Reciclagem automática

IBM Cloud

IBM® watsonx™ Assistant foi lançado como um serviço em julho de 2016. Desde então, os usuários vêm criando e atualizando habilidades para atender às suas necessidades de assistente virtual. Nos bastidores, o watsonx Assistant cria modelos de aprendizado de máquina (ML) para executar várias tarefas em nome do usuário.

Os principais modelos de ML lidam com reconhecimento de ações, classificação de intenções e detecção de entidades. Por exemplo, o modelo pode detectar o que um cliente pretende quando ele diz I want to open a checking account e qual tipo de conta o cliente está falando.

Esses modelos de ML contam com uma infraestrutura sofisticada. Há muitos componentes intrincados que são responsáveis por analisar o que o usuário diz, decompor a entrada do usuário e processá-la para que o modelo de ML possa prever mais facilmente o que o usuário está perguntando.

Desde que o watsonx Assistant foi lançado pela primeira vez, a equipe de produtos tem feito atualizações contínuas nos algoritmos que geram esses sofisticados modelos de ML. Os modelos mais antigos continuaram a funcionar enquanto eram executados no contexto de algoritmos mais novos. Historicamente, o comportamento desses modelos de ML existentes não mudava, a menos que a habilidade fosse atualizada, momento em que a habilidade era treinada novamente e um novo modelo era gerado para substituir o antigo. Isso significava que muitos modelos mais antigos nunca se beneficiaram de melhorias em nossos algoritmos de ML.

IBM® watsonx™ Assistant usa novo treinamento contínuo. O serviço watsonx Assistant monitora continuamente todos os modelos de ML e retreina automaticamente os modelos que não foram retreinados nos últimos 6 meses. Seu assistente treina novamente usando a versão do algoritmo selecionado Se a versão selecionada não for mais suportada, o watsonx Assistant será retreinado usando a versão rotulada como Anterior. Isso significa que seu assistente possui automaticamente as tecnologias suportadas que são aplicadas.. Assistentes que foram modificados durante os seis meses anteriores não são afetados.

Geralmente, essa reciclagem é perfeita do ponto de vista do cliente.. As mesmas entradas resultam na detecção das mesmas ações, intenções e entidades. Às vezes, o novo treinamento pode causar alterações na precisão.

Instruções para watsonx Assistant para IBM On-premises

IBM Cloud Pak for Data IBM Software Hub

Ao fazer upgrade de sua instância do watsonx Assistant para IBM Cloud Pak for Data, se seus modelos existentes foram treinados usando uma versão de algoritmo que ainda é suportada, seus modelos não serão retreinados durante ou após o upgrade.

Novas versões de algoritmo são incluídas em liberações principais (por exemplo, 4.0.0 ou 5.0.0) ou liberações menores (por exemplo, 4.5.0 ou 4.6.0). Um release mensal pode incluir uma nova versão de algoritmo se houver mais de 6 meses entre lançamentos maiores ou menores. Cada versão de algoritmo suporta 2 liberações principais ou secundárias ou um tempo máximo de 12 meses, o que ocorrer primeiro. Para obter mais informações, consulte o IBM Cloud Pak for Data Adendo de ciclo de vida de suporte de software.

Cada nova liberação inclui suporte integral para a versão listada como Mais recente na liberação anterior mais recente. Esta versão é então rotulada como Previous depois de você atualizar. Além disso, cada nova liberação suporta a execução de modelos que foram treinados na versão anterior para que o upgrade não afete seu tempo de execução. Por exemplo, se você fizer upgrade do IBM Cloud Pak for Data 4.6 para 4.7e estiver usando Latest (01-Jun-2022), essa versão será listada como Anterior (01 de junho de 2022) e permanecerá sua versão selecionada.