L’intelligenza artificiale è diventata un elemento chiave per l’automazione e l’ottimizzazione dei processi aziendali. L’IA generativa, in particolare, offre un grande potenziale per migliorare l’efficienza e la produttività delle imprese. A tal fine, Intel e altri importanti attori del settore si sono impegnati a collaborare per sviluppare strumenti di IA generativa aperti per le imprese.
La Linux Foundation lancia il progetto Open Platform for Enterprise AI (OPEA)
La Linux Foundation, un’organizzazione no-profit che sostiene e mantiene numerosi progetti open source, ha annunciato il lancio del progetto Open Platform for Enterprise AI (OPEA). OPEA mira a favorire lo sviluppo di sistemi di IA generativa modulari, aperti e multi-provider. L’obiettivo di OPEA è quello di creare sistemi di IA generativa “induriti” e “scalabili” che sfruttino al meglio le migliori innovazioni open source provenienti da tutto l’ecosistema dell’IA.
Secondo Ibrahim Haddad, direttore esecutivo di LF AI and Data, l’organizzazione che si occupa delle iniziative relative all’IA e ai dati della Linux Foundation, OPEA darà vita ad un framework componibile dettagliato che si colloca all’avanguardia delle tecnologie. Questa iniziativa è una testimonianza della missione della Linux Foundation di promuovere l’innovazione e la collaborazione open source all’interno delle comunità dell’IA e dei dati, sotto un modello di governance neutrale e aperto.
Membri di spicco di OPEA
OPEA conta già su una serie di importanti membri, tra cui Intel, Cloudera, Red Hat (di proprietà di IBM), Hugging Face, Domino Data Lab, MariaDB e VMware. Queste aziende sono forti sostenitori dell’IA generativa e si uniscono alla Linux Foundation per sviluppare strumenti che possano essere utilizzati da un’ampia gamma di imprese.
Possibili sviluppi di OPEA
OPEA si propone di sviluppare una serie di strumenti e funzionalità che potrebbero essere utili per le imprese. Ad esempio, OPEA potrebbe offrire supporto ottimizzato per le catene di strumenti e compilatori di IA, che consentono l’esecuzione di carichi di lavoro di IA su diversi componenti hardware. Inoltre, OPEA potrebbe sviluppare pipeline eterogenee per la generazione potenziata da recupero (RAG), che sta diventando sempre più popolare nelle applicazioni aziendali di IA generativa.
Le pipeline RAG consentono ai modelli di IA generativa di estendere la loro base di conoscenza a informazioni al di fuori dei dati di addestramento originali. Queste informazioni possono provenire da dati aziendali proprietari, database pubblici o una combinazione dei due. I modelli RAG possono quindi utilizzare queste informazioni esterne per generare risposte o svolgere compiti specifici.
Valutazione dei sistemi di IA generativa
OPEA si impegna anche a valutare i sistemi di IA generativa. Nel suo repository GitHub, OPEA propone una griglia di valutazione basata su quattro assi: prestazioni, funzionalità, affidabilità e prontezza per l’impresa. La valutazione delle prestazioni riguarda i benchmark “black-box” basati su casi d’uso del mondo reale. Le funzionalità valutano l’interoperabilità del sistema, le scelte di implementazione e la facilità d’uso. L’affidabilità si concentra sulla capacità di un modello di IA di garantire la “robustezza” e la qualità. La prontezza per l’impresa si concentra sui requisiti per avviare e far funzionare un sistema senza problemi significativi.
Rachel Roumeliotis, direttore della strategia open source di Intel, afferma che OPEA lavorerà con la comunità open source per offrire test basati sulla griglia di valutazione, nonché fornire valutazioni e valutazioni delle implementazioni di IA generativa su richiesta.
Possibili sviluppi futuri di OPEA
Oltre ai suoi obiettivi attuali, OPEA potrebbe esplorare lo sviluppo di modelli aperti. Ad esempio, potrebbe essere possibile sviluppare modelli di IA generativa aperti simili alla famiglia di modelli Llama di Meta e al generatore di codice, ottimizzati per hardware specifici come il processore Xeon 6 e Gaudi 2 di Intel.
Tuttavia, l’implementazione di OPEA richiederà la collaborazione e la cooperazione di tutte le aziende coinvolte. Mentre ciascuna di esse ha i propri interessi e obiettivi commerciali, è fondamentale che lavorino insieme per sviluppare strumenti di IA generativa che siano compatibili tra loro. Solo in questo modo le imprese potranno sfruttare appieno i benefici dell’IA generativa, senza essere vincolate ad un solo fornitore.