{"id":20305,"date":"2025-02-17T15:13:53","date_gmt":"2025-02-17T14:13:53","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20305"},"modified":"2025-02-17T15:13:53","modified_gmt":"2025-02-17T14:13:53","slug":"la-ia-de-codigo-abierto-el-punto-de-vista-de-red-hat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20305","title":{"rendered":"La IA de c\u00f3digo abierto: el punto de vista de Red Hat"},"content":{"rendered":"

Hace m\u00e1s de tres d\u00e9cadas, Red Hat vio el potencial de c\u00f3mo el desarrollo y las licencias de c\u00f3digo abierto pod\u00edan crear un mejor software para impulsar la innovaci\u00f3n en TI. Treinta millones de l\u00edneas de c\u00f3digo despu\u00e9s, Linux no solo se ha convertido en el software de c\u00f3digo abierto m\u00e1s exitoso, sino en el software m\u00e1s exitoso de la historia<\/strong><\/p>\n

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Por Chris Wright, Chief Technology Officer y Senior Vice President of Global Engineering de Red Hat<\/em><\/span><\/p>\n

Nuestro compromiso con los principios del c\u00f3digo abierto persiste a d\u00eda de hoy, tanto en nuestro modelo de negocio como en nuestra cultura corporativa. Creemos que estos conceptos pueden tener el mismo impacto en la inteligencia artificial (IA) si se aplican de la manera correcta. Sin embargo, existe una clara divisi\u00f3n dentro del mundo de la tecnolog\u00eda en cuanto a cu\u00e1l es \u00abla manera correcta\u00bb.
\nLa IA, especialmente los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) que impulsan la IA generativa, no puede verse de la misma manera que el software de c\u00f3digo abierto. A diferencia del software, los modelos de IA consisten principalmente en pesos del modelo, que son par\u00e1metros num\u00e9ricos que determinan c\u00f3mo un modelo procesa las entradas, as\u00ed como las conexiones que establece entre varios puntos de datos. Los pesos del modelo entrenados son el resultado de un extenso proceso de entrenamiento que involucra grandes cantidades de datos de entrenamiento que se preparan, mezclan y procesan cuidadosamente.
\nSi bien los pesos del modelo no son software, en algunos aspectos cumplen una funci\u00f3n similar al c\u00f3digo. Es f\u00e1cil hacer la comparaci\u00f3n de que los datos son, o son an\u00e1logos a, el c\u00f3digo fuente del modelo. En el c\u00f3digo abierto, el c\u00f3digo fuente se define com\u00fanmente como la \u00abforma preferida\u00bb para realizar modificaciones al software. Los datos de entrenamiento por s\u00ed solos no encajan en este rol debido a su enorme volumen y al complejo proceso de preentrenamiento. Este proceso crea una conexi\u00f3n tenue e indirecta entre cada dato de entrenamiento, los pesos entrenados y el comportamiento final del modelo.
\nLa mayor\u00eda de las mejoras y perfeccionamientos de los modelos de IA que se est\u00e1n llevando a cabo actualmente en la comunidad no implican el acceso ni la manipulaci\u00f3n de los datos de entrenamiento originales. M\u00e1s bien, son el resultado de modificaciones en los pesos del modelo o de un proceso de ajuste fino que tambi\u00e9n puede servir para ajustar el rendimiento del modelo. La libertad para realizar esas mejoras en el modelo requiere que los pesos se publiquen con todos los permisos que los usuarios reciben bajo las licencias de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n

La visi\u00f3n de Red Hat sobre la IA de c\u00f3digo abierto<\/strong>
\nRed Hat considera que el umbral m\u00ednimo para la IA de c\u00f3digo abierto son los pesos del modelo con licencia de c\u00f3digo abierto combinados con componentes de software de c\u00f3digo abierto. Este es un punto de partida para la IA de c\u00f3digo abierto, no el destino final. Animamos a la comunidad de c\u00f3digo abierto, a las autoridades reguladoras y a la industria a seguir esforz\u00e1ndose por lograr una mayor transparencia y alineaci\u00f3n con los principios del desarrollo de c\u00f3digo abierto a la hora de entrenar y ajustar los modelos de IA.
\nEsta es la visi\u00f3n de Red Hat sobre c\u00f3mo nosotros, como ecosistema de software de c\u00f3digo abierto, podemos participar de forma pr\u00e1ctica en la IA de c\u00f3digo abierto. No es un intento de una definici\u00f3n formal, como la que est\u00e1 llevando a cabo la Open Source Initiative (OSI) con su Definici\u00f3n de IA de C\u00f3digo Abierto (OSAID). Nuestro punto de vista hasta la fecha es simplemente nuestra opini\u00f3n sobre lo que hace que la IA de c\u00f3digo abierto sea alcanzable y accesible para el conjunto m\u00e1s amplio de comunidades, organizaciones y proveedores.
\nPonemos en pr\u00e1ctica esta visi\u00f3n a trav\u00e9s de nuestro trabajo en comunidades de c\u00f3digo abierto, como el proyecto InstructLab, liderado por Red Hat, y nuestro trabajo en torno a la familia Granite de modelos con licencia de c\u00f3digo abierto con IBM Research. InstructLab reduce significativamente las barreras para la contribuci\u00f3n de modelos de IA por parte de profesionales que no se dedican a la ciencia de datos. Con InstructLab, expertos de diversos sectores pueden aportar sus conocimientos y habilidades, tanto para uso interno como para impulsar un modelo de IA de c\u00f3digo abierto compartido y accesible para las comunidades upstream.
\nLa familia de modelos Granite 3.0 aborda una amplia gama de casos de uso de IA, desde la generaci\u00f3n de c\u00f3digo hasta el procesamiento del lenguaje natural y la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n de grandes conjuntos de datos, todo bajo una licencia de c\u00f3digo abierto permisiva. Ayudamos a IBM Research a traer una familia de modelos de c\u00f3digo Granite al mundo del c\u00f3digo abierto y continuamos apoyando la familia de modelos, tanto desde el punto de vista del c\u00f3digo abierto como parte de nuestra oferta de Red Hat AI.
\nLas repercusiones causadas por los recientes anuncios de DeepSeek muestran c\u00f3mo la innovaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto puede impactar la IA, tanto a nivel de modelo como en otros aspectos. Obviamente, existen preocupaciones sobre el enfoque de DeepSeek, especialmente la falta de claridad en su licencia respecto a la creaci\u00f3n del modelo, lo que refuerza la necesidad de transparencia. Dicho esto, esta disrupci\u00f3n valida nuestra visi\u00f3n del futuro de la IA: uno abierto, centrado en modelos m\u00e1s peque\u00f1os, optimizados y abiertos que se pueden personalizar para casos de uso de datos empresariales espec\u00edficos en cualquier lugar y en todas partes de la nube h\u00edbrida.<\/p>\n

