Red Hat, como referente mundial del Open Source, tiene una visión clara sobre cómo debe desarrollarse la inteligencia artificial (IA) de código abierto. En un contexto donde los modelos cerrados dominan, Red Hat aboga por modelos más pequeños, optimizados y abiertos, que permitan personalización para casos de uso empresariales específicos dentro de la nube híbrida.
El compromiso de Red Hat con el Open Source
Desde hace décadas, Red Hat ha promovido el desarrollo de software basado en el código abierto. Su enfoque es claro: la IA también puede beneficiarse de estos principios si se aplican correctamente. Sin embargo, la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) presentan desafíos particulares, ya que no solo dependen del código, sino también de los pesos del modelo, elementos que determinan su comportamiento.
Los pesos del modelo como clave del código abierto en IA
A diferencia del software tradicional, la IA no se define solo por su código fuente, sino también por los datos de entrenamiento y los pesos resultantes del aprendizaje automático. Para que una IA sea verdaderamente de código abierto, Red Hat establece que al menos los pesos del modelo deben estar disponibles bajo licencias de código abierto, permitiendo modificaciones y mejoras.
La visión de Red Hat sobre la IA de código abierto
Para Red Hat, el umbral mínimo para considerar una IA de código abierto es que sus pesos estén licenciados como tal y que sus componentes de software también sean abiertos. Esto no es un destino final, sino un punto de partida. La compañía insta a la comunidad, la industria y las entidades regulatorias a trabajar en una mayor transparencia en la forma en que se entrenan y ajustan los modelos de IA.
Red Hat está contribuyendo a esta visión con proyectos como:
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InstructLab: facilita la contribución a modelos de IA sin necesidad de ser científico de datos.
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Familia de modelos Granite: desarrollados en colaboración con IBM Research, diseñados para diversas aplicaciones desde generación de código hasta procesamiento de lenguaje natural.
Expandiendo la IA de código abierto
Más allá de los modelos, Red Hat trabaja en herramientas y plataformas que facilitan el uso y desarrollo de IA de código abierto, incluyendo:
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RamaLama: simplifica la gestión y despliegue de modelos de IA.
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TrustyAI: herramientas para garantizar la transparencia y la responsabilidad en IA.
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Climatik: enfocado en la sostenibilidad energética de la IA.
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Podman AI Lab: entornos para experimentación con modelos de IA de código abierto.
El apoyo a modelos como los desarrollados por Neural Magic refuerza su apuesta por modelos de IA optimizados y abiertos, que puedan integrarse con los datos empresariales en la nube híbrida.
Conclusiones
Para Red Hat, la IA de código abierto debe vivir en la nube híbrida, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad. Su compromiso con la comunidad, la industria y la innovación en IA sigue vigente, y continuará promoviendo un ecosistema de IA más abierto, transparente y accesible.
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