關於 Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Red Hat® AI InstructLab on IBM Cloud® 是一套適用於企業、私密且安全的生成式人工智能解決方案，用於增強大型語言模型 (LLMS)，由 Red Hat Enterprise Linux AI 提供支援。 InstructLab 是 IBM 和 Red Hat 的開放原始碼專案，是進入 機器學習人工智慧 (AI) 和電腦科學的一個分支，著重於使用資料和演算法來模仿人類學習的方式，逐步提高 AI 模型的準確性。世界的一個具成本效益的切入點，讓您無需擁有和操作硬體基礎架構，就能為 LLM 做出貢獻。
首先，您可以在分類系統或資料目錄中提供對您的企業最重要的知識和技能。 分類法用於產生合成資料，然後透過多階段的微調來訓練模型。 這個過程不僅提供一般知識，還提供對您獨特的商業需求而言最重要的特定技能和背景，讓您的 LLM 符合您的目標。
什麼是大型語言模型？
大型語言模型，或 LLM，是使用機器學習技術來產生人類語言的 AI 模型。 一開始，它們會在大量的一般資料上進行訓練，以便理解和產生自然語言，之後再進行微調，以符合更特定的情境。 舉例來說，一個在大型常識集上訓練出來的模型，之後可透過使用零售業相關的資料來微調，以建立客戶服務聊天機器人。 您可以針對各種使用情況微調 LLM，例如草擬電子郵件、總結長篇文字或找出程式碼中的錯誤。 InstructLab 提供了一個訓練、微調和稍後評估 LLM 的平台。
雖然 LLM 能以各種方式簡化流程，但請記住它們的能力有一定的限制。 LLM 使用所提供的資料進行工作。 舉例來說，您無法向法律學家詢問您的生日，因為您的個人資訊不屬於訓練資料的一部分。 同樣地，單憑 LLM 本身也不是預測股票未來的最佳選擇，在這種情況下，使用預測模型會更為合適。 此外，LLM 本身是靜態的，無法與環境互動。 像告知時間或日期這樣的任務需要更多的代理流程或架構。
如需更詳細的解釋 LLM 及其運作方式，請參閱 What are LLMs?
如何運作
瞭解如何使用 InstructLab。
- 步驟 1. 提供分類標準
- 分類系統是一個多樣化、由人類編輯的資料目錄，用來訓練 LLM。 資料包含新知識和技能的範例，供模型學習。 您可以使用現有的分類系統，也可以建立自己的分類系統。 如需詳細資訊，請參閱 分類系統的結構方式 InstructLab。
- 步驟 2. 產生合成資料
- 分類系統中的資訊可用於產生合成資料，以增強人類提供的知識，並用於微調模型。 從 Red Hat 了解更多關於資料產生過程的資訊。
- 步驟 3. 訓練模型
- 合成資料用於分兩個階段訓練模型：知識調整和技能調整。 知識調適是一種訓練，著重於提高 LLM 對基本技能的認識。 技能調整可訓練模型達成預期目的所需的特定技能，例如回應客戶詢問或分析天氣趨勢。
為什麼選擇 Red Hat AI InstructLab？
瞭解使用 Red Hat AI InstructLab 的一些好處。
- 保留資料和模型的所有權
- 您可以控制您的資料和模型。 您可以選擇在雲端、內部部署或業務所需的其他地方使用。 利用獨特的業務資料，透過建立人工智能驅動的解決方案，發揮效率並推動創新。
- 最小化災難性遺忘的風險
- 為了提高精確度和降低風險，內建的 Granite 模型可作為學習新技能和知識的基礎。 當模型學習新資訊時，先前學習的資訊不會遺失。
- 安全、最新且可用
- 由於 Red Hat AI InstructLab 在 IBM Cloud® 上以服務形式提供，您只需支付所需費用，即可減少不必要的成本。 提供更簡單、更快速、更經濟的模式，以最佳化 IT 支出。
學習更多資訊的資源
看看其他人怎麼說 InstructLab。
帳單如何運作？
如需瞭解有關計費的更多資訊，請參閱 常見問題。