Sorumlu ve pratik yapay zeka için açık, küçük dil modelleri üzerine Red Hat
Özet
Jeopolitik gelişmeler, yapay zeka (YZ) pazarını etkileyerek, YZ'nin geliştirilme şeklini, kullanımını ve benimsenmesini değiştiriyor. Kapalı döngü büyük dil modellerine (LLM'ler) bir alternatif olarak, açık kaynak geliştirme, şeffaflık ve sorumlu YZ için bir yaklaşım sunuyor. Red Hat, YZ'yi daha sürdürülebilir ve şeffaf hale getirme çabalarını destekliyor. YZ'nin iç işleyişi ve veri gizliliği ile ilgili belirsizlikler, YZ'nin daha geniş çapta benimsenmesinin önünde engel teşkil ediyor.
Jeopolitik olaylar dünyayı şekillendirirken, bunların teknolojiye de etki etmesi şaşırtıcı değil; özellikle mevcut yapay zeka (YZ) pazarının değişme şekilleri, kabul görmüş metodolojisi, nasıl geliştirildiği ve kuruluşlarda nasıl kullanıldığı.
YZ'den beklenen sonuçlar, şu anda gerçek dünya gerçekleriyle dengeleniyor. Ve teknolojiye karşı hala büyük bir şüphe var, bu da yine mevcut başlangıç aşamalarında bile onu benimseyenlerle dengeleniyor. Tanınmış LLM'lerin kapalı döngü doğası, Llama, DeepSeek ve Baidu'nun yakın zamanda yayınlanan Ernie X1 gibi örneklerle sorgulanıyor.
Bunun aksine, açık kaynak geliştirme şeffaflık ve geri katkıda bulunma imkanı sağlar; bu da "sorumlu YZ" arzusuna daha uygun: büyük modellerin çevresel etkisini, YZ'lerin nasıl kullanıldığını, öğrenme veri kümelerini ve veri egemenliği, dil ve siyasetle ilgili sorunları kapsayan bir ifade.
İşletmesi için ekonomik olarak sürdürülebilir bir açık kaynak geliştirme modelinin uygulanabilirliğini gösteren bir şirket olarak Red Hat, açık, işbirlikçi ve topluluk odaklı yaklaşımını YZ'ye genişletmek istiyor. Yakın zamanda Red Hat EMEA CTO'su Julio Guijarro ile, kuruluşun, üretken YZ modellerinin şüphesiz gücünü, kuruluşlara değer katan, sorumlu, sürdürülebilir ve mümkün olduğunca şeffaf bir şekilde ortaya çıkarma çabaları hakkında konuştuk.
Julio, YZ'yi daha tam olarak anlayabilmemiz için hala ne kadar eğitime ihtiyaç duyulduğunun altını çizdi ve şunları belirtti: "Karmaşık bilim ve matematiğe dayanan, YZ'nin iç işleyişi hakkında önemli bilinmeyenler göz önüne alındığında, birçok kişi için hala bir 'kara kutu'. Bu şeffaflık eksikliği, büyük ölçüde erişilemeyen, kapalı ortamlarda geliştirildiğinde daha da artıyor."
Ayrıca dil (Avrupa ve Orta Doğu dilleri çok yetersiz), veri egemenliği ve temel olarak güvenle ilgili sorunlar da var. "Veri, bir kuruluşun en değerli varlığıdır ve işletmeler, hassas verileri farklı gizlilik politikalarına sahip genel platformlara ifşa etme risklerinin farkında olmalıdır."
Red Hat'in cevabı
Red Hat'in YZ'ye yönelik küresel talebe cevabı, son kullanıcılara en çok faydayı sağlayacağını düşündüğü şeyin peşinden gitmek ve fiili YZ hizmetleri konuşlandırıldığında hızla ortaya çıkan birçok şüphe ve uyarıyı ortadan kaldırmak olmuştur.
Julio, bir çözümün, yerel veya hibrit bulutlarda, uzman olmayan donanımlarda çalışan ve yerel iş bilgilerine erişen küçük dil modelleri (SLM'ler) olduğunu söyledi. SLM'ler, önemli ölçüde daha az hesaplama kaynağı gerektirirken, belirli görevler için güçlü performans sağlamak üzere tasarlanmış, LLM'lere kompakt, verimli alternatiflerdir. Bazı hesaplamaları boşaltmak için kullanılabilecek daha küçük bulut sağlayıcıları var, ancak anahtar, istenirse iş açısından kritik bilgileri şirket içinde, modele yakın tutma esnekliğine ve özgürlüğüne sahip olmaktır. Bu önemli, b