Sobre Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® é uma solução de IA generativa segura, privada e pronta para os negócios para aprimorar modelos de idiomas grandes (LLMS), com a tecnologia Red Hat Enterprise Linux AI. Um projeto de código aberto de IBM e Red Hat, InstructLab é um ponto de entrada econômico no mundo do aprendizado de máquinaUm ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente a precisão dos modelos de IA., permitindo que você faça contribuições para um LLM sem precisar possuir e operar uma infraestrutura de hardware.
Comece fornecendo o conhecimento e as habilidades mais importantes para a sua empresa no que é conhecido como taxonomia, ou um diretório de dados. A taxonomia é usada para gerar dados sintéticos, que são então usados para treinar o modelo por meio de várias fases de ajuste fino. Esse processo alinha seu LLM com suas metas, fornecendo não apenas conhecimentos gerais, mas também as habilidades e os contextos específicos mais importantes para suas necessidades comerciais exclusivas.
O que são modelos de linguagem grandes?
Os modelos de linguagem grande, ou LLMs, são modelos de IA que usam técnicas de aprendizado de máquina para gerar linguagem humana. Eles são inicialmente treinados em grandes quantidades de dados gerais que permitem entender e gerar linguagem natural e, posteriormente, são ajustados para se alinharem a contextos mais específicos. Por exemplo, um modelo treinado em um grande conjunto de conhecimentos gerais pode ser ajustado posteriormente com o uso de dados relacionados a um negócio de varejo para criar um bot de bate-papo de atendimento ao cliente. Você pode ajustar os LLMs para vários casos de uso, como redigir e-mails, resumir longos corpos de texto ou encontrar erros no código. InstructLab fornece uma plataforma para treinamento, ajuste fino e, posteriormente, avaliação de LLMs.
Embora os LLMs possam agilizar os processos de várias maneiras, lembre-se de que há algumas limitações para o que eles são capazes de fazer. Os LLMs trabalham com os dados que lhes são fornecidos. Você não poderia perguntar a um LLM qual é o seu aniversário, por exemplo, porque suas informações pessoais não fazem parte dos dados de treinamento. Da mesma forma, um LLM por si só não seria a melhor opção para prever o futuro de uma ação; nesse caso, seria mais apropriado usar um modelo de previsão. Além disso, os LLMs por si só são estáticos e incapazes de interagir com o ambiente. Tarefas como informar a hora ou a data exigiriam fluxos ou estruturas mais agênticos.
Para obter uma explicação mais detalhada sobre os LLMs e como eles funcionam, consulte O que são LLMs?
Como isso funciona
Aprenda a usar o site InstructLab.
- Etapa 1. Fornecer uma taxonomia
- Uma taxonomia é um diretório de dados diversos, com curadoria humana, que é usado para treinar um LLM. Os dados contêm exemplos de novos conhecimentos e habilidades com os quais o modelo pode aprender. Você pode usar e contribuir para uma taxonomia existente ou pode criar a sua própria. Para obter mais informações, consulte Como as taxonomias são estruturadas para InstructLab.
- Etapa 2. Gerar dados sintéticos
- As informações da taxonomia são usadas para gerar dados sintéticos que aumentam o conhecimento fornecido por humanos e são usadas para ajustar o modelo. Saiba mais sobre o processo de geração de dados em Red Hat.
- Etapa 3. Treinar o modelo
- Os dados sintéticos são usados para treinar o modelo em duas fases: ajuste de conhecimento e ajuste de habilidades. O ajuste de conhecimento é um treinamento que se concentra em aprimorar o conhecimento de habilidades essenciais do LLM. O ajuste de habilidades treina o modelo em habilidades mais específicas que são necessárias para a finalidade pretendida, como responder a consultas de clientes ou analisar tendências climáticas.
Por que Red Hat AI InstructLab?
Conheça alguns benefícios de usar o site Red Hat AI InstructLab.
- Manter a propriedade dos dados e do modelo
- Você controla seus dados e seu modelo. Você pode optar por usá-los na nuvem, no local ou em qualquer outro lugar que sua empresa exija. Aproveite os dados comerciais exclusivos para desbloquear eficiências e impulsionar a inovação, criando soluções baseadas em IA.
- Minimizar o risco de esquecimento catastrófico
- Para maior precisão e menos riscos, os modelos incorporados do Granite são usados como base para o aprendizado de novas habilidades e conhecimentos. As informações aprendidas anteriormente não são perdidas quando os modelos aprendem novas informações.
- Seguro, atualizado e disponível
- Como o Red Hat AI InstructLab está disponível como um serviço em IBM Cloud®, você pode reduzir custos desnecessários pagando apenas pelo que precisa. Otimize as despesas de TI fornecendo modelos mais simples, mais rápidos e mais econômicos.
Recursos para saber mais
Veja o que os outros têm a dizer sobre InstructLab.
Como o faturamento funciona?
Para saber mais sobre faturamento, consulte as [Perguntas frequentes](/docs/laboratório de instrução?topic=laboratório de instrução-faq#costs).