70 tỷ tham số! IBM sẽ cung cấp mô hình mã nguồn mở giống như ChatGPT Llama 2

Nguồn: Cộng đồng mở AIGC

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI

Vào ngày 10 tháng 8, IBM đã thông báo trên trang web chính thức của mình rằng họ sẽ cung cấp Llama 2, một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở với 70 tỷ tham số, trong watsonx.ai và các nền tảng dữ liệu. (Địa chỉ dùng thử miễn phí:

Llama 2 là một mô hình ngôn ngữ lớn giống như ChatGPT được mã nguồn mở bởi gã khổng lồ công nghệ và xã hội Meta vào tháng trước và được phép thương mại hóa. Llama 2 được xây dựng trên cơ sở của Llama, nó có ba tham số 7 tỷ, 13 tỷ và 70 tỷ, có thể được sử dụng để phát triển các sản phẩm AI tổng quát khác nhau, hiện là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở mạnh mẽ nhất.

watsonx.ai thuộc về watsonx, là mô hình ngôn ngữ lớn và nền tảng phát triển AI tổng quát của IBM, cung cấp nền tảng phát triển một cửa để đào tạo trước, tinh chỉnh, xác minh dữ liệu, triển khai và phát triển mô hình cơ bản. Cách đây không lâu, NASA đã hợp tác với IBM để đào tạo và tinh chỉnh mô hình không gian địa lý lớn Prithvi trên nền tảng watsonx.ai.

Với sự phổ biến của ChatGPT ngoài vòng tròn, các mô hình lớn AI nguồn mở đã mọc lên và phát triển nhanh chóng, và một số lượng lớn sản phẩm được tải lên Ôm mặt, GitHub và các nền tảng nguồn mở khác mỗi ngày.

Nhưng làm thế nào để sử dụng và phát triển các mô hình này một cách hiệu quả là điều không dễ dàng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như các nhà phát triển cá nhân. Để giúp các nhà phát triển đơn giản hóa môi trường phát triển và nâng cao hiệu quả phát triển, IBM đã ra mắt watsonx.ai.

watsonx.ai chủ yếu bao gồm bốn khối chính: mô hình cơ bản, phòng thí nghiệm gợi ý, khoa học dữ liệu và MLOp và Tuning Studio (sắp ra mắt).

Mô hình cơ bản: Chức năng này đơn giản hóa việc lựa chọn và tải xuống các mô hình. Người dùng có thể truy cập trực tiếp các mô hình lớn AI mã nguồn mở phổ biến trên nền tảng Hugging Face tại watsonx.ai, ví dụ: Llama 2 được cung cấp lần này, cũng như các cách sử dụng và kích cỡ khác nhau của IBM tự đào tạo , mô hình của kiến trúc.

Hint Lab: Giúp nhà phát triển đào tạo và tinh chỉnh các gợi ý đã tạo của mô hình. Một loạt tinh chỉnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như trả lời câu hỏi văn bản, tạo nội dung, tóm tắt, phân loại và trích xuất văn bản, có thể được thực hiện chỉ với một vài ví dụ hoặc thậm chí không có dữ liệu.

Khoa học dữ liệu và MLOp: Bằng cách kết nối với nhiều API, SDK và thư viện mô hình khác nhau, nó có thể tự động hóa toàn bộ vòng đời của mô hình AI từ phát triển đến triển khai, giúp đơn giản hóa đáng kể cấu hình phát triển và kết nối tài nguyên.

Tuning Studio: Đây là chức năng tinh chỉnh nhanh giúp điều chỉnh độ chính xác và hiệu suất của mô hình cơ sở bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Tính năng này sẽ sớm được triển khai trong bản phát hành watsonx.ai tiếp theo.

IBM tuyên bố rằng để tiếp tục giúp các doanh nghiệp tăng tốc ứng dụng AI tổng quát và các mô hình lớn, một "Trung tâm AI xuất sắc" với hơn 1.000 chuyên gia AI tổng quát chuyên nghiệp đã được thành lập, có thể cung cấp sự phát triển một cửa như mô hình tốt IBM sẽ đặt quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của người dùng lên hàng đầu, đồng thời cung cấp các dịch vụ AI an toàn và đáng tin cậy.