Comunidades abertas trazem o potencial da IA para a realidade

Há um ano, subi ao palco do Red Hat Summit e falei sobre o momento da IA em nossa indústria. Fazia apenas alguns meses que o mundo havia começado a ver o potencial das tecnologias generativas de IA, como o ChatGPT.

Desde então, a especulação sobre as possibilidades da IA generativa tem se tornado um tema cada vez mais frequente nas salas de reuniões executivas, nas comunidades de engenharia e até mesmo na mesa de jantar com familiares e amigos. Ela pode realmente aumentar a produtividade da minha força de trabalho em 10 vezes? Um trilhão de parâmetros é muito? Posso deixar o modelo criar meus gráficos para aulas de estatística?

Minha própria experiência pessoal com IA generativa consumiu algumas noites. Baixei modelos em meu laptop. Usei-os para escrever alguns códigos, redigir alguns e-mails e resumir alguns relatórios. Estou entusiasmado com o que você pode realizar quando combina sua própria curiosidade com as informações do mundo e um assistente de IA que traz “expertise” para todos os tipos de situações. Vamos ranquear esse nível de entusiasmo de 8/10.

Mas, olhando para trás, para essas primeiras experiências, percebo agora que faltava alguma coisa. Eu me faria perguntas como:

• “Por que não posso tornar esta IA mais personalizada?”
• “Onde esta IA poderia ser usada para ajudar mais minhas equipes?”
• “E se as comunidades pudessem melhorar isso como fazemos com o software open source?”
• “A IA seguirá os padrões do código aberto ou voltaremos ao proprietário?”

Como líder empresarial, espera-se que eu obtenha o melhor de nossas equipes. O desafio é que somos uma organização dinâmica, com associados espalhados por todo o mundo. Temos diferentes conhecimentos que são necessários em diferentes lugares ao mesmo tempo. Como aproveitamos as habilidades e o conhecimento de nosso pessoal para melhorar o maior número possível de partes do negócio? Então desafiei os Red Hatters com esta observação:

Em algum lugar da nossa empresa, existe um especialista no assunto com habilidades e conhecimento sobre alguma parte única do nosso negócio. E em algum outro lugar da empresa, há um gerente que gostaria de ter dezenas ou milhares de clones desse especialista no assunto em sua equipe. Num mundo perfeito, haveria uma maneira simples de transferir as habilidades e o conhecimento de um indivíduo para uma equipe ou para diversas equipes. Isso permitiria que o negócio crescesse mais rapidamente. Isso reduziria a complexidade da integração de novas contratações. Promoveria novas ideias porque a base de conhecimentos especializados estaria disponível para qualquer pessoa desenvolver. E poderia até permitir que aquele especialista no assunto aproveitasse um pouco mais as próximas férias, sabendo que seu telefone não tocará enquanto estiver relaxando na praia.

Nossa liderança percebeu que, se isso fosse possível, não apenas melhoraria a Red Hat, mas também teria o potencial de melhorar significativamente os negócios de todos os nossos clientes. E se pudéssemos torná-lo colaborativo, também permitiríamos que os nossos parceiros contribuíssem com os seus conhecimentos.

Portanto, enquanto me preparo para falar no Red Hat Summit esta semana, tenho o prazer de anunciar que tornamos esse potencial uma realidade. Em colaboração com a IBM, estamos dando o próximo passo para trazer o open source para a IA. Nas últimas duas semanas, abrimos o código-fonte de dois elementos importantes que acreditamos que trarão uma experiência verdadeiramente aberta ao mundo dos LLMs de IA generativos.

Primeiro, a Red Hat e a IBM abriram o código-fonte da linguagem Granite e dos assistentes de código LLMs. Isto se baseia nos esforços que Meta e Mistral têm feito para trazer modelos abertos ao mercado. Estamos dando um passo adiante, não apenas tornando o modelo aberto (licença), mas também os pesos e as fontes de dados.

Em segundo lugar, abrimos o código-fonte do InstructLab, que usa um novo método de ajuste de alinhamento baseado em dados sintéticos para Large Language Models. O InstructLab permite que qualquer pessoa, não apenas cientistas de dados, seja o especialista no assunto que pode ajudar a treinar e ajustar um modelo.

Combinados, estes dois anúncios permitem que comunidades de pessoas ensinem os LLMs a aprender da mesma forma que os humanos aprendem.

Ao trazer um conjunto de modelos abertos para a comunidade, todos podemos colaborar abertamente para viabilizar modelos que agreguem valor a indivíduos, equipes e empresas. Ao capacitar esses modelos com um conjunto de ferramentas abertas que permitem a qualquer pessoa contribuir para um modelo e ajustá-lo de novas maneiras, podemos realmente desbloquear o potencial da especialização no assunto em qualquer lugar.

Acreditamos que estes dois anúncios irão guiar os próximos passos para trazer a riqueza das comunidades abertas, das contribuições abertas e das ideias abertas para a IA. Ao reduzir as barreiras à participação ativa na criação de IA que funcione para o SEU trabalho, para as SUAS equipes e para o SEU negócio, acreditamos que a próxima geração de IA para os negócios está chegando.

Portanto, em nome da Red Hat, esperamos colaborar com todos vocês para trazer todos os fundamentos do código aberto para a IA. Vamos ver o que é possível!