Entdecken Sie die unglaublichen Neuheiten von IBM: Atemberaubende Funktionen und Modelle der generativen KI!

IBM stellt neue Modelle für generative KI und Funktionen für seine Watsonx-Plattform vor

Um auf dem schnell wachsenden und hart umkämpften KI-Markt konkurrenzfähig zu bleiben, hat IBM kürzlich neue generative KI-Modelle und Funktionen auf seiner Datenwissenschaftsplattform Watsonx eingeführt.

Diese neuen Modelle, die als Modelle der Granite-Serie bezeichnet werden, scheinen große Sprachmodelle (LLM) zu sein, die dem GPT-4 und dem ChatGPT von OpenAI ähneln. Sie sind in der Lage, Texte zusammenzufassen, zu analysieren und zu generieren. IBM hat nicht viele Details zu Granite angegeben, was einen Vergleich mit anderen LLMs, einschließlich derer von IBM, unmöglich macht. Das Unternehmen behauptet jedoch, dass es die Daten, die zum Trainieren der Modelle der Granite-Serie verwendet wurden, sowie die Schritte, die zum Filtern und Verarbeiten dieser Daten verwendet wurden, offenlegen wird, bevor sie im dritten Quartal 2023 verfügbar sind.

Wir werden dies genau beobachten.

In der Zwischenzeit hat Tarun Chopra, IBMs Vizepräsident für Daten- und KI-Produktmanagement, in einem E-Mail-Interview einige weitere Details bekannt gegeben.

"Diese neuen Modelle der IBM Granite-Serie wurden auf der Grundlage von hochwertigen Unternehmensdaten und nicht von öffentlichen Daten entwickelt", sagte Chopra. "Die Serie umfasst Untergruppen, die auf verschiedene Bereiche spezialisiert sind. Wir haben zum Beispiel ein Modell, das auf Finanzdaten trainiert ist, was es KI-Entwicklern ermöglicht, ein viel kleineres Modell zu verwenden, das aber genauso leistungsfähig ist wie ein größeres allgemeines Modell. Außerdem können sie die meisten NLP-Aufgaben in Unternehmen übernehmen, wie z. B. die Zusammenfassung, die Generierung von Inhalten und die Extraktion von Informationen."

Außerdem führt IBM in Watsonx.ai - der Komponente von Watsonx, die es Kunden ermöglicht, Modelle zu testen, einzusetzen und nach dem Einsatz zu überwachen - das Tuning Studio ein, ein Werkzeug, mit dem Nutzer generative KI-Modelle an ihre Daten anpassen können.

Mit Tuning Studio können IBM Watsonx-Kunden Modelle für neue Aufgaben mit nur 100 bis 1.000 Beispielen verfeinern. Sobald die Benutzer eine Aufgabe spezifiziert und Beispiele bereitgestellt haben, die im erforderlichen Datenformat gekennzeichnet sind, können sie das Modell über eine API aus der IBM Cloud bereitstellen.

Watsonx.ai wird außerdem in Kürze einen Generator für synthetische Daten für tabellarische Daten - Sammlungen von Zeilen und Spalten, die in relationalen Datenbanken zu finden sind - auf den Markt bringen. IBM behauptet in einer Pressemitteilung, dass Unternehmen durch die Generierung synthetischer Daten aus benutzerdefinierten Datenschemata und internen Datensätzen den Generator nutzen können, um Informationen für das Training und die Anpassung von KI-Modellen mit "reduziertem Risiko" zu extrahieren.

Es ist nicht klar, was genau "reduziertes Risiko" bedeutet, da es einige Fallstricke gibt, wenn man die KI mit synthetischen Daten trainiert. (Wir haben um Aufklärung gebeten.) Aber Sie können Ihre eigenen Schlüsse daraus ziehen.

IBM führt außerdem neue generative KI-Fähigkeiten in Watsonx.data ein, dem Datenrepository des Unternehmens, das es Benutzern ermöglicht, auf Daten zuzugreifen, während sie Abfragemaschinen, Governance, Automatisierung und Integrationen mit bestehenden Datenbanken und Tools anwenden. Ab dem vierten Quartal 2023 werden Kunden im Rahmen einer technischen Vorabversion mit einem Chatbot-ähnlichen Selbstbedienungstool Daten für die KI "entdecken, erhöhen, visualisieren und verfeinern" können.

IBM hat wieder einmal nicht viele Details genannt. Ich kann mir aber eine ähnliche Erfahrung wie ChatGPT vorstellen, die sich diesmal auf die Visualisierung und Umwandlung von Daten konzentriert.

