Trazendo o jeitinho “open source” para a IA

No meio de siglas e abreviações em torno da inteligência artificial (IA), desde GP e GenAI até RAG e outras, existe uma pergunta que une a todas: Como a tornar a IA open source?

Como os princípios do open source, especificamente suas licenças permissivas, seus dados e processos de treinamento transparentes e, talvez acima de tudo, sua capacidade de contribuir para um modelo de código aberto impactariam um projeto?

A maioria dos players mais notáveis da IA tem modelos abertos, mas não são open source ou, ao limite, impõem certas restrições... E isso é um desafio. Para criar modelos que realmente funcionem para casos de uso empresariais específicos, organizações de tecnologia precisam entender todo o escopo de um modelo –como ele foi treinado, em que foi treinado, quem contribuiu com ele e assim por diante– antes mesmo de pensarem nos detalhes, ajustando-o com seus próprios dados internos.

Uma solução poderosa, escalável e otimizada para cargas de trabalho de IA, mas sem o enfoque na entrega de modelos reais. Afinal, a estratégia da empresa não é apenas fornecer a espinha dorsal para aplicações habilitadas para IA, é trazer o poder da comunidade e do open source para os próprios modelos.

Pense nisso como um programa de contribuir para um LLM da mesma forma que você faria um projeto qualquer a partir do código aberto. Em vez de dividir um LLM, que cria um beco sem saída para o qual ninguém mais pode contribuir, novos procedimentos abertos permitem que qualquer pessoa ao redor do mundo agregue conhecimentos e habilidades em tempo real. Essas contribuições podem então ser incorporadas em futuras versões do modelo.

Explicando de uma forma simples: você não precisa ser um cientista de dados para contribuir no assunto, e os especialistas na área de inteligência artificial (e também cientistas de dados) podem usar o plataformas para fazer contribuições que beneficiem a todos. Não posso deixar de ressaltar o quão poderoso isto é –tanto para a comunidade como para as empresas!

A inovação em IA não deve ser limitada a organizações que podem pagar enormes fazendas de GPU ou brigadas de cientistas de dados. Todos, desde desenvolvedores até equipes de operações de TI e linhas de negócios, precisam ter a capacidade de contribuir para a IA de alguma forma, da maneira que desejarem.

Essa é a beleza do código aberto ele traz a acessibilidade para o mundo frequentemente fechado da IA. É nesse sentido que a estratégia de produtos de IA está caminhando. Nossa história incorpora nossa filosofia.

Habilitamos o poder do código aberto para Linux, Kubernetes e computação em nuvem híbrida para empresas. Agora, estamos fazendo o mesmo com a IA. Todos podem beneficiar da IA, por isso todos devem poder acessá-la e fazer contribuições. Vamos todos fazer isso de maneira aberta, sem barreiras nem obstáculos no horizonte!

Sobre o autor: Ashesh Badani é diretor de produtos e vice-presidente sênior da Red Hat.