Revolucione a personalização do modelo
Aperfeiçoar o desempenho do modelo de IA
O InstructLab permite que os desenvolvedores otimizem o desempenho dos modelos por meio de personalização e alinhamento, ajustando-os para casos de uso específicos com base em dados corporativos ou sintéticos existentes. Leia a declaração de diretrizes aqui.
Ao permitir a personalização dos modelos, as equipes de desenvolvimento reaproveitam conhecimentos e habilidades entre diferentes modelos.
Personalize modelos de ponta a ponta com dados da empresa em poucas horas, e não em meses
Faça inferências com um modelo menor e especializado, em vez de um modelo genérico e maior
Execute modelos com mais eficiência para otimizar o desempenho e o tempo de execução.
Incorpore milhares de documentos e gerencie pipelines complexos de ingestão, como mascaramento, divisão e filtros Processe diversos formatos de documentos provenientes de diferentes fontes de dados, como PDF, PPT, TXT e DOC
Construa uma taxonomia de conhecimento e competências corporativas visualizada em uma estrutura de árvore simples e intuitiva. O IBM watsonx.ai fornecerá a interface de usuário (IU), linha de comando (CLI), API e SDK para criação de taxonomias.
Amplie a taxonomia com a geração de dados sintéticos agênticos do InstructLab. O IBM watsonx.ai fornecerá IU, CLI, API e SDK para gerar dados sintéticos.
Alinhe o modelo com os dados sintéticos gerados, utilizando uma técnica de alinhamento multifásica. O IBM watsonx.ai fornecerá IU, CLI, API e SDK para ajuste de alinhamento.
Indexe e recupere eficientemente os documentos da sua organização.
Use notebooks Python para executar os benchmarks IBM Bluebench e benchmarks abertos padrão (Loss function, MMLU, MT-Bench e PR-Bench) em modelos tanto pré-alinhados quanto alinhados.
Escolha seu modelo
Potencialize aplicações de IA utilizando nossa biblioteca de modelos de terceiros e IBM Granite, adequados para fluxos de trabalho de IA, ou traga seu próprio modelo de base personalizado para a plataforma.