Revolutionierung der Modellanpassung
Verbesserung der Leistung des KI-Modells
InstructLab ermöglicht es Entwicklern, die Modellleistung durch Anpassung und Ausrichtung zu optimieren und sie auf einen bestimmten Anwendungsfall abzustimmen, indem sie vorhandene Unternehmens- und synthetische Daten nutzen. Lesen Sie die Absichtserklärung hier.
Durch die Anpassung von Modellen können Entwicklungsteams Wissen und Skills in allen Modellen wiederverwenden.
End-to-End-Modellanpassung mit Unternehmensdaten in wenigen Stunden, nicht Monaten
Verwenden Sie ein kleineres spezialisiertes Modell, nicht ein größeres generisches Modell.
Führen Sie Modelle effizienter aus, um Leistung und Laufzeit zu optimieren.
Nehmen Sie Tausende von Dokumenten auf und verwalten Sie komplexe Aufnahme-Pipelines wie Masking, Chunking und Filter. Verarbeiten Sie mehrere Dokumentformate aus verschiedenen Datenquellen, darunter PDF, PPT, TXT und DOC.
Erstellen Sie eine Taxonomie von Unternehmenswissen und -fähigkeiten, die in einer einfach zu navigierenden Baumstruktur visualisiert werden. IBM watsonx.ai stellt die Benutzeroberfläche, CLI, API und SDK für die Taxonomieerstellung bereit.
Erweitern Sie die Taxonomie mit der agentischen Generierung synthetischer Daten durch InstructLab. IBM watsonx.ai wird Benutzeroberfläche, CLI, API und SDK für die Generierung synthetischer Daten bereitstellen.
Richten Sie das Modell mithilfe einer mehrphasigen Ausrichtungstechnik an den generierten synthetischen Daten aus. IBM watsonx.ai stellt die Benutzeroberfläche, CLI, API und SDK zur Ausrichtungsoptimierung bereit.
Effizientes Indizieren und Abrufen der Dokumente Ihres Unternehmens.
Verwenden Sie Python-Notebooks, um IBM Bluebench-Benchmarks und offene Standard-Benchmarks (Verlustfunktion, MMLU, MT-Bench und PR-Bench) sowohl auf vorkonfigurierten als auch auf aufeinander abgestimmte Modellen auszuführen.
Wählen Sie Ihr Modell
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen, indem Sie unsere Bibliothek von Drittanbieter- und IBM Granite-Modellen verwenden, die für KI-Workflows geeignet sind, oder integrieren Sie Ihr eigenes individuelles Foundation Model in die Plattform.