Ottimizza l'innovazione IA con i modelli open source

In tutti i settori, l'intelligenza artificiale (IA) generativa continua a trasformare il modo in cui le organizzazioni gestiscono le operazioni, prendono decisioni e offrono soluzioni innovative.

Dalle esperienze dei clienti personalizzate, passando per la creazione automatizzata di contenuti, fino al supporto decisionale migliorato, l'IA generativa aiuta le aziende a semplificare i processi, aumentare la produttività ed esplorare nuove possibilità. Investendo in soluzioni di intelligenza artificiale innovative, le organizzazioni possono rafforzare la propria capacità di gestire la complessità, rispondere alle esigenze in evoluzione e raggiungere obiettivi strategici.

Tuttavia, per molte aziende raggiungere il pieno potenziale delle tecnologie di IA generativa presenta delle sfide. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) proprietari hanno costi di licenza elevati e richiedono risorse hardware estese sia per l'addestramento che per l'inferenza. Questo li rende costosi da distribuire e gestire negli ambienti IT aziendali. L'addestramento e l'ottimizzazione di LLM per scenari di utilizzo di clienti e settori specifici possono essere difficili quando sviluppatori ed esperti in materia dell'organizzazione, che comprendono pienamente i requisiti applicativi e aziendali, non dispongono delle competenze specialistiche necessarie in ambito di data science. Inoltre, i dati proprietari e riservati archiviati in ambienti di cloud ibrido complessi (come datacenter privati, risorse di cloud pubblico e deployment all'edge) possono complicare l'addestramento efficace dei modelli di IA generativa, soprattutto quando i requisiti normativi limitano il movimento dei dati tra sedi diverse.

Red Hat offre un approccio semplificato che rende l'IA generativa accessibile agli sviluppatori e agli esperti di dominio all'interno delle organizzazioni. Con Red Hat® AI si possono addestrare ed eseguire in modo efficiente modelli di IA generativa sulle distribuzioni di server di produzione, in modo che i team possano avanzare rapidamente nei loro percorsi con l'IA senza inutili complessità.

Gli LLM hanno capacità di generazione e comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, i notevoli costi di elaborazione per l'addestramento e l'inferenza, che richiedono molte risorse, possono renderli impraticabili per molte applicazioni aziendali. Fortunatamente, per la maggior parte delle organizzazioni queste ampie capacità non sono necessarie, poiché i modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM), più mirati e per attività specifiche, soddisfano meglio le loro esigenze.

Gli SLM hanno dimensioni ridotte che richiedono una quantità nettamente inferiore di risorse di elaborazione, dati ed energia. Inoltre, questi modelli di IA generativa sono efficienti e convenienti per molte applicazioni aziendali. Offrono un addestramento dei modelli più rapido, un fine tuning semplificato e un approccio più sostenibile allo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Ottimizzando la distribuzione e migliorando le prestazioni delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, gli SLM contribuiscono a ridurre i costi e offrono soluzioni innovative e personalizzate per soddisfare gli obiettivi aziendali.

I vantaggi per le organizzazioni sono molteplici. Grazie alle dimensioni compatte e alla riduzione dei dati necessari, è possibile personalizzare gli SLM in modo rapido ed efficiente per attività o domini specifici, ottenendo modelli di IA generativa più accurati ed economici. Integrando le conoscenze e le competenze dell'organizzazione direttamente nei parametri dell'SLM durante l'addestramento si può migliorare la pertinenza del modello, ridurre le esigenze di riaddestramento e abbreviare i tempi di sviluppo di applicazioni e servizi fondamentali basati sull'intelligenza artificiale. Dato che si possono distribuire in modo efficiente in ambienti IT aziendali in sede o di cloud privato, gli SLM semplificano la protezione dei dati di addestramento riservati e proprietari, mantenendo al contempo il controllo sugli accessi, semplificando la conformità normativa e riducendo la dipendenza da provider esterni. Inoltre, in ambienti con risorse limitate e deployment all'edge, gli SLM consentono l'esecuzione diretta delle applicazioni in tempo reale sui dispositivi degli utenti, semplificando lo sviluppo ed eliminando la necessità di un'infrastruttura cloud esterna.

