정보 Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® 는 대규모 언어 모델(LLMS)을 개선하기 위한 비즈니스용 비공개 보안 생성 AI 솔루션으로, Red Hat Enterprise Linux AI를 기반으로 합니다. IBM 및 Red Hat, InstructLab 의 오픈 소스 프로젝트는 하드웨어 인프라를 소유하고 운영할 필요 없이 LLM에 기여할 수 있는 비용 효율적인 머신 러닝의인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인간이 학습하는 방식을 모방하기 위해 데이터와 알고리즘을 사용하는 데 중점을 두고 있으며, AI 모델의 정확도를 점진적으로 향상시킵니다. 세계로의 진입점입니다.
비즈니스에 가장 중요한 지식과 기술을 분류법 또는 데이터 디렉토리에 제공하는 것부터 시작합니다. 분류법은 합성 데이터를 생성하는 데 사용되며, 이 데이터는 여러 단계의 미세 조정을 통해 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 이 과정은 일반적인 지식뿐만 아니라 고유한 비즈니스 요구 사항에 가장 중요한 특정 기술과 맥락을 제공함으로써 LLM을 목표에 맞게 조정합니다.
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 기계 학습 기법을 사용하여 인간의 언어를 생성하는 AI 모델입니다. 처음에는 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 대량의 일반 데이터에 대해 학습한 다음, 나중에 보다 구체적인 상황에 맞게 미세 조정합니다. 예를 들어, 대량의 일반 지식으로 학습된 모델을 나중에 소매업과 관련된 데이터를 사용하여 고객 서비스 채팅 봇을 생성함으로써 미세 조정할 수 있습니다. 이메일 초안 작성, 긴 텍스트 본문 요약, 코드 오류 찾기 등 다양한 사용 사례에 맞게 LLM을 미세 조정할 수 있습니다. InstructLab 는 LLM을 교육하고 미세 조정한 다음 나중에 평가할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.
LLM은 다양한 방법으로 프로세스를 간소화할 수 있지만, 그 기능에는 몇 가지 제한이 있다는 점을 명심하세요. LLM은 제공된 데이터로 작업합니다. 예를 들어, 개인 정보는 트레이닝 데이터에 포함되지 않기 때문에 LLM에게 생일을 물어볼 수 없습니다. 마찬가지로 주식의 미래를 예측하는 데는 LLM 자체만으로는 최선의 선택이 아니며, 이 경우 예측 모델을 사용하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 또한 LLM 자체는 정적이며 환경과 상호 작용할 수 없습니다. 시간이나 날짜를 알려주는 것과 같은 작업에는 더 많은 에이전트 흐름이나 프레임워크가 필요합니다.
LLM과 그 작동 방식에 대한 자세한 설명은 LLM이란 무엇인가 요?
작업 방식
사용에 대해 알아보기 InstructLab.
- 1단계. 분류법 제공
- 분류학은 사람이 직접 선별한 다양한 데이터의 디렉토리로, LLM을 학습시키는 데 사용됩니다. 데이터에는 모델이 학습할 수 있는 새로운 지식과 기술의 예가 포함되어 있습니다. 기존 분류법을 사용하고 기여하거나 직접 분류법을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 InstructLab 의 분류 체계 구성 방법을 참조하세요.
- 2단계. 합성 데이터 생성
- 분류법의 정보는 사람이 제공한 지식을 보강하는 합성 데이터를 생성하는 데 사용되며 모델을 미세 조정하는 데 사용됩니다. 데이터 생성 프로세스에 대한 자세한 내용은 Red Hat 에서 확인하세요.
- 3단계. 모델 훈련
- 합성 데이터는 지식 튜닝과 스킬 튜닝의 두 단계로 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 지식 튜닝은 필수 기술에 대한 LLM의 기반 지식을 향상하는 데 초점을 맞춘 교육입니다. 스킬 튜닝은 고객 문의에 응답하거나 날씨 동향을 분석하는 등 의도된 목적에 필요한 보다 구체적인 스킬을 모델에 학습시킵니다.
Red Hat AI InstructLab을 사용해야 하는 이유
Red Hat AI InstructLab 을 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 이점에 대해 알아보세요.
- 데이터와 모델 모두에 대한 소유권 유지
- 데이터와 모델을 제어할 수 있습니다. 클라우드, 온프레미스 또는 비즈니스에 필요한 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. 고유한 비즈니스 데이터를 활용하여 AI 기반 솔루션을 만들어 효율성을 높이고 혁신을 주도하세요.
- 치명적인 망각의 위험 최소화
- 정확도를 높이고 위험을 줄이기 위해 기본 제공 Granite 모델은 새로운 기술과 지식을 학습하기 위한 기초로 사용됩니다. 모델이 새로운 정보를 학습할 때 이전에 학습한 정보는 손실되지 않습니다.
- 안전하고 최신 상태이며 사용 가능
- Red Hat AI InstructLab 은 IBM Cloud® 에서 서비스 형태로 제공되므로 필요한 만큼만 비용을 지불하면 불필요한 비용을 줄일 수 있습니다. 더 간단하고 빠르며 경제적인 모델을 제공하여 IT 지출을 최적화하세요.
자세히 알아보기 위한 리소스
다른 사람들의 의견 보기 InstructLab.
비용 청구는 어떻게 적용됩니까?
청구에 대해 자세히 알아보려면 자주 묻는 질문을 참조하세요.