Acerca de Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® es una solución de IA generativa segura, privada y preparada para la empresa para mejorar grandes modelos lingüísticos (LLMS ), con tecnología de Red Hat Enterprise Linux AI. Un proyecto de código abierto de IBM y Red Hat, InstructLab es un punto de entrada rentable en el mundo del aprendizaje automáticoRama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar el modo en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente la precisión de los modelos de IA., que le permite hacer contribuciones a un LLM sin tener que poseer y operar una infraestructura de hardware.
Empiece por proporcionar los conocimientos y competencias más importantes para su empresa en lo que se conoce como taxonomía, o directorio de datos. La taxonomía se utiliza para generar datos sintéticos, que luego se emplean para entrenar el modelo a través de múltiples fases de ajuste. Este proceso alinea su LLM con sus objetivos proporcionándole no sólo conocimientos generales, sino las habilidades y contextos específicos que son más importantes para sus necesidades empresariales únicas.
Más información sobre InstructLab.
¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?
Los grandes modelos lingüísticos, o LLM, son modelos de IA que utilizan técnicas de aprendizaje automático para generar lenguaje humano. Inicialmente se entrenan con grandes cantidades de datos generales que permiten comprender y generar lenguaje natural, y posteriormente se afinan para adaptarse a contextos más específicos. Por ejemplo, un modelo entrenado con un amplio conjunto de conocimientos generales puede afinarse posteriormente utilizando datos relacionados con un negocio minorista para crear un bot de chat de atención al cliente. Puede ajustar los LLM a distintos casos de uso, como la redacción de correos electrónicos, el resumen de textos extensos o la búsqueda de errores en el código. InstructLab proporciona una plataforma para entrenar, afinar y posteriormente evaluar los LLM.
Aunque los LLM pueden agilizar los procesos de diversas maneras, hay que tener en cuenta que su capacidad tiene ciertas limitaciones. Los LLM trabajan con los datos que se les facilitan. No podrías preguntarle a un LLM por tu cumpleaños, por ejemplo, porque tu información personal no forma parte de los datos de formación. Del mismo modo, un LLM por sí solo no sería la mejor opción para predecir el futuro de una acción, en cuyo caso sería más apropiado utilizar un modelo de previsión. Además, los LLM por sí solos son estáticos e incapaces de interactuar con el entorno. Tareas como decir la hora o la fecha requerirían flujos o marcos más agentivos.
Para una explicación más detallada de los LLM y su funcionamiento, consulte ¿Qué son los LLM?
Cómo funciona
Aprenda a utilizar InstructLab.
- Paso 1. Proporcionar una taxonomía
- Una taxonomía es un directorio de datos diversos, seleccionados por humanos, que se utiliza para entrenar un LLM. Los datos contienen ejemplos de nuevos conocimientos y habilidades para que el modelo aprenda de ellos. Puede utilizar y contribuir a una taxonomía existente, o crear la suya propia. Para más información, consulte Cómo se estructuran las taxonomías en InstructLab.
- Paso 2. Generar datos sintéticos
- La información de la taxonomía se utiliza para generar datos sintéticos que aumentan los conocimientos aportados por el ser humano y sirven para afinar el modelo. Más información sobre el proceso de generación de datos en Red Hat.
- Paso 3. Formar el modelo
- Los datos sintéticos se utilizan para entrenar el modelo en dos fases: ajuste de conocimientos y ajuste de habilidades. La puesta a punto de conocimientos es una formación que se centra en mejorar los conocimientos basados en competencias esenciales del LLM. La sintonización de habilidades entrena al modelo en habilidades más específicas que se requieren para su propósito previsto, como responder a las consultas de los clientes o analizar las tendencias meteorológicas.
¿Por qué utilizar Red Hat AI InstructLab?
Conozca algunas ventajas de utilizar Red Hat AI InstructLab.
- Mantener la propiedad tanto de los datos como del modelo
- Usted controla sus datos y su modelo. Puede elegir utilizarlos en la nube, en las instalaciones o en cualquier otro lugar que requiera su empresa. Aproveche los datos empresariales únicos para desbloquear eficiencias e impulsar la innovación mediante la creación de soluciones impulsadas por IA.
- Minimizar el riesgo de olvido catastrófico
- Para una mayor precisión y un menor riesgo, se utilizan los modelos integrados de Granite como base para el aprendizaje de nuevas habilidades y conocimientos. La información aprendida previamente no se pierde cuando los modelos aprenden información nueva.
- Seguro, actualizado y disponible
- Como Red Hat AI InstructLab está disponible como servicio en IBM Cloud®, puede reducir costes innecesarios pagando sólo por lo que necesita. Optimice el gasto en TI ofreciendo modelos más sencillos, rápidos y económicos.
Recursos para saber más
Vea lo que otros opinan sobre InstructLab.
¿Cómo funciona la facturación?
Para saber más sobre la facturación, consulte las FAQ.