L'uso di soluzioni di intelligenza artificiale commerciali spesso solleva preoccupazioni legate a visibilità, privacy e sicurezza, mentre l'incertezza riguardo ai dati di addestramento utilizzati e l'accuratezza delle risposte può aumentare il rischio legale di un'organizzazione. In risposta a queste sfide, gli LLM stanno diventando sempre più open source, offrendo libertà, scelta e trasparenza che aiutano a comprendere, personalizzare e fidarsi maggiormente dei modelli utilizzati.

Includendo sia componenti software open source con licenza che pesi del modello, preaddestrati da un provider attendibile, gli LLM e gli SLM open source consentono di contribuire con dati e competenze ai modelli di base e ai set di dati di addestramento in modo trasparente e affidabile. Consentono inoltre di evitare il vendor lock-in, permettendo di mantenere il pieno controllo sulle soluzioni di intelligenza artificiale senza essere vincolati a sistemi proprietari. Dato che i provider affidabili rivelano l'origine dei dati utilizzati per addestrare i modelli open source, è possibile valutare la qualità del modello e garantire che non siano coinvolti dati dannosi o biased prima di aggiungere dati proprietari e riservati. Inoltre, le pratiche di governance aperta aiutano a identificare e mitigare i pregiudizi durante lo sviluppo dei modelli, promuovendo la fiducia e la correttezza nei sistemi di IA. 

Infine, con gli LLM open source distribuiti con licenza Apache 2.0, si può ottenere la flessibilità necessaria per personalizzare e controllare i modelli, garantendo l'adattamento delle soluzioni di intelligenza artificiale innovative per soddisfare i requisiti aziendali.

Offrire soluzioni di intelligenza artificiale convenienti e personalizzate in base alle esigenze aziendali può essere una sfida per molte organizzazioni. Red Hat Enterprise Linux® AI offre una piattaforma di modello fondativo stabile e coerente che accelera e semplifica lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di IA generativa innovative ed enterprise ready. 

Grazie a funzionalità avanzate per l'addestramento, il test e l'esecuzione di SLM per attività specifiche, Red Hat Enterprise Linux AI consente di creare applicazioni e servizi di intelligenza artificiale personalizzati e convenienti. La famiglia Granite di modelli di IA generativa open source con licenza, distribuiti dietro licenza Apache 2.0 e trasparente riguardo ai set di dati di addestramento, è una componente chiave della piattaforma e consente di adottare l'IA generativa più rapidamente utilizzando modelli più piccoli ed efficienti che riducono i costi operativi senza compromettere le prestazioni. Inoltre, gli strumenti di allineamento del modello InstructLab semplificano i processi di fine tuning, rendendo l'intelligenza artificiale accessibile agli sviluppatori e agli esperti di dominio grazie all'allineamento dei modelli ai dati dell'organizzazione e all'ampliamento dell'accesso ai modelli di IA generativa sviluppati dalla community.

Red Hat Enterprise Linux AI, fornito come immagine di avvio con le librerie di IA più diffuse come PyTorch e gli acceleratori ottimizzati per l'hardware di NVIDIA, Intel e AMD, semplifica l'integrazione di tecnologie di intelligenza artificiale cruciali, ottimizzando al contempo l'addestramento e l'inferenza dei modelli sui server di produzione, in modo da poter iniziare i progetti di IA generativa in modo efficiente. Il supporto tecnico per la produzione e l'indennizzo della proprietà intellettuale dei modelli aiutano a ridurre i rischi, concentrandosi al contempo sullo sviluppo, la distribuzione e la gestione di soluzioni di intelligenza artificiale innovative in modo sicuro, trasparente e conveniente.

Adotta modelli Granite open source per l'IA aziendale

Le applicazioni e i servizi di intelligenza artificiale di successo richiedono modelli in grado di bilanciare trasparenza, costi e prestazioni, soddisfacendo al contempo le esigenze delle applicazioni aziendali. La famiglia Granite di modelli di IA generativa open source, sviluppata da IBM, soddisfa le esigenze delle applicazioni aziendali e gli scenari reali. Questi modelli, ottimizzati per costi e prestazioni, supportano un'ampia gamma di scenari di utilizzo dell'IA generativa che coinvolgono sia il linguaggio che il codice. La serie di modelli open source Granite include il modello Granite 3.0 8b, i modelli Granite 7b in lingua inglese e i modelli di codice Granite 3b, 8b, 20b e 34b.

