0
0
dianrakyat.co.id, Jakarta – Peluncuran ChatGPT membuat banyak perusahaan tertarik dengan Generative AI (GenAI). Perusahaan mulai beralih dari evaluasi awal layanan GenAI ke tahap pengembangan aplikasi AI.
Untuk mencapai pengembangan kecerdasan buatan (AI) yang lebih besar, IBM dan Red Hat telah bermitra untuk menciptakan InstructLab, sebuah komunitas terbuka yang dibangun berdasarkan Metode Penyelarasan Skala Besar untuk ChatBots (LAB) IBM dan model kode Granit terbuka.
Proyek InstructLab menyerahkan kepada pengembang untuk membuat model bahasa besar (LLM) atau model sederhana yang memungkinkan AI memahami dan membuat teks dalam bahasa manusia dengan membuat, membuat, dan berkontribusi pada semua posisi terbuka.
Dengan alat perakitan InstructLab, model Granite, dan Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), Red Hat akan memberikan hasil proyek sumber terbuka, terutama dalam bentuk gratis dan dapat digunakan kembali.
Sebagai bagian dari pengumuman InstructLab, IBM juga merilis paket Granite, model bahasa Inggris open source.
Model ini dirilis di bawah lisensi Apache dengan transparansi dalam dokumentasi yang digunakan untuk menentukan model.
Model Granit 7B telah diintegrasikan ke dalam komunitas InstructLab, di mana pengguna akhir dapat menyumbangkan keterampilan dan pengetahuan mereka untuk meningkatkan model yang dirakit, seperti yang mereka lakukan pada proyek terbuka lainnya.
Dukungan yang sama untuk sampel kode Granit di InstructLab akan segera tersedia.
RHEL AI menciptakan jalur terbuka untuk inovasi AI, menggabungkan versi komersial proyek InstructLab dan bahasa serta standar Granite dengan platform Linux komersial untuk kemudahan penerapan di lingkungan infrastruktur hybrid.
Tujuannya adalah untuk menciptakan model sederhana untuk membawa lisensi GenAI open source ke RHEL AI komersial, termasuk: bahasa Granit berlisensi open source dan dukungan kode standar serta perlindungan dari Red Hat Dukungan dan siklus rilis masa distribusi InstructLab yang memberikan dukungan . dan platform hemat biaya. – Cara efektif untuk meningkatkan kapasitas LLM dan memungkinkan lebih banyak orang menyumbangkan pengetahuan dan keterampilannya. Model runtime yang dapat di-boot dan dioptimalkan misalnya dengan model Granite dan paket perkakas InstructLab berdasarkan gambar RHEL dari format gambar RHEL, dengan pustaka runtime Pytorg yang dioptimalkan dan akselerator untuk kerangka kerja AMD Instinct MI300X, GPU Intel, serta NVIDIA dan NeMo. Komitmen dukungan dan siklus hidup Red Hat yang terdepan di industri dimulai dengan pengiriman produk yang andal, dukungan produksi 24/7, dan dukungan seumur hidup.
Selama lebih dari 30 tahun, teknologi open source telah menggabungkan perubahan cepat dengan penghematan biaya TI dan mengurangi hambatan terhadap inovasi.
Red Hat telah memimpin perubahan ini sejak lama, mulai dari menyediakan platform Linux terbuka komersial dengan RHEL di awal tahun 2000an, hingga driver container dan Kubernetes sebagai fondasi open hybrid cloud dan cloud-native, termasuk Red Hat OpenShift.
Peluang ini berlanjut dengan Red Hat yang memanfaatkan strategi AI/ML di cloud hybrid terbuka, memungkinkan beban kerja AI dijalankan di mana pun data berada, baik di pusat data, di beberapa cloud publik, atau di edge.
Lebih dari sekedar bekerja, visi Red Hat untuk AI menempatkan pelatihan dan pemodelan pada halaman yang sama untuk mengatasi keterbatasan seputar validasi data, kepatuhan, dan kerja yang adil dengan lebih baik.
Interoperabilitas platform Red Hat di seluruh wilayah ini, di mana pun platform tersebut dijalankan, sangat penting untuk mengelola inovasi berkelanjutan dalam AI.
Komunitas RHEL AI dan InstructLab semakin membangun visi tersebut, meruntuhkan banyak hambatan dalam pengujian dan membangun model AI sambil menyediakan alat, data, dan ide yang diperlukan untuk mendukung kerja cerdas.
