Informazioni su Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud

Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® è una soluzione di intelligenza artificiale generativa pronta per l'uso, privata e sicura, per migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMS), basata su Red Hat Enterprise Linux AI. Un progetto open source di IBM e Red Hat, InstructLab è un punto di ingresso economico nel mondo dell'apprendimento automaticoUn ramo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che si concentra sull'uso di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani imparano, migliorando gradualmente l'accuratezza dei modelli di AI., che consente di contribuire a un LLM senza dover possedere e gestire un'infrastruttura hardware.

Iniziate fornendo le conoscenze e le competenze più importanti per la vostra azienda in una cosiddetta tassonomia, o directory di dati. La tassonomia viene utilizzata per generare dati sintetici, che vengono poi utilizzati per addestrare il modello attraverso diverse fasi di messa a punto. Questo processo allinea il vostro LLM ai vostri obiettivi, fornendo non solo conoscenze generali, ma le competenze e i contesti specifici più importanti per le vostre esigenze aziendali.

Per saperne di più su InstructLab.

Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?

I grandi modelli linguistici, o LLM, sono modelli di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche di apprendimento automatico per generare il linguaggio umano. Inizialmente vengono addestrati su grandi quantità di dati generali che permettono di comprendere e generare il linguaggio naturale, poi vengono perfezionati per allinearsi a contesti più specifici. Ad esempio, un modello addestrato su un ampio insieme di conoscenze generali può essere successivamente perfezionato utilizzando dati relativi a un'attività di vendita al dettaglio per creare un chat bot per il servizio clienti. È possibile mettere a punto gli LLM per vari casi d'uso, come la stesura di e-mail, la sintesi di lunghi testi o la ricerca di errori nel codice. InstructLab fornisce una piattaforma per l'addestramento, la messa a punto e la successiva valutazione degli LLM.

Sebbene gli LLM possano snellire i processi in vari modi, è bene tenere presente che ci sono alcuni limiti a ciò che sono in grado di fare. I LLM lavorano con i dati che vengono loro forniti. Ad esempio, non sarebbe possibile chiedere a un LLM la propria data di nascita, perché le informazioni personali non fanno parte dei dati di formazione. Allo stesso modo, un LLM da solo non sarebbe l'opzione migliore per prevedere il futuro di un titolo, nel qual caso sarebbe più appropriato utilizzare un modello di previsione. Inoltre, gli LLM da soli sono statici e incapaci di interagire con l'ambiente. Compiti come l'indicazione dell'ora o della data richiederebbero flussi o strutture più agenziali.

Per una spiegazione più dettagliata degli LLM e del loro funzionamento, vedere Cosa sono gli LLM?

Modalità di funzionamento

Imparate a utilizzare InstructLab.

Passo 1. Fornire una tassonomia
Una tassonomia è una directory di dati diversi, curati dall'uomo, che viene utilizzata per addestrare un LLM. I dati contengono esempi di nuove conoscenze e competenze da cui il modello può imparare. È possibile utilizzare e contribuire a una tassonomia esistente, oppure crearne una propria. Per ulteriori informazioni, vedere Come sono strutturate le tassonomie per InstructLab.
Passo 2. Generare dati sintetici
Le informazioni contenute nella tassonomia vengono utilizzate per generare dati sintetici che aumentano le conoscenze fornite dall'uomo e vengono utilizzate per perfezionare il modello. Ulteriori informazioni sul processo di generazione dei dati da Red Hat.
Passo 3. Addestra il modello
I dati sintetici vengono utilizzati per addestrare il modello in due fasi: messa a punto delle conoscenze e messa a punto delle competenze. La sintonizzazione delle conoscenze è una formazione che si concentra sul miglioramento della conoscenza di competenze essenziali da parte del LLM. La messa a punto delle competenze addestra il modello a competenze più specifiche, necessarie per lo scopo che si prefigge, come rispondere alle richieste dei clienti o analizzare le tendenze meteorologiche.

Perché Red Hat AI InstructLab?

Scoprite alcuni vantaggi dell'utilizzo di Red Hat AI InstructLab.

Mantenere la proprietà sia dei dati che del modello
Il controllo dei dati e del modello è vostro. Potete scegliere di utilizzarli nel cloud, on-premise o in qualsiasi altro luogo richiesto dalla vostra azienda. Sfruttate i dati aziendali unici per sbloccare l'efficienza e promuovere l'innovazione creando soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.
Ridurre al minimo il rischio di dimenticanze catastrofiche
Per una maggiore precisione e un minor rischio, i modelli integrati di Granite vengono utilizzati come base per l'apprendimento di nuove competenze e conoscenze. Le informazioni apprese in precedenza non vengono perse quando i modelli ne apprendono di nuove.
Sicuro, aggiornato e disponibile
Poiché Red Hat AI InstructLab è disponibile come servizio su IBM Cloud®, è possibile ridurre i costi inutili pagando solo ciò che serve. Ottimizzare le spese IT offrendo modelli più semplici, più veloci e più economici.

Risorse per saperne di più

Guarda cosa hanno da dire gli altri su InstructLab.

Come funziona la fatturazione?

Per saperne di più sulla fatturazione, consultare le FAQ.