Chopra hatte Folgendes zu sagen:

"Die generativen KI-Fähigkeiten, die später in diesem Monat in Watsonx.data verfügbar sein werden, werden es den Benutzern ermöglichen, die Interaktion mit ihren Daten zu vereinfachen und zu beschleunigen... Um zu veranschaulichen, wie diese Erfahrung aussehen könnte, sagen wir, dass ein Benutzer nach bestimmten Daten sucht. Mithilfe der KI-Chat-Assistenten-Schnittstelle in Watsonx.data kann das Konversationsmodell Watsonx.ai eine Textantwort sowie API-Aufrufe und Parameter generieren, um die Anfrage des Benutzers zu beantworten. Es ist auch möglich, externe Daten über die gleiche Schnittstelle zu importieren, und das KI-Modell wird eine semantische Anreicherung der Daten vornehmen."

Gleichzeitig wird Watsonx.data im vierten Quartal 2023 laut IBM eine Vektordatenbankkapazität erwerben, um die Generation mit verbessertem Abruf (RAG) zu unterstützen. RAG ist ein KI-Framework, das die Qualität der von LLMs generierten Antworten verbessert, indem es sie an externen Wissensquellen verankert, was für IBMs Unternehmenskunden natürlich nützlich ist.

Eine weitere große Neuigkeit ist, dass IBM die technische Vorschau von Watsonx.governance veröffentlicht, einem Toolkit, das - nach den eher vagen Worten des Unternehmens - Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre der Kunden, zur Erkennung von Verzerrungen und Modelldrift sowie Hilfestellungen zur Einhaltung ethischer Standards bietet. Und ab nächster Woche wird IBM Intelligent Remediation auf den Markt bringen, ein Tool, das nach Angaben des Unternehmens generative KI-Modelle verwendet, um IT-Teams bei der Zusammenfassung von Vorfällen zu unterstützen und Workflows zur Umsetzung von Lösungen vorzuschlagen.

"Wie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Watsonx-Plattform nur wenige Monate nach ihrer Einführung zeigt, sind wir da, um Kunden während des gesamten KI-Lebenszyklus zu unterstützen", sagte Dinesh Nirmal, Senior Vice President für Produkte bei IBM, in einer Pressemitteilung. "Als Transformationspartner arbeitet IBM mit Kunden zusammen, um sie bei der sicheren und zuverlässigen Skalierung von KI zu unterstützen - indem wir ihnen helfen, die grundlegenden Elemente ihrer Datenstrategie zu implementieren, die Modelle für ihre spezifischen Geschäftsanwendungsfälle anzupassen und ihnen dabei helfen, die Modelle darüber hinaus zu regieren."

IBM steht sicherlich unter dem Druck, zu beweisen, dass sie ihren Platz auf dem bereits überfüllten KI-Markt einnehmen kann.

Im zweiten Fiskalquartal meldete IBM einen Umsatz, der unter den Erwartungen der Analysten lag, da das Unternehmen unter einer unerwartet starken Verlangsamung seines Infrastrukturgeschäftssegments litt. Der Umsatz schrumpfte auf 15,48 Milliarden US-Dollar, was einem Rückgang von 0,4% im Vergleich zum Vorjahr entspricht und leicht unter dem Konsens der Analysten liegt, die für das zweite Quartal einen Umsatz von 15,58 Milliarden US-Dollar erwartet hatten.

Während des Ergebnisgesprächs betonte IBMs CEO Arvind Krishna wiederholt die Bedeutung von KI für das zukünftige Wachstum des Unternehmens und sagte, dass sich Unternehmen in einem hohen Tempo für die Nutzung der Hybrid-Cloud und der KI-Technologie von IBM, einschließlich Watsonx, anmelden. Laut Krishna nutzten im Juli, als Watsonx eingeführt wurde, mehr als 150 Unternehmenskunden Watsonx, darunter Samsung und Citi.

"Wir erfüllen weiterhin die Bedürfnisse unserer Kunden, die nach zuverlässigen KI-Lösungen für Unternehmen suchen, und wir sind besonders begeistert von der Reaktion auf die kürzlich eingeführte KI-Plattform von Watsonx. Schließlich sind wir weiterhin zuversichtlich, was unsere Erwartungen für das Umsatzwachstum und den freien Cashflow für das gesamte Jahr angeht", sagte Krishna laut Investing.com beim Earnings Call.