I modelli Granite sono distribuiti dietro licenza Apache 2.0 e forniscono un'accessibilità open source completa. Questi modelli di IA di base sono sviluppati in modo indipendente e non derivano da modelli proprietari o non open source. Inoltre, IBM divulga i set di dati e le metodologie utilizzate per l'addestramento, offrendo maggiore trasparenza e affidabilità per le soluzioni di intelligenza artificiale di importanza critica. Leggi il documento tecnico Granite 3.0 language models technical paper per informazioni dettagliate sui dati e sulle pratiche di addestramento che dimostrano l'impegno di IBM a favore dell'accessibilità e della responsabilità.

I modelli open source di linguaggio e codice Granite, completamente indennizzati da Red Hat, offrono una soluzione enterprise ready per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di IA personalizzate. Combinando i modelli innovativi di IBM con l'affidabilità e il supporto delle piattaforme Red Hat, si possono adottare in piena sicurezza soluzioni di IA generativa open source per affrontare le sfide aziendali e ridurre i rischi in tutta l'organizzazione.

Democratizza lo sviluppo dell'IA grazie a InstructLab

Allineare i modelli di IA generativa ai requisiti aziendali può essere un compito difficile che richiede molto tempo, soprattutto quando le competenze e le risorse sono limitate. Gli strumenti di allineamento dei modelli InstructLab consentono di personalizzare i modelli di IA generativa con conoscenze e competenze specializzate. InstructLab, basato sulla tecnologia Large-Scale Alignment for ChatBots (LAB), utilizza un approccio fondato sulla tassonomia per generare e addestrare modelli con dati artificiali di alta qualità. Di conseguenza, puoi migliorare i modelli di IA usando molti meno dati generati da esseri umani e meno risorse di elaborazione di quelle generalmente necessarie per riaddestrare un modello. 

InstructLab semplifica l'addestramento e il fine tuning, consentendo a una più ampia gamma di collaboratori (inclusi sviluppatori ed esperti di dominio senza una vasta esperienza in data science) di partecipare allo sviluppo di modelli di IA generativa. Consentendo agli esperti in materia di partecipare direttamente alla creazione di soluzioni di intelligenza artificiale innovative, InstructLab promuove la collaborazione tra i team tecnici e gli stakeholder aziendali, garantendo che le applicazioni e i servizi di IA siano allineati alle esigenze effettive. Questa democratizzazione dell'allineamento dei modelli di intelligenza artificiale accelera il time to value, aiutando l'intera organizzazione a perfezionare i modelli per raggiungere gli obiettivi aziendali in modo più efficace. Di conseguenza, è possibile allineare i modelli di IA generativa ai propri obiettivi operativi e strategici e migliorare l'accuratezza e la pertinenza delle soluzioni di intelligenza artificiale di importanza critica. Grazie all'integrazione efficiente e conveniente delle conoscenze aziendali, InstructLab aiuta a ottenere risultati più rapidi e un maggiore ritorno sugli investimenti in intelligenza artificiale.

InstructLab supporta un approccio iterativo per il fine tuning dei modelli di IA generativa e incoraggia la collaborazione, consentendo ai membri del team di contribuire con le proprie competenze, mentre gli esperti in materia convalidano e approvano i contributi. Questo processo aiuta a garantire che i modelli rimangano trasparenti, pertinenti e imparziali man mano che si evolvono.

Indipendentemente dalla fase del percorso di adozione dell'intelligenza artificiale in cui ti trovi, Red Hat Enterprise Linux AI offre la coerenza, l'affidabilità e l'innovazione necessarie per raggiungere gli obiettivi. Grazie a una base operativa open source affidabile e a tecnologie di IA integrate, potrai avviare progetti di intelligenza artificiale più facilmente e passare dall'ideazione alla produzione in meno tempo.

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