알고리즘 버전 및 교육

알고리즘 버전 설정을 사용하여 훈련에 사용되는 watsonx Assistant 알고리즘을 선택할 수 있습니다. 어시스턴트는 컨텐츠 또는 설정을 업데이트할 때 또는 자동 재훈련 을 통해 훈련됩니다.

세 개의 선택사항이 있습니다.

  • 베타: 베타를 사용하여 제공되는 내용을 미리보고 테스트하십시오. 베타 버전의 기능은 나중에 지원되는 버전이 될 수 있습니다. 프로덕션 배치에서 베타 버전을 사용하는 것은 권장되지 않습니다.
  • 최신: 라이브 프로덕션 지원에 권장되는 현재 지원되는 버전입니다.
  • 이전: 최신 버전 이전에 마지막으로 지원된 버전입니다. 이 버전에 대한 지원은 다음 버전이 릴리스될 때 종료됩니다.

조치에 대한 알고리즘 버전을 선택하려면 다음을 수행하십시오.

  1. 동작 페이지에서 글로벌 설정 기어 아이콘 을 클릭하십시오.

  2. 알고리즘 버전 탭을 클릭합니다.

  3. 버전을 선택한 후 저장을 클릭하십시오.

대화 상자의 알고리즘 버전을 선택하려면 다음을 수행하십시오.

  1. 대화 상자 페이지에서 옵션 섹션을 여십시오.

  2. 알고리즘 버전을 클릭하십시오.

  3. 버전을 선택하십시오.

최신 및 이전 버전에는 최신 (15-Apr-2023) 또는 이전 (20-Dec-2022) 과 같은 날짜 레이블이 있습니다. 각 알고리즘 버전 릴리스에 대한 세부사항은 watsonx Assistant 릴리스 정보 를 참조하십시오.

알고리즘 버전 선택사항은 현재 아랍어, 중국어, 대만어, 체코어, 네덜란드어, 영어, 프랑스어, 독일어, 일본어, 한국어, 이탈리아어, 포르투갈어 및 스페인어에 사용할 수 있습니다. 범용 언어 모델은 기본 알고리즘을 사용합니다.

자동 재훈련

IBM Cloud

IBM® watsonx™ Assistant 2016년 7월에 서비스로 출시되었습니다. 그 이후로, 사용자는 가상 어시스턴트 요구사항 충족을 위한 스킬을 생성하고 업데이트했습니다. watsonx Assistant 는 사용자 대신 다양한 작업을 수행하기 위해 머신 러닝(ML) 모델을 만듭니다.

주요 ML 모델은 행동 인식, 의도 분류, 실체 탐지를 다룹니다. 예를 들어, 모델은 고객이 I want to open a checking account 라고 말할 때 의도하는 내용과 고객이 말하는 계정의 유형을 발견할 수 있습니다.

이러한 ML 모델은 정교한 인프라에 의존합니다. 사용자의 말을 분석하고, 사용자의 입력을 세분화하며, 이를 처리하여 ML 모델이 사용자가 무엇을 요청하는지 더 쉽게 예측할 수 있도록 하는 복잡한 구성 요소가 많이 있습니다.

watsonx Assistant 가 처음 출시된 이후로, 제품 팀은 이 정교한 ML 모델을 생성하는 알고리즘을 지속적으로 업데이트해 왔습니다. 구형 모델은 새로운 알고리즘의 맥락에서 계속 작동했습니다. 기존의 ML 모델은 기술이 업데이트되지 않는 한 동작이 변하지 않았습니다. 기술이 업데이트되면 기술이 재훈련되고 이전 모델을 대체하는 새로운 모델이 생성됩니다. 이는 많은 이전 모델이 ML 알고리즘의 개선으로부터 결코 이득을 보지 않았다는 것을 의미합니다.

IBM® watsonx™ Assistant 은 연속 재훈련을 사용합니다. watsonx Assistant 는 모든 ML 모델을 지속적으로 모니터링하고, 지난 6개월 동안 재훈련되지 않은 모델은 자동으로 재훈련합니다. 어시스턴트가 선택된 알고리즘 버전을 사용하여 재훈련합니다. 선택한 버전이 더 이상 지원되지 않는 경우 watsonx Assistant 는 이전으로 레이블 지정된 버전을 사용하여 재훈련합니다. 이는 어시스턴트에 자동으로 적용되는 지원되는 기술이 있음을 의미합니다. 이전 6개월동안 수정된 어시스턴트는 영향을 받지 않습니다.

