IBM anunció sus planes para nuevos modelos fundacionales de IA generativa y las mejoras que llegarán a watsonx, su plataforma de IA y datos con un conjunto de capacidades de IA diseñadas para ayudar a las empresas a escalar y acelerar el impacto de la IA. Estas mejoras incluyen una vista previa técnica de watsonx.governance, la incorporación de nuevos servicios de datos de IA generativa en watsonx.data y la integración planeada de los modelos fundacionales de watsonx.ai en productos seleccionados de software e infraestructura.
Los nuevos modelos de IA generativa de IBM y terceros que llegarán a watsonx.ai incluyen:
- La serie de modelos Granite de IBM: Los modelos Granite utilizan la arquitectura «Decoder», que les permite a los grandes modelos de lenguaje (LLM) actuales predecir la siguiente palabra en una secuencia, y pueden dar soporte a las tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) de las empresas. (Disponibilidad planeada para el tercer trimestre de 2023)
- Los modelos de terceros: IBM ofrece el modelo Llama 2-chat de 70 mil millones de parámetros de Meta y el LLM StarCoder para generación de código en watsonx.ai en IBM Cloud. (Disponible ahora)
IBM ha establecido un proceso de entrenamiento para sus modelos, centrado en los principios de confianza y transparencia, que comienza con una rigurosa recopilación de datos y termina en puntos de control para garantizar el despliegue responsable de modelos y aplicaciones de IA para la gobernanza, la evaluación de riesgos, la mitigación de sesgos y el cumplimiento.
IBM también está anunciando sus planes de lanzar nuevas capacidades en la plataforma watsonx.
Watsonx.ai:
- Tuning Studio: IBM tiene previsto publicar la primera iteración, que incluirá prompt tuning, una forma eficiente y de bajo costo para que los clientes adapten los modelos fundacionales en sus tareas únicas con sus datos de negocio. (Disponibilidad planeada para el tercer trimestre de 2023)
- Synthetic data generator: IBM lanzó hoy el Synthetic data generator para ayudar a los usuarios a crear conjuntos de datos tabulares artificiales a partir de datasets internos o esquemas de datos personalizados. Esto les permitirá extraer insights para entrenar modelos de IA con riesgo reducido, aumentando la toma de decisiones y acelerando el tiempo de salida al mercado. (Disponible ahora)
Watsonx.data:
- IA Generativa: IBM planea infundir capacidades de IA generativa de watsonx.ai en watsonx.data para ayudar a los usuarios a descubrir, aumentar, visualizar y refinar datos para la IA a través de una experiencia de autoservicio impulsada por una interfaz conversacional de lenguaje natural. (Planeado para vista previa técnica en el cuarto trimestre de 2023)
- Capacidad de base de datos de vectores: IBM planea integrar capacidades de bases de datos vectoriales en watsonx.data para dar soporte a los casos de uso de generación aumentada de watsonx.ai. (Planeado para vista previa técnica en el cuarto trimestre de 2023)
Watsonx.governance:
- Modelo de gobernanza del riesgo para la IA generativa: Los clientes en la vista previa técnica podrán explorar la recopilación y documentación automatizada de los modelos fundacionales con los detalles y las capacidades de gobierno de riesgo de los modelos, permitiendo a los interesados ver las métricas relevantes en los dashboards de sus flujos de trabajo de IA de la empresa.
«Como demuestra la evolución actual de la plataforma de watsonx a pocos meses desde su lanzamiento, estamos aquí para apoyar a los clientes a través de todo el ciclo de vida de la IA», dijo Dinesh Nirmal, Vicepresidente Senior de Productos de IBM Software. «Como socio de la transformación, IBM está colaborando con los clientes para ayudarlos a escalar la IA de manera segura y confiable, desde apoyarlos en establecer los elementos fundacionales de sus estrategias de datos y ajustar los modelos para casos de uso específicos de su negocio hasta ayudarlos a gobernar modelos más allá de eso».
IBM watsonx también será complementada por un set de asistentes diseñados para ayudar a los clientes a escalar y acelerar el impacto de la IA con datos confiables en una variedad de casos