70 milyar parametre! IBM, ChatGPT benzeri açık kaynak modeli Llama 2'yi sağlayacak

Kaynak: AIGC Açık Topluluğu

Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu

10 Ağustos'ta IBM, resmi web sitesinde 70 milyar parametreli açık kaynaklı büyük dil modeli Llama 2'yi watsonx.ai ve veri platformlarında sağlayacağını duyurdu. (Ücretsiz deneme adresi:

Llama 2, geçtiğimiz ay teknoloji ve sosyal dev Meta tarafından açık kaynaklı olarak sunulan ve ticarileştirilmesine izin verilen ChatGPT benzeri büyük bir dil modelidir. Llama 2, Llama temel alınarak oluşturulmuştur. 7 milyar, 13 milyar ve 70 milyar olmak üzere üç parametreye sahiptir ve çeşitli üretken yapay zeka ürünleri geliştirmek için kullanılabilir. Şu anda en güçlü açık kaynaklı büyük dil modellerinden biridir.

watsonx.ai, IBM'in büyük dil modeli ve üretken yapay zeka geliştirme platformu olan watsonx'a aittir ve ön eğitim, ince ayar, veri doğrulama, devreye alma ve temel model geliştirme için tek duraklı bir geliştirme platformu sağlar. Kısa bir süre önce NASA, watsonx.ai platformunda büyük jeo-uzaysal model Prithvi'yi eğitmek ve ince ayar yapmak için IBM ile işbirliği yaptı.

ChatGPT'nin popülaritesinin artmasıyla, açık kaynaklı yapay zeka büyük modelleri hızla ortaya çıktı ve gelişti ve Hugging Face, GitHub ve diğer açık kaynak platformlarına her gün çok sayıda ürün yükleniyor.

Ancak bu modellerin verimli bir şekilde nasıl kullanılacağı ve geliştirileceği KOBİ'ler ve bireysel geliştiriciler için kolay değildir. IBM, geliştiricilerin geliştirme ortamını basitleştirmelerine ve geliştirme verimliliğini artırmalarına yardımcı olmak için watsonx.ai'yi piyasaya sürdü.

watsonx.ai temel olarak dört ana bloktan oluşur: temel model, ipucu laboratuvarı, veri bilimi ve MLOp ve Tuning Studio (çok yakında).

Temel model: Bu işlev, modellerin seçimini ve indirilmesini basitleştirir. Kullanıcılar, watsonx.ai'deki Hugging Face platformundaki popüler açık kaynaklı AI büyük modellerine doğrudan erişebilirler, örneğin, bu sefer sağlanan Llama 2'nin yanı sıra farklı kullanımlar ve boyutlar IBM kendi kendine eğitim, mimarinin modeli.

İpucu Laboratuvarı: Geliştiricilerin modelin oluşturulan ipuçlarını eğitmesine ve ince ayar yapmasına yardımcı olur. Metin sorusu yanıtlama, içerik oluşturma, özetleme, metin sınıflandırma ve çıkarma gibi bir dizi doğal dil işleme ince ayarı, yalnızca birkaç örnekle veya hatta hiçbir veri olmadan yapılabilir.

Veri Bilimi ve MLOp: Çeşitli API'ler, SDK'lar ve model kitaplıklarıyla bağlantı kurarak, geliştirmeden devreye almaya kadar tüm yapay zeka modeli yaşam döngüsünü otomatikleştirebilir ve geliştirme yapılandırmasını ve kaynak bağlantısını büyük ölçüde basitleştirebilir.

Tuning Studio: Bu, etiketli verileri kullanarak temel modelin doğruluğunu ve performansını ayarlayan hızlı bir ince ayar işlevidir. Bu özellik yakında bir sonraki watsonx.ai sürümünde kullanıma sunulacaktır.

IBM, işletmelerin üretken yapay zeka ve büyük modellerin uygulamalarını hızlandırmalarına daha fazla yardımcı olmak için, model inceliği gibi tek elden geliştirme sağlayabilen 1.000'den fazla profesyonel üretken yapay zeka uzmanından oluşan bir "Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi"nin kurulduğunu belirtti. ayarlama, devreye alma ve bakım IBM, kullanıcı gizliliğine ve veri güvenliğine öncelik verecek ve güvenli ve güvenilir yapay zeka hizmetleri sağlayacaktır.