Expandiendo la IA de c\u00f3digo abierto m\u00e1s all\u00e1 de los modelos<\/strong>
\nLa tecnolog\u00eda y los principios de desarrollo del c\u00f3digo abierto son fundamentales para nuestras ofertas de IA, al igual que para nuestra cartera de Red Hat AI. Red Hat OpenShift AI se basa en Kubernetes, KubeFlow, contenedores compatibles con Open Container Initiative (OCI) junto con una serie de otras tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto nativas de la nube. Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) incorpora la familia Granite LLM de IBM, bajo licencia de c\u00f3digo abierto, y el proyecto de c\u00f3digo abierto InstructLab.
\nLa labor de Red Hat en el \u00e1mbito de la IA de c\u00f3digo abierto va mucho m\u00e1s all\u00e1 de InstructLab y la familia de modelos Granite, abarcando las herramientas y plataformas necesarias para el consumo y uso productivo de la IA.<\/p>\n

Participamos activamente en un n\u00famero cada vez mayor de proyectos y comunidades upstream, y hemos iniciado muchos m\u00e1s por nuestra cuenta, incluidos (entre otros):
\n\u25cf RamaLama, un proyecto de c\u00f3digo abierto que busca simplificar y facilitar la gesti\u00f3n y el servicio local de modelos de IA;
\n\u25cf TrustyAI, un conjunto de herramientas de c\u00f3digo abierto para construir flujos de trabajo de IA m\u00e1s responsables;
\n\u25cf Climatik, un proyecto centrado en ayudar a que la IA sea m\u00e1s sostenible en t\u00e9rminos de consumo de energ\u00eda;
\n\u25cf Podman AI Lab, un conjunto de herramientas para desarrolladores enfocado en facilitar la experimentaci\u00f3n con LLMs de c\u00f3digo abierto;<\/p>\n

Nuestro reciente anuncio sobre Neural Magic refuerza nuestra visi\u00f3n de la IA, haciendo posible que las organizaciones alineen modelos de IA m\u00e1s peque\u00f1os y optimizados, incluidos los modelos con licencia de c\u00f3digo abierto, con sus datos, donde quiera que residan en la nube h\u00edbrida. Las organizaciones de TI pueden usar el servidor de inferencia vLLM para impulsar las decisiones y los resultados de estos modelos, lo que ayuda a construir un stack de IA basado en tecnolog\u00edas transparentes y compatibles.
\nPara Red Hat, la IA de c\u00f3digo abierto vive y respira en la nube h\u00edbrida. La nube h\u00edbrida proporciona la flexibilidad que tanto se necesita para elegir el mejor entorno para cada carga de trabajo de IA, optimizando el rendimiento, el coste, la escalabilidad y los requisitos de seguridad. Nuestras plataformas, objetivos y organizaci\u00f3n respaldan este esfuerzo, y esperamos colaborar con partners de la industria, nuestros clientes y la comunidad de c\u00f3digo abierto en general a medida que continuamos impulsando la innovaci\u00f3n de la IA de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n

Existe un inmenso potencial para ampliar esta colaboraci\u00f3n abierta en el espacio de la IA. Vemos un futuro que abarca el trabajo transparente en los modelos, as\u00ed como su entrenamiento. Ya sea la pr\u00f3xima semana o el pr\u00f3ximo mes (o antes, dada la rapidez con la que evoluciona la IA), continuaremos respaldando y adoptando los esfuerzos que ampl\u00edan los l\u00edmites de lo que significa democratizar y abrir el mundo de la IA.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Chris Wright, Chief Technology Officer y Senior Vice President of Global Engineering de Red Hat<\/em><\/span><\/p>\n

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