Foundation Models in watsonx.ai 
Erkundung der Familie der Sprach- und Code-Basismodelle innerhalb der watsonx-Plattform
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Produkt-Screenshot der watsonx.ai Foundation Models
KI-Modelle: Die Auswahl ist groß

Für die erfolgreiche Einführung von KI in Ihrem Unternehmen ist es wichtig, über verschiedene Auswahlmöglichkeiten zu verfügen. Jedes Modell ist unterschiedlich, und das für Sie am besten geeignete Modell hängt von Ihrer Branche, Ihrem Fachgebiet und Ihrem Anwendungsfall ab. IBM® watsonx.ai KI-Studio bietet Kunden und Partnern eine Auswahl an Modellen, darunter von IBM entwickelte Foundation Models, Open-Source-Modelle und Modelle von Drittanbietern. Dabei profitieren Sie von Auswahlmöglichkeiten und Flexibilität auf zwei Ebenen: Modell und Bereitstellungsumgebung. Sie können die KI-Modelle überall dort bereitstellen, wo sich Ihre Workloads befinden.

IBM bemüht sich seit mehr als einem Jahrhundert darum, das Vertrauen von Unternehmen und der Öffentlichkeit zu gewinnen. Dafür führen wir leistungsstarke neue Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz, verantwortungsbewusst und zielgerichtet ein.

Mehr über die Möglichkeiten von an Ihre Bedürfnisse angepasste KI

Informationen zum Erstellen von auf Unternehmen abgestimmten Basismodellen

Vorteile Vorteile und Mehrwert der Arbeit mit Basismodellen in watsonx.ai Echte Geschäftsprobleme lösen

Arbeiten Sie mit von IBM entwickelten Basismodellen, die auf unternehmensrelevanten Daten basieren und die Besonderheiten Ihres Geschäftsbereichs berücksichtigen, z. B. in den Bereichen Wissenschaft, Recht, Finanzen, Internet und Code.

 

 

Modellvielfalt und Flexibilität

Sie haben Zugriff auf Modelle unterschiedlicher Größe und Architektur, einschließlich Open-Source-Modellen, Modellen von Drittanbietern und von IBM entwickelten Basismodellen. So profitieren Sie von einer hohen Leistungsfähigkeit, Geschwindigkeit, flexiblen Einsatzmöglichkeiten und Effizienz.

 

 

Beschleunigte Wertschöpfung

Weisen Sie Modelle an und fordern Sie sie auf, differenzierte KI-Assets mit Ihren eigenen Daten zu erstellen, um Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

 

IBM Basismodelle sind auf Unternehmen ausgelegt

Die erste Version von watsonx.aiumfasste die Slate-Familie von reinen Encoder-Modellen, die speziell für Anwendungsfälle im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Unternehmen entwickelt wurden.Die neu verfügbaren Granite Basismodelle bieten Ihnen die Vorteile einer reinen Decoder-Architektur, die auf generative Aufgaben wie die Zusammenfassung, die Erstellung von Inhalten und die Gewinnung von Erkenntnissen ausgerichtet ist.

Granite-Modelle    

Granite-Modelle werden mit von IBM kuratierten, auf Unternehmen ausgerichteten Datensätzen trainiert, für die Regeln und Sicherheitsvorkehrungen gelten, mit denen anstößige Inhalte herausgefiltert werden können. So erhalten Benutzer Zugang zu ausgefeilten, betriebsbereiten Modellen. Die erste Granite-Reihe umfasst zwei Varianten eines Modells mit 13 Milliarden Parametern: granite-13b-chat und granite-13b-instruct.Dank der 13 Milliarden Parameter sind diese Modelle möglicherweise effizienter als größere Modelle, da sie auf einen einzigen A100-80 GB-Grafikprozessor passen. Auf diese Weise können auch die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden.

Die von IBM® Research entwickelten und für generative Aufgaben konzipierten Granite-Modelle werden anhand von geschäftsrelevanten Domänen trainiert, unter anderem in den Bereichen Finanzen, Recht, IT, Codierung und Wissenschaft und Forschung. Die Modelle eignen sich für besondere Anwendungsfälle in Unternehmen, beispielsweise für Stimmungsanalysen und die Auswertung von Mitschriften bei Earnings Calls, für die Bearbeitung von Finanz- und Versicherungsfragen sowie für allgemeine Anwendungsfälle wie die Erstellung von Inhalten, die Zusammenfassung, die Klassifizierung, die Gewinnung von Erkenntnissen und die Retrieval-Augmented Generation.

Mehr über die Vorteile von Granite
Slate-Modelle

Die mehrsprachigen 153 Millionen Slate-Modelle eignen sich für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Unternehmen und für Anwendungsfälle mit nicht-generativer KI. Diese Modelle wurden von IBM® Research entwickelt und ermöglichen eine schnelle und effektive Abwicklung von NLP-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Entitätsextraktion, Beziehungserkennung und Klassifizierung. Für die genaue Abstimmung sind jedoch aufgabenspezifische, gekennzeichnete Daten erforderlich. Zugriff auf Slate-Modelle haben Sie über unsere Notebooks.

Datenquellen

Bei der Entwicklung von KI-Modellen lässt sich IBM von Kernprinzipien leiten, die auf Vertrauen und Transparenz im Hinblick auf verantwortungsvolle KI beruhen.

Die Granite-Modelle wurden anhand von unternehmensspezifischen Datensätzen trainiert, die von IBM kuratiert wurden und fünf Bereiche umfassen – Internet, Wissenschaft, Code, Recht und Finanzen. Diese Datensätze wurden gefiltert, um anstößige Inhalte herauszufiltern, und mit akademischen und unternehmensspezifischen Aufgaben abgeglichen.

