Im Kampf um Relevanz im wachsenden und hart umkämpften Bereich der künstlichen Intelligenz hat IBM in seiner kürzlich eingeführten Watsonx-Datenwissenschaftsplattform fünf neue generative künstliche Intelligenzmodelle eingeführt. Darüber gemeldet TechCrunch.
Bei den neuen Modellen, die als Modelle der Granite-Serie bezeichnet werden, handelt es sich um Standard-LLMs (Large Language Models) wie OpenAI GPT-4 und chatgpt. Sie sind in der Lage, Texte zusammenzufassen, zu analysieren und zu generieren. IBM hat nur sehr wenige Details zu Granite bereitgestellt, was es unmöglich macht, die Modelle mit konkurrierenden LLMs zu vergleichen, einschließlich denen, die zuvor von IBM erhältlich waren. Das Unternehmen sagt jedoch, dass es die Daten, die zum Trainieren der Modelle der Granite-Serie verwendet werden, sowie die Schritte zum Filtern und Verarbeiten dieser Daten offenlegen wird, bevor die Modelle im dritten Quartal 2023 verfügbar werden.
„Diese neuen Modelle der IBM Granite Series wurden anhand sorgfältig kuratierter Daten in Unternehmensqualität und nicht anhand öffentlich verfügbarer Daten entwickelt. Wir verfügen beispielsweise über ein auf Finanzdaten trainiertes Modell, das es KI-Entwicklern ermöglicht, ein viel kleineres Modell zu verwenden, das genauso leistungsfähig sein kann wie sein größerer Konkurrent. Sie können auch die meisten Unternehmensarbeitslasten unterstützen, wie z. B. Zusammenfassung, Inhaltsgenerierung und Informationsextraktion“, sagte Tarun Chopra, IBM Vice President für Produktmanagement für Daten und künstliche Intelligenz.
An anderer Stelle hat IBM in Watsonx.ai – einer Komponente von Watsonx, die es Kunden ermöglicht, Modelle nach der Bereitstellung zu testen, bereitzustellen und zu überwachen – Tuning Studio implementiert, ein Tool, mit dem Benutzer generative KI-Modelle an ihre Daten anpassen können.
Mit Tuning Studio können IBM Watsonx-Kunden anhand von bis zu 1.000 Beispielen Modelle für neue Anwendungen optimieren. Sobald Benutzer eine Aufgabe angeben und mit Tags versehene Beispiele im erforderlichen Datenformat bereitstellen, können sie das Modell über eine API von IBM Cloud bereitstellen.
Watsonx.ai wird in Kürze auch einen synthetischen Datengenerator für Tabellendaten vorstellen – Sammlungen von Zeilen und Spalten aus relationalen Datenbanken. Durch die Generierung synthetischer Daten aus benutzerdefinierten Datenschemata und internen Datensätzen können Unternehmen laut IBM den Generator verwenden, um Informationen zu extrahieren, um KI-Modelle mit „reduziertem Risiko“ zu trainieren und zu verfeinern. Es ist unklar, was genau mit „reduziertem Risiko“ gemeint ist, angesichts der Fallstricke, die das Training von KI auf der Grundlage synthetischer Daten mit sich bringt.
IBM führt außerdem neue generative KI-Funktionen in Watsonx.data ein, dem Data Warehouse des Unternehmens, das Benutzern den Zugriff auf Daten mithilfe von Abfrage-Engines, Governance, Automatisierung und Integration mit vorhandenen Datenbanken und Tools ermöglicht. Ab dem vierten Quartal 2023 wird die Technologievorschau es Kunden ermöglichen, Daten für KI mithilfe eines Self-Service-Chatbot-ähnlichen Tools zu „entdecken, anzureichern, zu visualisieren und zu verfeinern“.
„Generative KI-Funktionen, die später in diesem Monat in Watsonx.data verfügbar sind, werden es Benutzern ermöglichen, die Art und Weise, wie sie mit ihren Daten interagieren, zu vereinfachen und zu beschleunigen. Um zu veranschaulichen, wie diese Erfahrung funktionieren könnte, nehmen wir an, dass ein Benutzer nach bestimmten Daten sucht. Mithilfe der KI-Chat-Assistent-Schnittstelle in Watsonx.data kann das Watsonx.ai-Konversationsmodell eine Textantwort zusammen mit API-Aufrufen und Parametern generieren, um die Anfrage dieses Benutzers zu unterstützen. Es ist auch möglich, externe Daten über dieselbe Schnittstelle zu importieren, und das KI-Modell führt eine semantische Anreicherung der Daten durch.“ – Tarun Chopra, IBM-Vizepräsident für Produktmanagement für Daten und künstliche Intelligenz
Ungefähr zur gleichen Zeit – im vierten Quartal 2023 – wird Watsonx.data Vektordatenbankfunktionen erhalten, um Search-Advanced Generation (RAG) zu unterstützen, sagt IBM. RAG ist eine Plattform für künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Qualität der von LLMs generierten Antworten durch Validierung des Modells anhand externer Wissensquellen, was für IBM-Unternehmenskunden offensichtlich nützlich ist.
Eine weitere große Neuigkeit ist, dass IBM eine technische Vorschau von Watsonx.governance veröffentlicht, einer Reihe von Tools, die nach Angaben des Unternehmens eher vage Mechanismen zum Schutz der Kundendaten, zur Erkennung von Modellverzerrungen und -abweichungen und zur Unterstützung von Organisationen bei der Einhaltung ethischer Standards bieten. Und ab nächster Woche wird IBM Intelligent Remediation einführen, das nach Angaben des Unternehmens generative KI-Modelle nutzen wird, um IT-Teams dabei zu helfen, Vorfälle zusammenzufassen und Arbeitsabläufe zur Implementierung von Lösungen vorzuschlagen.
Erinnern wir uns daran, dass das von einem ehemaligen IBM-Forscher gegründete Startup Elemental Cognition AI zuvor 60 Millionen US-Dollar durch den Verkauf von Aktien an 17 Investoren eingesammelt hat. Das Team hat bereits zwei Unternehmens-Chatbots, Cogent und Cora, für Finanzdienstleistungen, Logistik und Automatisierung der wissenschaftlichen Forschung entwickelt.
