoli nella partecipazione attiva alla creazione di un'IA che funzioni per processi, team e aziende specifici, riteniamo che la prossima generazione di IA per le aziende non sia lontana.

A nome di Red Hat, non vediamo l'ora di collaborare con tutti voi per introdurre tutte le basi dell'open source nell'IA. Scopriamo cosa possiamo fare insieme!