Acelere a inovação em IA com modelos open source

Em todos os setores, a inteligência artificial (IA) generativa continua transformando como as organizações gerenciam operações, tomam decisões e oferecem soluções inovadoras.

De experiências personalizadas para o cliente e criação automatizada de conteúdo ao suporte aprimorado à tomada de decisões, a IA generativa ajuda as empresas a otimizar processos, aumentar a produtividade e explorar novas possibilidades. Ao investir em soluções inovadoras de IA, as empresas podem fortalecer a capacidade de lidar com a complexidade, responder às demandas dinâmicas e atingir objetivos estratégicos.

Entretanto, para muitas empresas, alcançar todo o potencial das tecnologias de IA generativa é um desafio. Large Language Models (LLMs) proprietários têm altos custos de licenciamento e exigem muitos recursos de hardware para treinamento e inferência. Isso os torna caros de implantar e manter em ambientes de TI empresariais. Quando desenvolvedores e especialistas (que entendem completamente a aplicação e os requisitos de negócios) não têm o conhecimento necessário em ciência de dados, pode ser difícil treinar e ajustar LLMs para casos de uso específicos de clientes e setores. Além disso, dados proprietários e confidenciais armazenados em ambientes complexos de nuvem híbrida (como data centers privados, recursos de nuvem pública e implantações na edge) podem dificultar o treinamento eficaz de modelos de IA generativa, principalmente quando os requisitos regulatórios limitam a movimentação de dados entre locais.

A Red Hat oferece uma abordagem simplificada que torna a IA generativa acessível a desenvolvedores e especialistas de cada área nas empresas. Com o Red Hat® AI, você pode treinar e executar com eficiência modelos de IA generativa em implantações de servidores de produção. Assim, suas equipes podem progredir rapidamente em suas jornadas de IA sem nenhuma complexidade desnecessária.

Os LLMs oferecem capacidade de compreensão e geração de linguagem natural. No entanto, custos computacionais substanciais para treinamento e inferência que exigem muitos recursos podem torná-los impraticáveis para muitas aplicações comerciais. Felizmente para a maioria das empresas, essas amplas capacidades são desnecessárias, pois suas necessidades são melhor atendidas por small language models (SLMs) mais focados e específicos para tarefas.

Sendo de um tamanho menor que exige muito menos recursos de computação, dados e energia, os SLMs são modelos de IA generativa eficientes e econômicos para muitas aplicações empresariais. Eles oferecem treinamento de modelo mais rápido, ajuste fino simplificado e uma abordagem mais sustentável para o desenvolvimento de IA. Com a implantação e o desempenho otimizados de aplicações baseadas em IA, os SLMs diminuem os custos e oferecem soluções inovadoras e personalizadas para atender às suas necessidades empresariais.

Os SLMs oferecem diversas vantagens para as empresas. Com um tamanho compacto e requisitos de dados reduzidos, você pode personalizar SLMs rápida e eficientemente para tarefas ou áreas específicas, resultando em modelos de IA generativa mais precisos e econômicos. Também é possível aumentar a relevância do modelo, reduzir as necessidades de retreinamento e acelerar o cronograma de desenvolvimento de aplicações e serviços essenciais baseados em IA ao incorporar conhecimento e expertise organizacionais diretamente nos parâmetros do SLM durante o treinamento. Como você pode implantá-los com eficiência em ambientes de TI empresarial ou de nuvem privada no local, os SLMs facilitam a proteção de dados de treinamento confidenciais e proprietários, mantendo o controle sobre o acesso, simplificando a conformidade regulatória e reduzindo a dependência de provedores externos. E em ambientes com recursos limitados e implantações na edge, os SLMs permitem que aplicações em tempo real sejam executadas diretamente nos dispositivos dos usuários, simplificando o desenvolvimento e eliminando a necessidade de infraestrutura de nuvem externa.

O uso de soluções comerciais de IA costuma gerar preocupações com visibilidade, segurança, privacidade e proteção de dados, enquanto a falta de clareza sobre os dados de treinamento e a precisão das respostas pode aumentar o risco legal para a organização. Em resposta a esses desafios, os LLMs estão se tornando cada vez mais open source, oferecendo liberdade, escolha e transparência que ajudam você a entender, personalizar e confiar melhor nos modelos que usa.

Com componentes de software licenciados por open source e pesos do modelo (pré-treinados por um fornecedor confiável), os LLMs e SLMs open source possibilitam a contribuição com dados e expertise transparentes e confiáveis para modelos fundamentais e conjuntos de dados de treinamento. Eles também ajudam a evitar a dependência de fornecedor, permitindo que você mantenha o controle total sobre suas soluções de IA sem ficar preso a sistemas proprietários. Como os provedores confiáveis divulgam a origem dos dados usados para treinar modelos de open source, você pode avaliar a qualidade do modelo e garantir que nenhum dado prejudicial ou tendencioso esteja envolvido antes de adicionar seus próprios dados proprietários e confidenciais. Além disso, práticas de governança aberta ajudam a identificar e mitigar vieses durante o desenvolvimento de modelos, promovendo confiança e justiça em sistemas de IA. 

Por fim, com LLMs open source distribuídos sob a licença Apache 2.0, você ganha flexibilidade para personalizar e controlar seus modelos, garantindo a adaptação de soluções inovadoras de IA para atender aos requisitos de negócios.

Fornecer soluções de IA que sejam econômicas e adaptadas às necessidades empresariais pode ser uma luta para muitas organizações.O Red Hat Enterprise Linux® AI oferece uma plataforma de modelo fundamental consistente e estável. Ele acelera e simplifica o desenvolvimento e a implantação de soluções de IA generativa inovadoras e empresariais. 