Hier erfahren Sie, wie IBM® Research Granite entwickelt hat, wie diese Modelle trainiert wurden und welche Datenquellen verwendet wurden.

Wählen Sie ein generatives Foundation Model in watsonx.ai  

Wählen Sie ein Modell, das am besten zu Ihren Anforderungen passt.Erstellten Sie eine übersichtliche Liste von Modellen für Ihren Anwendungsfall. Testen Sie diese Modelle anschließend systematisch mit Prompt-Engineering-Techniken, um festzustellen, welche durchgängig die gewünschten Ergebnisse liefern.

Weitere Informationen zur watsonx-Preisgestaltung
Modellname Anbieter Anwendungsfälle Kontextlänge Preis USD/1000-Token

granite-13b-chat

Ausgewähltes Modell

IBM

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation. 

8192

0,0018

granite-13b-instruct

Ausgewähltes Modell

IBM

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation.

8192

0,0018

llama-2-70b-chat

Meta

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation.

4096

0,0018

llama-2-13b-chat

Meta

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation.

4096

0,0006

flan-t5-xl-3b

Google

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation. Verfügbar für Prompt-Tuning.

4096

0,0006

flan-t5-xxl-11b

Google

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation.

4096

0,0018

flan-ul2-20b

Google

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Retrieval-Augmented Generation.

4096

0,005

gpt-neox-20b

EleutherAI

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Generierung, Zusammenfassung und Klassifizierung. Eignet sich gut für die Arbeit mit Sonderzeichen, was bei der Generierung strukturierter Ausgaben von Vorteil sein kann.

8192

0,005

mpt-7b-instruct2

Mosaik, von IBM optimiert

Unterstützt die Aufgaben „Fragen und Antworten“ und „Generieren“.

2048

0,0006

mt0-xxl-13b

BigScience

Unterstützt Aufgaben in den Bereichen Fragen und Antworten, Zusammenfassung, Klassifizierung und Generierung.

4096

0,0018

starcoder-15.5b

BigCode

Aufgabenspezifisches Modell für Code durch Generieren und Übersetzen von Code aus einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache.

8192

0,0018

Schutz von geistigem Eigentum für KI-Modelle

IBM engagiert sich für die Erstellung, den Einsatz und die Nutzung von KI-Modellen, die Innovationen unternehmensweit auf verantwortungsvolle Weise vorantreiben. Watsonx, die KI- und Datenplattform, von IBM umfasst einen durchgängigen Prozess zum Erstellen und Testen von Basismodellen und generativer KI. Bei den von IBM entwickelten Modellen suchen wir nach Duplikaten und entfernen diese. Außerdem setzen wir URL-Blocklisten, Filter für anstößige Inhalte und Dokumentenqualität, Satzsplitting und Tokenisierungstechniken ein – und das alles vor dem Training der Modelle. Während des Datentrainings versuchen wir, Abweichungen in den Modellergebnissen zu vermeiden und verwenden eine überwachte Feinabstimmung, damit die Anweisungen besser befolgt werden können. Auf diese Weise kann das Modell zur Erledigung von Unternehmensaufgaben mittels Prompt Engineering eingesetzt werden.Wir entwickeln die Granite-Modelle in mehrere Richtungen weiter und arbeiten an weiteren Modalitäten, branchenspezifischen Inhalten und zusätzlichen Datenkommentaren für das Training. Gleichzeitig stellen wir regelmäßige, fortlaufende Datenschutzmaßnahmen für die von IBM entwickelten Modelle bereit.

Angesichts der sich schnell weiterentwickelnden Landschaft der generativen KI-Technologie müssen wir unsere End-to-End-Prozesse kontinuierlich anpassen und verbessern.IBM legt großen Wert auf eine sorgfältige Entwicklung und Testen seiner Basismodelle. Deshalb bietet das Unternehmen für alle von IBM entwickelten Modelle eine standardmäßige vertragliche Haftungsfreistellung für geistiges Eigentum, wie sie auch für IBM Hardware- und Softwareprodukte gilt. Im Gegensatz zu einigen anderen Anbietern von Large Language Models und gemäß dem Standardkonzept von IBM für Haftungsfreistellungen fordert IBM von seinen Kunden keine Entschädigung für die Nutzung der von IBM entwickelten Modelle durch den Kunden. Darüber hinaus legt IBM keine Obergrenze für seine Haftungsverpflichtung für die von IBM entwickelten Modelle fest und bleibt damit seinem Ansatz in Bezug auf die Haftungspflicht treu.

Folgende aktuelle watsonx Modelle unterliegen diesem Schutz:

(1) Slate-Familie mit reinen Encoder-Modellen

(2) Granite-Familie mit reinen Decoder-Modellen

Mehr zur Lizenzierung für Granite-Modelle

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Fußnoten

Inferenzpreise beziehen sich auf pro 1.000 Token (1 Ressourceneinheit). Eingabe- und Abschluss-Token werden zum gleichen Tarif berechnet. 1.000 Token entsprechen üblicherweise etwa 750 Wörtern.

Nicht alle Modelle sind in allen Regionen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in unserer Dokumentation.

Die Kontextlänge ist in Token ausgedrückt.

Die Aussagen von IBM zu ihren Plänen, ihrer Ausrichtung und Absicht können ohne Vorankündigung und nach alleinigem Ermessen von IBM geändert oder zurückgezogen werden. Siehe Preisgestaltung für weitere Einzelheiten. Sofern unter „Preise für Software" nicht anders angegeben, beziehen sich alle Merkmale, Funktionalitäten und möglichen Updates ausschließlich auf SaaS. IBM gibt keine Zusicherung, dass SaaS und die Software-Features und Funktionalitäten identisch sind.