責任ある実用的なAIのためのオープンで小さな言語モデルの赤い帽子

AIの開発と使用に対する地政学的な影響

グローバルなイベントが私たちの世界を形成し続けているため、テクノロジーセクター、特にAI市場に影響を与えることは避けられません。この影響は、AIの開発方法、その方法論、および企業内でのアプリケーションにまで及びます。現在のAIの風景は興奮と懐疑論の混合であり、その可能性を受け入れる人もいれば、発達の初期段階のために慎重なままである人もいます。

有名なプロバイダーのような伝統的な閉ループの大型言語モデル（LLM）は、Llama、Deepseek、BaiduのErnie X1などの新しい、よりオープンなモデルとの競争に直面しています。対照的に、オープンソースの開発は、「責任あるAI」の概念に合わせて、透明性とコミュニティ貢献の機会を提供します。このアプローチでは、環境への影響、使用倫理、学習データソース、およびデータの主権、言語、政治に関連する問題を考慮します。

オープンソースビジネスモデルの成功で知られるRed Hatは、AIに共同で透明なアプローチを適用することに熱心です。 Red HatのEMEAのCTOであるJulio Guijarroとの最近の会話の中で、私たちは、責任を持ち、持続可能な企業に価値を加える方法で生成AIの力を活用する戦略について議論しました。

教育と透明性の必要性

ジュリオは、AI周辺のより多くの教育の必要性を強調し、その複雑な性質が多くの人にとって「ブラックボックス」になることが多いことを指摘しました。 「複雑な科学と数学に深く根ざしたAIの内部の仕組みは、ほとんど知られていないままです」と彼は言いました。 「この透明性の欠如は、AIが閉じた環境で開発されると悪化します。」

追加の課題には、特定の言語の過小評価、データ主権の懸念、および信頼の問題が含まれます。ジュリオは、「データは組織の最も貴重な資産であり、企業はさまざまなプライバシーポリシーを備えた公共プラットフォームに機密データを公開するリスクを認識している必要があります。」

AIに対するRed Hatのアプローチ

AIに対する世界的な需要に対するRed Hatの反応は、従来のAIサービスに関連する疑問と制限に対処しながら、エンドユーザーに利益を提供することに焦点を当てています。ジュリオは、ソリューションとしての小言語モデル（SLMS）の可能性を強調しました。これらのモデルは、専門家以外のハードウェアを使用してローカルまたはハイブリッドクラウドで実行でき、ローカルビジネスデータにアクセスできます。 SLMは効率的でタスク固有であり、LLMよりも少ないリソースが必要です。

SLMSの重要な利点の1つは、急速に変化するビジネスデータで最新の状態を維持する能力です。 「データ生成は、ビジネスプロセスのすぐ隣にある大きな雲の外で起こるため、大規模な言語モデルはすぐに時代遅れになる可能性があります」とジュリオは説明しました。

コストももう1つの重要な要因です。 「LLMを使用したカスタマーサービスのクエリは、かなりの隠れたコストが発生する可能性があります」とジュリオは言いました。 「AIの前に、データクエリには予測可能な範囲とコストがありました。LLMSを使用すると、それぞれの相互作用が反復モデ​​ルで動作するため、コストをエスカレートできます。オンプレミスを実行することで、コストをより強く制御できます。

幸いなことに、組織はGPUのような特殊なハードウェアに多額の投資をする必要はありません。 Red Hatは、すべてのクエリで大規模な汎用データセットを処理するのではなく、ビジネスが必要とする特定のモデルに焦点を当てた、標準のハードウェアで実行するための最適化モデルに取り組んでいます。

小型のローカライズされたモデルの重要性

ローカルデータを使用して参照することにより、結果は特定のニーズに合わせて調整できます。ジュリオは、アラブやポルトガル語を話す世界のような地域でプロジェクトを参照しました。

LLMには、時間に敏感または顧客向けのアプリケーションに影響を与える可能性のある待ち時間の問題など、実際的な課題があります。リソースと結果をユーザーの近くに保持すると、これらの問題を軽減できます。

信頼は、責任あるAIのもう1つの重要な側面です。 Red Hatは、透明性を高め、コミュニティの関与をより広めるためのオープンプラットフォーム、ツール、モデルを支持しています。 「それは誰にとっても重要です」とジュリオは述べました。 「私たちは、モデルを公開するだけでなく、ユーザーがそれらを複製、調整し、サービスを提供するためのツールを提供することで、AIを民主化する能力を構築しています。」

Red Hatの最近のNeural Magicの買収は、企業がAIをより簡単に拡大し、推論のパフォーマンスを改善し、VLLMプロジェクトを通じてAIワークロードの構築と展開においてより多くの選択肢を提供することを目的としています。さらに、IBM Researchとの協力により、Red HatはInstructlabをリリースし、貴重なビジネス知識を持っている非DATA科学者にAI開発を開きました。

AIの未来

AIバブルについては多くの推測がありますが、Red HatはAIが特定のユースケースに合わせてオープンソースのままである未来を信じています。このアプローチは経済的に実行可能であり、すべての人がアクセスしやすくなります。 Red HatのCEOであるMatt Hicksが、「AIの未来はオープンです」と述べたように。