Com funcionalidades e recursos avançados para treinamento, teste e execução de SLMs específicos para tarefas, o Red Hat Enterprise Linux AI permite criar aplicações e serviços de IA personalizados e econômicos. Um componente essencial da plataforma, a família Granite de modelos de IA generativa open source (distribuídos sob a licença Apache 2.0 com transparência nos conjuntos de dados de treinamento) ajuda você a começar a usar IA generativa em menos tempo. Para isso, eles usam modelos menores e eficientes que reduzem os custos operacionais sem comprometer o desempenho. As ferramentas de alinhamento de modelos do InstructLab também estão incluídas. Com elas, você simplifica os processos de ajuste fino e torna a IA acessível a desenvolvedores e especialistas alinhando os modelos com dados organizacionais e ampliando o acesso aos modelos de IA generativa desenvolvidos pela comunidade.

Entregue como uma imagem inicializável com bibliotecas de IA mais conhecidas, como PyTorch e aceleradores otimizados por hardware da NVIDIA, Intel e AMD, o Red Hat Enterprise Linux AI simplifica a integração de tecnologias de IA essenciais, além de otimizar o treinamento e a inferência de modelos em servidores de produção para você iniciar seus projetos de IA generativa com eficiência. O suporte técnico de produção e a indenização por uso indevido do modelo de propriedade intelectual (PI) ajudam você a mitigar riscos enquanto se concentra na criação, implantação e gerenciamento de soluções inovadoras de IA com confiança, transparência e economia.

Adote modelos Granite open source para IA para empresas

Aplicações e serviços de IA bem-sucedidos exigem modelos que possam equilibrar transparência, custos e desempenho, ao mesmo tempo que atendem às demandas de aplicações empresariais. Desenvolvida pela IBM, a família Granite de modelos de IA generativa open source atende às necessidades de aplicações empresariais e cenários de negócios reais. Otimizados para custo e desempenho, esses modelos oferecem suporte a uma variedade de casos de uso de IA generativa envolvendo linguagem e código. A série de modelos Granite open source inclui o modelo Granite 3.0 8b, os modelos Granite 7b em língua inglesa e os modelos de código Granite 3b, 8b, 20b e 34b.

Os modelos Granite são distribuídos sob a licença Apache 2.0, fornecendo acessibilidade total de open source. Esses modelos fundamentais de IA são criados independentemente e não são derivados de modelos proprietários ou fechados. Além disso, a IBM divulga os conjuntos de dados e metodologias usados para treinamento, oferecendo maior transparência e confiança para soluções críticas de IA. Leia o artigo técnico sobre modelos de linguagem Granite 3.0 para obter insights detalhados sobre dados e práticas de treinamento que mostram o comprometimento da IBM com a transparência e a responsabilidade.

Amparados legalmente pela Red Hat, os modelos de código e linguagem open source da Granite oferecem uma solução para desenvolver e implantar aplicações de IA personalizadas e empresariais. Ao combinar os modelos inovadores da IBM com a confiabilidade e o suporte das plataformas Red Hat, você pode adotar soluções de IA generativa open source para enfrentar desafios empresariais e, ao mesmo tempo, reduzir riscos em sua organização.

Democratize o desenvolvimento da IA com o InstructLab

Alinhar modelos de IA generativa às suas necessidades empresariais pode ser uma tarefa difícil e demorada, especialmente quando a expertise e os recursos são limitados. As ferramentas de alinhamento de modelos do InstructLab permitem que você personalize modelos de IA generativa com conhecimento e habilidades especializados. Com base na tecnologia de alinhamento em larga escala para chatbots (LAB), o InstructLab usa uma abordagem baseada em taxonomia para gerar e treinar modelos com dados sintéticos de alta qualidade. Como resultado, você pode aprimorar modelos de IA usando muito menos informações geradas por humanos e recursos computacionais do que os normalmente necessários para retreinar um modelo. 

O InstructLab simplifica o treinamento e o ajuste fino, permitindo que mais colaboradores (como desenvolvedores e especialistas sem muita experiência em ciência de dados) participem do desenvolvimento de modelos de IA generativa. Ao capacitar especialistas no assunto para participar diretamente na criação de soluções inovadoras de IA, o InstructLab promove a colaboração entre equipes técnicas e stakeholders da empresa, garantindo que aplicações e serviços de IA estejam alinhados às necessidades reais. Essa democratização do alinhamento de modelos de IA acelera o time to value (TTV), ajudando toda a organização a refinar modelos para atingir metas de negócios mais eficazes. Assim, você pode alinhar modelos de IA generativa com seus objetivos operacionais e estratégicos e melhorar a precisão e a relevância de soluções essenciais da IA. Com uma integração eficiente e econômica do conhecimento empresarial, o InstructLab ajuda você a obter resultados mais rápidos e um retorno maior sobre os investimentos em IA.

O InstructLab oferece suporte a uma abordagem iterativa para ajustar modelos de IA generativa. Ele incentiva a colaboração ao permitir que os membros da equipe contribuam com expertise, enquanto especialistas validam e aprovam as informações. Esse processo ajuda a garantir que os modelos permaneçam transparentes, relevantes e imparciais à medida que evoluem.

Não importa onde você esteja em sua jornada de IA, o Red Hat Enterprise Linux AI oferece consistência, confiabilidade e inovação necessárias para o sucesso. Com uma base operacional open source confiável e tecnologias de IA integradas, você pode começar seus projetos de IA com mais facilidade e levar suas ideias do conceito à produção em menos tempo.

Mais informações sobre o Red Hat Enterprise Linux AI.