IBM dona tre progetti open-source alla CNCF per supportare lo sviluppo dell’AI

Nel corso del recente All Things Open AI, evento creato con l’obiettivo di radunare i grandi player del mercato e gli utenti che vogliono discutere di open-source ed AI, IBM ha annunciato la donazione di tre progetti open source alla Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

L’obiettivo è di supportare gli sviluppatori di intelligenza artificiale nella preparazione dei dati per l’addestramento di modelli linguistici e nella gestione degli agenti AI.

L’annuncio, riportato da The New Stack, è stato dato da Sriram Raghavan, vicepresidente di IBM Research AI e riguarda questi tre progetti:

1. Data Prep Kit: strumento che accelera la preparazione di dati non strutturati per gli sviluppatori di applicazioni basate su Large Language Model (LLM) e consente la pulizia e l’arricchimento dei dati per il pre-training, il fine-tuning e l’automazione del recupero delle informazioni (RAG).
2. Docling: progetto che semplifica l’elaborazione dei documenti, consentendo di convertire diversi formati, come i PDF, in file facilmente digeribili dai modelli LLM e da altri modelli fondamentali.
3. BeeAI: agente AI progettato per aiutare gli sviluppatori a scoprire, eseguire e costruire agenti AI in Python o TypeScript, utilizzando framework come CrewAI, LangGraph e AutoGen.

Secondo Raghavan, la donazione di questi progetti rientra nella strategia di IBM per rendere l’AI accessibile a tutti. Va detto infatti che IBM ha storicamente dimostrato un forte impegno verso il mondo open source, contribuendo attivamente all’ecosistema dell’AI.

Ricorderete infatti come InstructLab, parte della suite RHEL AI, sia basato proprio sul modello Granite di IBM, di cui abbiamo parlato lo scorso maggio.

Durante il suo intervento a All Things Open AI, Raghavan ha sottolineato la rapidità con cui sta avanzando l’innovazione nell’AI, e non possiamo che concordare. In soli 24 mesi, si è passati dalla dominazione di modelli chiusi e proprietari alla diffusione di modelli e framework open source, nonché alla crescente adozione di agenti AI.

DeepSeek, che ricordiamo essere basato su un LLM open-source, è stato probabilmente il momento più clamoroso, ma in soli due anni abbiamo realmente assistito ad una rivoluzione.

Raghavan si è mostrato ottimista sul futuro dell’open source nell’intelligenza artificiale:

It’s very clear to us that a transformative technology like AI isn’t going to have the economic output and impact that we all wanted to have without the coming together, open approaches to collaboration.

Di strada da fare ce n’è ancora molta – basti vedere i risultati di questa indagine dove i motori di ricerca AI sbagliano a citare le fonti nel 60% dei casi – ma quando alle parole seguono i fatti, come quelli raccontati in questo articolo, anche il nostro ottimismo fa un bel balzo in avanti.