Red Hat AI lidera la iniciativa de tecnología transparente y sostenible en medio de los cambios globales en IA. Las tensiones geopolíticas transforman la forma en que las empresas desarrollan y utilizan la inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje grandes y cerrados se enfrentan al escrutinio por la privacidad de los datos y sus altos costos. Red Hat promueve alternativas de código abierto como los modelos de lenguaje pequeños (SLM) para obtener resultados prácticos. En una charla reciente, Julio Guijarro, director de tecnología de Red Hat para EMEA, comparte cómo Red Hat AI libera el poder generativo de forma responsable. Las empresas obtienen valor sin riesgos de caja negra. Este enfoque se ajusta a la filosofía comunitaria de Red Hat, que hace que la IA sea accesible y confiable para todos.
Red Hat AI Champions Small Models para el borde empresarial
Red Hat AI aborda directamente las incógnitas de la IA. Muchos consideran la IA como una caja negra debido a la complejidad matemática y el desarrollo cerrado. Persisten las brechas educativas, especialmente en idiomas desatendidos como el árabe y el portugués. Se avecinan preocupaciones sobre la soberanía de los datos: las empresas protegen la información confidencial de las nubes públicas con políticas laxas.
Guijarro promueve los SLM como la solución. Estos modelos compactos funcionan localmente o en configuraciones híbridas en hardware común. Extraen datos específicos de la empresa para obtener resultados actualizados y relevantes. Se acabaron los resultados obsoletos de nubes distantes.
Red Hat AI optimiza los modelos abiertos para reducir drásticamente los costos. Los LLM generan comisiones por consulta; las solicitudes simples se convierten en chats costosos. Los SLM locales limitan el gasto a nivel de infraestructura. La latencia también disminuye, clave para la atención al cliente. La confianza se construye a través de la apertura: cualquiera puede ajustar, replicar o implementar modelos.
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Los movimientos recientes impulsan el conjunto de herramientas de Red Hat AI:
- Adquisición de Magia Neural:Acelera la inferencia, escala la IA en equipo estándar, se vincula con vLLM para un servicio eficiente.
- Lanzamiento de InstructLab:Con IBM Research, se permite a los no expertos crear IA utilizando conocimientos empresariales.
- Soporte vLLM:Estandariza las interacciones en el borde, localmente o en la nube para un uso sin inconvenientes.
- Optimización de hardware:Elimina datos innecesarios de los modelos y se ejecuta en configuraciones sin GPU para lograr ubicuidad.
Red Hat AI aspira a un futuro democratizado. No se requieren grandes compras de GPU. El enfoque en ajustes de casos de uso hace que la IA sea viable en todo el mundo. Como afirma Matt Hicks, director ejecutivo: «El futuro de la IA está abierto». Las empresas adoptan Red Hat AI para reducir riesgos, aumentar la eficiencia y alinearse con la ética.
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