2024红帽全球峰会:CEO行业洞察分享
趣味科技
2024-05-13 19:52:07

原标题:2024红帽全球峰会:CEO行业洞察分享

作为全球IT领域一年一度的行业盛宴,2024红帽全球峰会于近日盛大召开。生成式AI与大模型是当前IT行业最受关注的热点话题,而红帽在生成式AI与大模型领域的最新动作,也理所当然地成为了本届峰会观众目光聚集的焦点。

作为世界领先的开源解决方案供应商,红帽在峰会上宣布推出红帽企业Linux AI(RHEL AI)。该基础模型平台整合了IBM研究院的开源授权Granite大型语言模型(LLM)系列、基于大规模对话机器人对齐(LAB)方法的InstructLab模型对齐工具,以及通过InstructLab项目实施的社区驱动模型开发方法,可以让用户更加便捷地开发、测试和部署生成式AI模型,并已集成到红帽的混合机器学习运营平台OpenShift AI中。

在红帽企业传播高级总监Allison Showalter主持的红帽全球峰会亚太媒体沟通会上,红帽总裁兼CEO Matt Hicks还向与会媒体分享了红帽对于生成式AI和大模型领域的深刻洞察,以及红帽深耕AI行业多年积累的心得体会。相信关注IT行业最新动向的读者朋友们,都能从这次访谈中获益匪浅。

灵活支持小型开源模型

Matt Hicks表示,训练和教育模型家族的新技术,为红帽带来了巨大的机会。这让红帽的客户能够开始探索开源的、较小的模型,并允许红帽加入自己的创意和开源贡献,来进一步改善这些模型。红帽的优势在于对运行位置的核心灵活性,支持小型的开源模型进行混合部署,并支持包括英特尔、英伟达、AMD等所有主要GPU供应商。用户可以在公有云或数据中心训练这些模型,并在边缘进行部署。

开源技术加速企业AI发展

谈到Instruct Lab项目的快速发展以及其对企业的价值,Matt Hicks表示Instruct Lab旨在解决企业在微调过程中遇到的数据挑战,通过合成数据增强技术来实现数据贡献的小型化,从而方便协作。该项目的快速发展,让IBM研究所在一个月前决定将其作为峰会重点公告的中心。与此同时,关于混合云和人工智能结合,红帽认为构建一个坚实的混合云基础,对企业AI发展来说至关重要,红帽可以在这方面为企业提供大量帮助。

生成式AI技术的发展趋势

谈到生成式AI技术在不同领域的应用和发展趋势,Matt Hicks认为目前许多客户使用的“全知模型”虽然功能强大,但是运行和训练成本高昂,而且无法适应所有场景。为了充分发挥人工智能的潜力,需要改进小型模型,使其更好地适应实际任务,并能够在不同的设备上进行训练。此外随着ARM芯片和苹果新芯片等新的硬件选项和技术不断涌现,生成式AI应用也将不断拓展升级,这也让红帽对AI技术未来一两年的发展充满期待。

红帽在开源社区的努力与成果

最近一段时间,xz工具和库的安全漏洞问题在业界引发了诸多关注,有人认为这暴露了开源的弱点,而Matt Hicks的观点刚好相反。Matt Hicks指出,这是一个非常复杂的问题,而且需要长时间的信任建立,才能被攻击者利用。但是问题被发现后很快就得到了解决,这也体现了开源社区的强大之处。红帽公司在开源领域做出了很多努力,包括创建检查、了解代码质量和克隆自己的副本等措施,都是为了让开源社区更加健康。虽然我们可能永远无法完全解决不良行为者插入恶意代码的问题,但是通过广泛合作和共同努力,我们仍然可以有效地应对这些挑战。

AI助力IT团队更专注核心业务

Matt Hicks指出,AI可以帮助IT团队更好地理解和维护应用程序,从而将更多的时间和精力用于创造性工作和解决业务挑战。虽然IT技术支出可能会受到通货膨胀等因素的影响,但是在整体上仍会保持强劲,特别是在GPU能力等方向上的投资。这些变化旨在减轻工作负担,提高工作效率和安全性,同时也让员工更多地专注于业务方面的贡献。

