IBM watsonx Graniteシリーズの一部として初期 AI モデルの発売について興味深い発表を行いました。これらのモデルは生成 AI テクノロジーに根ざしており、言語およびコード関連のタスクを実行するように作成されています。
これらのモデルのバリアントは、すべてデコーダのみのメカニズムの基本に基づいてアーキテクチャ化されているため、さまざまなビジネス要件に適合するように調整されています。これらの AI モデルは、組織のナレッジ リポジトリからパーソナライズされた応答を作成したり、契約書や通話記録などの大量のコンテンツを圧縮したり、顧客感情分析などのデータの分類とともに洞察を収集したりするなど、さまざまな機能にわたってスケーラビリティを提供できます。
IBM 、1 つのサイズがすべてに適合するわけではないことを認識し、Meta の Llama 2-chat などのサードパーティ モデル、最大 700 億のパラメータを利用できるモデル、および Hugging Face コミュニティのその他のモデルを統合するための手配も行っています。
IBMソフトウェアの製品担当シニアバイスプレジデントであるディネシュ・ニーマル氏は、AIの戦略的重要性を確認し、次のように説明しました。 現在のAIイノベーションの状況において、成功を運命づけられている企業は、拡張可能な成功を体現し、強力な組み込みフレームワークと原則を備えたAIテクノロジーと連携しています。責任ある使用のために。重要なのは、同氏がWatsonXモデルを支持するというIBMの取り組みと、watsonx AIとデータ・プラットフォームにおけるIBMの総合的なモデル・ライフサイクル管理を明確に反映したGraniteモデル・シリーズのリリースに注目を集めたことだ。これにより、企業は、独自のニーズに合わせてカスタム設計された最先端の AI によって競争力を得ることができます。
IBM 、インターネット、学術、コード、法律、金融の 5 つの領域にわたる多様なデータセットでトレーニングすることにより、基本的な AI モデルの開発に時間とリソースを投資してきました。これらのモデルは、ビジネス アプリケーションへの適合性を確認するために、IBM によって慎重に評価されています。外部モデルと内部モデルの両方に対して実行されるベンチマーク活動と併せて、不快なコンテンツを除去するためのトレーニング データ スクリーニング メカニズムの厳格さは、このプロジェクトに対する IBM の取り組みを強調しています。
さらに、 IBMの目標には、ガバナンス、プライバシー、リスク評価、バイアス軽減に取り組むことで、責任ある AI 導入を保証することが含まれています。同社は、独自の AI とデータ モデルのライフサイクル ガバナンス プロセスを活用することでこれを実現し、WatsonX AI とデータ プラットフォームを通じてクライアントのリスクを管理し、最小限に抑えます。
信頼できる AI ワークフローに対する IBM の取り組みを改めて表明し、AI ガバナンス ツールキットであるwatsonx.governanceを年内にリリースする計画を明らかにしました。これに加えて、IBM は、標準の知的財産保護がこれらの AI モデルにも当然拡張されることを確認しました。
IBM AppMaster are also shaping the future of tech, harnessing the power of no-code tools to create feature-rich backend, web, and mobile apps, with more to look forward to in the coming months.