일반적으로 이 재교육은 고객 관점에서 완벽하게 수행됩니다. 동일한 입력으로 동일한 행동, 의도, 실체가 감지됩니다. 때때로 재훈련으로 인해 정확도가 변경될 수 있습니다.

watsonx Assistant 용 IBM 용 온-프레미스

IBM Cloud Pak for Data IBM Software Hub

IBM Cloud Pak for Data에 대한 watsonx Assistant 의 인스턴스를 업그레이드할 때, 기존 모델이 여전히 지원되는 알고리즘 버전을 사용하여 훈련된 경우에는 업그레이드 중 또는 업그레이드 후에 모델이 재훈련되지 않습니다.

새 알고리즘 버전은 주요 릴리스 (예: 4.0.0 또는 5.0.0) 또는 부 릴리스 (예: 4.5.0 또는 4.6.0) 에 포함되어 있습니다. 주 릴리스와 부 릴리스 사이에 6개월이상이 있는 경우 월별 릴리스에 새 알고리즘 버전이 포함될 수 있습니다. 각 알고리즘 버전은 두 개의 주 또는 부 릴리스를 지원하거나 최대 12개월중 더 빠른 시간을 지원합니다. 자세한 정보는 IBM Cloud Pak for Data Software Support Lifecycle Addendum을 참조하십시오.

각 새 릴리스에는 최신 이전 릴리스에서 최신 으로 나열된 버전에 대한 전체 지원이 포함되어 있습니다. 이 버전은 업그레이드 후 이전 으로 레이블이 지정됩니다. 또한 각 새 릴리스는 업그레이드가 런타임에 영향을 주지 않도록 이전 버전에서 훈련된 실행 중인 모델을 지원합니다. 예를 들어, IBM Cloud Pak for Data 4.6 에서 4.7로 업그레이드하고 최신 버전 (01-Jun-2022) 을 사용 중인 경우 해당 버전은 이전 버전 (2022년 6월 1일) 으로 나열되고 선택한 버전을 유지합니다.

업그레이드 후 자동 재훈련

IBM Cloud Pak for Data 업그레이드에 대한 watsonx Assistant 가 완료되면 watsonx Assistant 는 더 이상 지원되지 않는 버전을 사용하여 훈련된 어시스턴트 모델에 대해 자동 재훈련을 수행합니다. 이 경우 watsonx Assistant 는 자동으로 어시스턴트를 최신 버전으로 다시 훈련시킵니다. 이 자동 재훈련은 다음 업그레이드에서 훈련된 모델을 실행하는 기능을 보장하기 위해 필요합니다.

우수 사례

IBM Cloud Pak for Data에 대한 watsonx Assistant 의 프로덕션 배치에서 최신 버전을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 새 어시스턴트의 기본값입니다. 업그레이드 중에 설정은 최신 버전을 사용하도록 기존 어시스턴트를 자동으로 전환하지 않습니다. 업그레이드하기 전에 최신을 선택한 경우 설정에서 해당 버전을 계속 사용하며 이제 이전으로 레이블이 지정됩니다. 업그레이드 후에는 최신 을 선택하고 기본 회귀 테스트를 실행하는 것이 좋습니다.

IBM 은 다양한 데이터 세트에 대한 강력한 테스트를 수행하여 기존 어시스턴트에 대한 영향을 최소화합니다. 그러나 기계 학습 모델의 특성과 자연어 처리의 미묘함과 뉘앙스를 고려할 때 버전 간에 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 테스트를 통해 주요 문제를 찾은 경우 설정을 전환하고 이전 을 사용하여 이전 동작으로 돌아갈 수 있습니다. 이 경우, IBM 에 문의하고 테스트 세부사항을 제공하여 IBM 이 문제점을 해결하는 단계에서 사용자를 지원할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

또한 업그레이드 후 테스트 시스템 중 하나에서 베타 버전을 사용해 보는 것이 좋습니다. 이는 향후 버전에서 전달될 가능성이 높은 변경사항에 대한 초기 가시성을 제공하고 프로덕션 시스템에 대한 부정적인 영향의 가능성을 줄입니다. IBM 은 베타를 사용하는 고객의 긍정적인 피드백과 부정적인 피드백을 모두 가치 있게 평가합니다. 이후 버전에서 버전이 최신 으로 승격되기 전에 알고리즘이 작동하는 방식을 구체화할 수 있습니다. 베타를 선택하면 어시스턴트가 항상 최신 베타 버전에서 훈련합니다.