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Opinião Na terra da Red Hat, algumas coisas permanecem as mesmas – o Fedora ainda será suportado, nos disseram – enquanto outras, aplicativos baseados em IA, estão começando a surgir.
As coisas foram interessantes no Red Hat Summit deste ano. Principalmente é um evento tranquilo, mas não desta vez. Logo após o primeiro lançamento da Red Hat demissões, eu esperava uma feira sombria. Eu estava errado. Em vez disso, a energia pelo menos deu a impressão de estar alta enquanto a Red Hat falava sobre seus lançamentos.
Mas, para começar, vamos examinar alguns Red Hat clássicos. Depois as recentes demissões de 4% da empresa, muitos usuários do Fedora Linux notaram que a popular distribuição Linux da comunidade também havia sido atingida. Em particular, Gerente do Programa Fedora Ben Cotton havia sido demitido. Isso levou os fãs do Fedora a se perguntarem se sua distribuição Linux favorita seria reduzida.
Fiz essa pergunta a Matt Hicks, CEO da Red Hat, e ele respondeu: “Acho que o Fedora tem uma oportunidade incrível. Ainda é a base de distribuição para o que o Red Hat Enterprise Linux (RHEL) será daqui a cinco anos.” Também será, acrescentou Hicks, o “padrão para IA à medida que mudamos e impulsionamos a inovação. É por isso que temos nossa comunidade. Nada muda para nós e ainda é um veículo crítico de inovação para nós”.
Quando Hicks mencionou a IA, ele não estava simplesmente se juntando à enxurrada de empresas que “lavavam” a linha de produtos de sua empresa da mesma forma que tantas empresas “lavaram” seus produtos em 2009. Muito antes do ChatGPT transformar a IA na palavra da moda, A Red Hat estava trabalhando para transformar a IA em uma ferramenta útil.
Isso começou em 2021 com o IBM Research’s Projeto CodeNet. A partir disso, a Red Hat e a IBM criaram Projeto Sabedoria. Isso permitiu que os usuários inserissem um comando de codificação como uma frase simples em inglês. Por exemplo, “Implantar pilha de aplicativos da Web” ou “Instalar dependências do Nodejs”.
Isso se tornou o primeiro grande sucesso de IA da Red Hat: Ansible Lightspeed. Isso pega o programa Ansible DevOps e o estende com o IBM Watson Code Assistant. Esse serviço generativo de IA oferece, de acordo com a Red Hat, uma automação mais consistente, precisa e rápida. Ele usa processamento de linguagem natural e integra-se ao Code Assistant para acessar IBM Foundation Models construídos no OpenShift, o serviço Kubernetes da Red Hat.
disse o CTO Chris Wright Strong The One em uma entrevista que, ao contrário do ChatGPT, que construiu seus grandes modelos de linguagem (LLMs) essencialmente em todos os dados publicamente disponíveis que poderia aspirar, os LLMs da Red Hat são selecionados e específicos do domínio.
Isso significa que esses LLMs foram construídos com base em dados que a Red Hat sabe que estão corretos. Quando Lightspeed gera um determinado Manual do Ansible – um gerenciamento de configuração simples e reutilizável e um sistema de implantação de várias máquinas – a Red Hat diz que é baseado em dados e códigos testados e de alta qualidade. Não algum lixo que alguém escreveu com pressa para cumprir um prazo.
Também não é construído apenas em um bom código. Wright nos disse: “Garantimos que os modelos sejam precisos porque construímos métricas em todo o processo de ponta a ponta”. Isso inclui métricas de negócios para garantir que seus projetos não sejam apenas tecnicamente bem-sucedidos, mas também forneçam resultados de sucesso para seus negócios.
Outra grande vantagem que a IBM e a Red Hat estão trazendo para a mesa é que, ao contrário dos projetos de IA que estão nas manchetes, Wright disse: “Podemos dizer exatamente de onde vêm os dados de nossos LLMs específicos de domínio”. Esta é uma diferença dramática da resposta que o ChatGPT lhe dá quando você pergunta de onde ele obtém suas respostas.
Isso é semelhante ao impulso da comunidade de código aberto em direção a um Listas de materiais de software (SBOM) para garantir que o código-fonte aberto realmente seja o que diz ser. Saber exatamente o que há nos LLMs está rapidamente se tornando uma questão crítica para qualidade, precisão e questões legais. Por exemplo, se você usar o código do GitHub CoPilot, sabe se o código que produz é proveniente de um projeto de código aberto protegido por direitos autorais? Você pode ser processado por usá-lo? Fique atento. Os tribunais estão trabalhando exatamente nessa questão.
As empresas, uma vez que se recuperam do embriaguez com o potencial da IA, devem lidar com essas questões.
A Red Hat diz que sabe disso, então ela e a IBM têm se concentrado em garantir que os dados que seus LLMs estão usando sejam bons e legais.
“As empresas exigem esse tipo de precisão”, diz Wright. Além disso, “onde um modelo é treinado em um conjunto de dados e o mundo ao nosso redor é altamente dinâmico, um modelo pode variar em termos de precisão. Devemos trabalhar constantemente para manter a precisão contínua dos modelos. realmente crítico para que as empresas sejam bem-sucedidas em trazer IA e causar um impacto significativo nos negócios.”
Junte tudo isso e a Red Hat, que primeiro foi conhecida como uma potência do Linux e depois ganhou fama como uma potência da nuvem híbrida, pode – apenas pode – tornar-se conhecida ao entrar em sua terceira década como a empresa de IA que acertou . Veremos. Há um longo caminho pela frente. ®
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