Informationen zu Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud

Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® ist eine geschäftsfähige, private und sichere generative KI-Lösung zur Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMS ), die von Red Hat Enterprise Linux AI unterstützt wird. Ein Open-Source-Projekt von IBM und Red Hat, InstructLab ist ein kostengünstiger Einstieg in die Welt des maschinellen LernensEin Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, das sich auf die Nutzung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, zu imitieren und die Genauigkeit von KI-Modellen schrittweise zu verbessern., der es Ihnen ermöglicht, Beiträge zu einem LLM zu leisten, ohne dass Sie eine eigene Hardware-Infrastruktur besitzen und betreiben müssen.

Sie beginnen damit, das Wissen und die Fähigkeiten, die für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, in einer so genannten Taxonomie, einem Verzeichnis von Daten, bereitzustellen. Die Taxonomie wird zur Generierung synthetischer Daten verwendet, die dann zum Trainieren des Modells in mehreren Phasen der Feinabstimmung eingesetzt werden. Dieser Prozess stimmt Ihren LLM auf Ihre Ziele ab, indem er nicht nur allgemeines Wissen vermittelt, sondern auch die spezifischen Fähigkeiten und Zusammenhänge, die für Ihre einzigartigen geschäftlichen Anforderungen am wichtigsten sind.

Erfahren Sie mehr über InstructLab.

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind KI-Modelle, die maschinelle Lerntechniken einsetzen, um menschliche Sprache zu erzeugen. Sie werden zunächst auf große Mengen allgemeiner Daten trainiert, die es ermöglichen, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, und dann später auf spezifischere Kontexte abgestimmt. So kann beispielsweise ein Modell, das auf der Grundlage eines großen Satzes allgemeiner Kenntnisse trainiert wurde, später anhand von Daten, die sich auf ein Einzelhandelsgeschäft beziehen, feinabgestimmt werden, um einen Chatbot für den Kundendienst zu erstellen. Sie können LLMs auf verschiedene Anwendungsfälle abstimmen, z. B. auf das Verfassen von E-Mails, das Zusammenfassen langer Textabschnitte oder das Auffinden von Fehlern im Code. InstructLab bietet eine Plattform für die Ausbildung, Feinabstimmung und spätere Bewertung von LLMs.

Zwar können LLMs Prozesse auf vielfältige Weise rationalisieren, doch sollten Sie nicht vergessen, dass ihre Möglichkeiten begrenzt sind. LLMs arbeiten mit den Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Sie könnten einen LLM zum Beispiel nicht nach Ihrem Geburtstag fragen, da Ihre persönlichen Informationen nicht Teil der Ausbildungsdaten sind. Ebenso wäre ein LLM allein nicht die beste Option für die Vorhersage der Zukunft einer Aktie, in diesem Fall wäre es sinnvoller, ein Prognosemodell zu verwenden. Außerdem sind LLM für sich genommen statisch und nicht in der Lage, mit der Umwelt zu interagieren. Aufgaben wie das Ablesen der Uhrzeit oder des Datums würden mehr agentenbasierte Abläufe oder Rahmenwerke erfordern.

Eine genauere Erklärung der LLMs und ihrer Funktionsweise finden Sie unter Was sind LLMs?

Funktionsweise

Erfahren Sie mehr über die Verwendung von InstructLab.

Schritt 1. Bereitstellung einer Taxonomie
Eine Taxonomie ist ein Verzeichnis verschiedener, von Menschen kuratierter Daten, die zum Training eines LLM verwendet werden. Die Daten enthalten Beispiele für neue Kenntnisse und Fähigkeiten, aus denen das Modell lernen kann. Sie können eine bestehende Taxonomie verwenden und zu ihr beitragen oder eine eigene erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Wie Taxonomien für InstructLab aufgebaut sind.
Schritt 2. Synthetische Daten generieren
Die Informationen in der Taxonomie werden verwendet, um synthetische Daten zu generieren, die das vom Menschen gelieferte Wissen ergänzen und zur Feinabstimmung des Modells dienen. Erfahren Sie mehr über den Prozess der Datenerstellung unter Red Hat.
Schritt 3. Modell trainieren
Die synthetischen Daten werden verwendet, um das Modell in zwei Phasen zu trainieren: Tuning des Wissens und Tuning der Fähigkeiten. Das Wissenstuning ist eine Ausbildung, die sich auf die Verbesserung der Kenntnisse der LLM in den wesentlichen Fertigkeiten konzentriert. Beim Skill-Tuning wird das Modell auf spezifischere Fähigkeiten trainiert, die für den beabsichtigten Zweck erforderlich sind, z. B. die Beantwortung von Kundenanfragen oder die Analyse von Wettertrends.

Vorteile von Red Hat AI InstructLab

Erfahren Sie mehr über die Vorteile der Nutzung von Red Hat AI InstructLab.

Behalten Sie das Eigentum an den Daten und am Modell
Sie kontrollieren Ihre Daten und Ihr Modell. Sie können sie in der Cloud, vor Ort oder an jedem anderen Ort nutzen, den Ihr Unternehmen benötigt. Nutzen Sie einzigartige Geschäftsdaten, um durch die Entwicklung KI-gestützter Lösungen Effizienzsteigerungen zu erzielen und Innovationen voranzutreiben.
Minimierung des Risikos eines katastrophalen Vergessens
Für eine höhere Genauigkeit und ein geringeres Risiko werden die integrierten Modelle von Granite als Grundlage für das Erlernen neuer Fähigkeiten und Kenntnisse verwendet. Zuvor gelernte Informationen gehen nicht verloren, wenn die Modelle neue Informationen lernen.
Sicher, aktuell und verfügbar
Da Red Hat AI InstructLab als Service auf IBM Cloud® verfügbar ist, können Sie unnötige Kosten reduzieren, indem Sie nur für das bezahlen, was Sie benötigen. Optimieren Sie Ihre IT-Ausgaben, indem Sie einfachere, schnellere und wirtschaftlichere Modelle bereitstellen.

Ressourcen für weitere Informationen

Sehen Sie, was andere über InstructLab zu sagen haben.

Wie funktioniert die Abrechnung?

Weitere Informationen zur Rechnungsstellung finden Sie in den FAQ.