IBM planea lanzar nuevos modelos de IA generativa y mejoras en su plataforma de IA y datos, WatsonX. Estas mejoras incluyen una vista previa técnica de watsonx.governance, nuevos servicios de datos de IA generativa en watsonx.data y la integración de modelos fundacionales de watsonx.ai en ciertos productos de software e infraestructura.
Estas capacidades y modelos estarán disponibles para que los desarrolladores las exploren en el evento TechXchange de IBM en Las Vegas, que se llevará a cabo del 11 al 14 de septiembre.
“Como demuestra el continuo desarrollo de la plataforma watsonx en tan solo unos meses desde su lanzamiento, estamos aquí para apoyar a los clientes a través de todo el ciclo de vida de la IA”, señala Dinesh Nirmal, vicepresidente Senior de Productos de IBM Software.
Nuevos modelos de IA generativa
Los nuevos modelos de IA generativa de IBM y de terceros que llegarán a watsonx.ai incluyen:
Brooklyn Tech Support
- Modelos de la serie Granite: IBM tiene previsto introducir sus modelos Granite a finales de este mes. Estos utilizan la arquitectura “Decoder” en la que se basa la capacidad de los grandes modelos lingüísticos (LLM) actuales para predecir la siguiente palabra de una secuencia y poder dar soporte a tareas empresariales de PLN, como el resumen, la generación de contenidos y la extracción de información. IBM tiene previsto proporcionar una lista de las fuentes de datos, así como una descripción detallada de los pasos de procesamiento y filtrado de datos que se llevaron a cabo para producir los datos de entrenamiento de la serie de modelos Granite. (Estará disponible en el tercer trimestre de 2023).
- Modelos de terceros: IBM ofrece ahora el modelo de 70 mil millones de parámetros Llama 2-chat de Meta y el LLM StarCoder para la generación de código en watsonx.ai en IBM Cloud. (Disponible ahora).
De la misma forma, la compañía ha implementado un proceso de capacitación para sus modelos esenciales, basado en principios de confianza y transparencia. Este proceso abarca desde una exhaustiva recolección de datos hasta la implementación de puntos de control.
Plataforma watsonx
IBM también ha anunciado sus planes para lanzar nuevas capacidades en toda la plataforma watsonx.
Watsonx.ai:
- Tuning studio: IBM planea lanzar la primera iteración de su Tuning Studio, que incluirá promp tuning, una forma eficiente y de bajo coste para que los clientes adapten los modelos fundacionales a sus tareas únicas con sus propios datos empresariales. (Prevista para el tercer trimestre de 2023).
IBM continúa impulsando su plataforma de Datos e IA Watsonx con el tech preview para watsonx.governance y el lanzamiento de nuevos modelos de IA generativa para watsonx.data
- Generador de datos sintéticos: IBM ha lanzado hoy un generador de datos sintéticos para ayudar a los usuarios a crear conjuntos de datos tabulares artificiales a partir de esquemas de datos personalizados o conjuntos de datos internos. Esto permitirá a los usuarios extraer información para el entrenamiento de modelos de IA con un riesgo reducido, aumentando así la toma de decisiones y acelerando el tiempo de comercialización. (Ya disponible).
Watsonxdata:
- IA generativa: IBM planea incorporar las capacidades de IA generativa de watsonx.ai en watsonx.data para ayudar a los usuarios a descubrir, aumentar, visualizar y refinar datos para IA a través de una experiencia de autoservicio impulsada por una interfaz conversacional en lenguaje natural. (Previsto para el cuarto trimestre de 2023).
- Base de datos vectorial: IBM planea integrar una capacidad para la base de datos vectorial en watsonx.data para dar soporte a los casos de uso de generación aumentada de recuperación de watsonx.ai. (Presentación técnica prevista para el cuarto trimestre de 2023).
Watsonx.governance:
- Gobiernanza de riesgo para los modelos de IA generativa: IBM ha presentado una vista previa técnica para watsonx.governance. Los clientes de esta versión podrán explorar las capacidades de recopilación y documentación automatizadas de los detalles del modelo fundacional y las capacidades de gobernanza del riesgo del modelo que permiten a las partes interesadas ver las métricas relevantes en paneles de control de sus flujos de trabajo de IA en toda la empresa con aprobaciones para que los humanos participen en los momentos adecuados.
