关于 Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® 是由 Red Hat Enterprise Linux AI 支持的用于增强大型语言模型 (LLMS) 的业务就绪、私有且安全的生成式人工智能解决方案。 InstructLab 是 IBM 和 Red Hat 的一个开源项目，是进入 机器学习人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于利用数据和算法来模仿人类学习的方式，逐步提高人工智能模型的准确性。世界的一个经济高效的切入点，让您无需拥有和操作硬件基础设施，就能为 LLM 做出贡献。
首先，您需要在所谓的分类法或数据目录中提供对企业最重要的知识和技能。 分类法用于生成合成数据，然后通过多个阶段的微调来训练模型。 这一过程不仅提供一般知识，还提供对您的独特业务需求最为重要的特定技能和背景，从而使您的法律硕士课程与您的目标相一致。
什么是大型语言模型？
大型语言模型（或 LLM）是使用机器学习技术生成人类语言的人工智能模型。 它们最初在大量通用数据上进行训练，以便理解和生成自然语言，之后再根据更具体的语境进行微调。 例如，在大量常识基础上训练出来的模型，可以通过使用与零售业务相关的数据进行微调，从而创建一个客户服务聊天机器人。 您可以针对不同的使用情况对 LLM 进行微调，例如起草电子邮件、总结长篇文本或查找代码中的错误。 InstructLab 为 LLM 的培训、微调和随后的评估提供了一个平台。
虽然法律硕士可以通过各种方式简化流程，但请记住，他们的能力有一定的局限性。 法律硕士根据所提供的数据开展工作。 例如，你无法向法律硕士询问你的生日，因为你的个人信息不属于培训数据的一部分。 同样，单靠 LLM 本身也不是预测股票未来的最佳选择，在这种情况下，使用预测模型会更合适。 此外，LLM 本身是静态的，无法与环境互动。 报时或日期等任务需要更多的代理流程或框架。
有关法律硕士及其工作原理的更详细解释，请参阅《 什么是法律硕士？
运作方式
了解如何使用 InstructLab。
- 步骤 1. 提供分类标准
- 分类法是一个由人类编辑的多样化数据目录，用于训练 LLM。 数据包含新知识和新技能的实例，供模型学习。 您可以使用现有的分类法并为其做出贡献，也可以创建自己的分类法。 如需了解更多信息，请参阅 分类标准的结构 InstructLab。
- 步骤 2. 生成合成数据
- 分类法中的信息可用于生成合成数据，以增强人类提供的知识，并用于对模型进行微调。 了解有关数据生成过程的更多信息，请访问 Red Hat。
- 步骤 3. 训练模型
- 合成数据用于分两个阶段训练模型：知识调整和技能调整。 知识调整培训的重点是提高法律硕士的基本技能知识。 技能调整可对模型进行更具体的技能训练，这些技能是实现其预期目的所必需的，例如回答客户咨询或分析天气趋势。
为什么选择 Red Hat AI InstructLab？
了解使用 Red Hat AI InstructLab 的一些好处。
- 保留数据和模型的所有权
- 您可以控制数据和模型。 您可以选择在云端、企业内部或其他业务需要的地方使用它们。 通过创建人工智能驱动的解决方案，利用独特的业务数据来释放效率和推动创新。
- 将灾难性遗忘的风险降至最低
- 为了提高准确性和降低风险，内置的 Granite 模型被用作学习新技能和新知识的基础。 当模型学习新信息时，以前学习的信息不会丢失。
- 安全、最新、可用
- 由于 Red Hat AI InstructLab 是作为一项服务在 IBM Cloud® 上提供的，因此您只需支付所需的费用，就能减少不必要的开支。 通过提供更简单、更快速、更经济的模式，优化 IT 支出。
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如何计费？
要了解有关计费的更多信息，请参阅 常见问题。