传统IT技术与AI的交融与创新

传统IT技术和AI之间有着怎样的关系?它们应该如何相互交融和创新?Matt Hicks指出,AI是一种非常重要的工具,RHEL和OpenShift是两个重要的平台,可用来运行和管理各种应用程序和服务,RHEL AI和OpenShift AI则提供了针对大语言模型的特殊功能和支持。这些技术的融合与发展,将使得客户更加容易地在生产环境中运行这些模型,将其应用于商业、医疗保健、科学研究等各个领域,并对其功能和安全性有更大信心。

开源模型的优势与挑战

开源模型和专有模型,这两者的安全风险哪一个更高?Matt Hicks认为,开源模型由于众多参与者的合作优势,可以产生更好的结果和更安全的软件。但是与此同时,开源模型在安全框架上的合作也需要进一步完善。此外开源的优势在于不受地域或国家的限制,虽然目前亚太地区在模型语言能力方面还存在挑战,但是开源正在努力增加新的语言,使得AI在英语不普及的地区更加易于接触,让用户也能像以英语为母语的人一样高效使用AI模型。预计这些进步将在一年之内就能显现出来。

开源在软件定义汽车中扮演的角色

当今汽车行业正在经历从燃油车向电动车的转变,这需要对车载操作系统进行重新思考设计,特别是在电子系统和控制方面。即使对于传统的燃油车,设计和驾驶辅助程序也在重新审视。在软件定义汽车以及与AI的交叉点上,Matt Hicks认为开源技术将在未来的车辆设计和驾驶辅助程序中发挥重要作用。未来的汽车就像是轮子上的小型数据中心,从运行复杂的娱乐系统,到驾驶辅助功能,再到控制汽车所有动态,生成式AI和开源技术将大有可为。

红帽的独特优势以及负责任的AI

Matt Hicks认为,与竞争对手相比,红帽始终坚持自己在Linux和虚拟化等领域的优势,并且将这些领域扩展到了容器、镜像空间、将机器移动到剧场化,现在又扩展到了AI领域。红帽的自我颠覆能力以及紧跟技术趋势不断前进的能力,使得红帽成为了一个极具价值的合作伙伴。除此以外,红帽还非常注重保护创作者的权益,遵守开源许可证规定,同时加强安全框架,建立共同平台应对新的安全威胁,并且能够通过培育社区参与,显著提升AI整体安全水平。

AI大模型如何助力企业IT

谈到生成式AI与大模型技术的发展对企业IT的影响,Matt Hicks以红帽发布的Granite代码模型为例,该模型已经在119种不同的语言上进行了训练,可以根据用户的需求进行调整。从笔记本电脑到服务器,都可以运行功能强大的小型开源模型,还可以根据用户特定的用力进行训练和优化,从而极大地提升用户体验。而在开源数据训练和许可方面,生态系统的可持续性至关重要。因为如果每个人都在开源数据上进行训练但是又不遵守许可证,将有可能削弱生态系统的可持续性。不过这个挑战并非不可克服,通过了解用户的训练数据并在推荐中提供透明度,仍然可以保证合规性。红帽也致力于帮助客户在处理这些问题时感到更加舒适和安全。

传统和云原生平台及AI需求平衡

在传统和云原生平台以及AI的需求之间如何保持平衡?红帽通过优化PyTorch和Python等核心软件堆栈,使得Linux在支持大语言模型操作方面发挥了重要作用。与此同时,红帽将AI模型与Linux捆绑在一起,以便更好地满足传统平台和AI应用的硬件需求。尽管使用Linux的方式正在演变,但是毫无疑问Linux未来将继续扮演关键角色,成为AI主导领域的技术基础设施的重要组成部分。

IBM与红帽的合作关系

自从IBM收购红帽以来,IBM与红帽之间的合作关系,就一直是业界人士津津乐道的话题。Matt Hicks表示,红帽一直保持着自己的独立性,而IBM则通过其全球影响力来扩展和增强红帽的使命。这种关系不仅取得了成功,而且还代表了IBM致力于进入新领域的重大转变。IBM与红帽有着相同的使命,并对共同努力为世界带来的潜力充满期待。双方在硬件能力和创新等领域的紧密合作,也在近年来的丰硕成果中得到了充分体现。双方的这一合作关系,也体现了IBM真正倾向于开源模式,并积极拥抱开源模型和AI贡献的态度。

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