新機能

ガバナンス・コンソール (IBM OpenPages) を使用したリスクとコンプライアンスのアクティビティーの管理

2024 年 6 月 7 日

Watsonx.governance は、ガバナンス・コンソールとのオプションの統合をサポートするようになりました。 IBM OpenPagesの Model Risk Governance モジュールをインストールした場合、ガバナンス・ファクトをガバナンス・コンソールと同期するように AI ユース・ケースを構成できます。 ガバナンス・コンソールから、ガバナンス・プロセスおよびコンプライアンス・プロセスの一部として、ユース・ケースの作成、ガバナンス・アクティビティーの表示、タスクの管理、およびワークフローの実装を行うことができます。 詳しくは、以下を参照してください。

• Governance Console と IBM watsonx.governanceの統合
• IBM watsonx Governance Console を使用したリスクとコンプライアンスの管理
• AI ユース・ケースの管理
• watsonx.governance プラン

IBM Watson Pipelines は IBM Orchestration Pipelines になりました

2024 年 5 月 30 日

新しいサービス名は、AI ライフサイクルの各部分を反復可能なフローに統合するための機能を反映しています。

取得を容易にするためにプロジェクトにタグを付ける

2024 年 5 月 31 日

プロジェクトをグループ化または取得しやすくするために、プロジェクトにタグを割り当てることができるようになりました。 新規プロジェクトを作成するとき、またはすべてのプロジェクトのリストからタグを割り当てます。 プロジェクトのリストをタグでフィルタリングして、プロジェクトの関連セットを取得します。 詳しくは、 プロジェクトの作成を参照してください。

新しいデータ・ソースに接続: Milvus

2024 年 5 月 31 日

Milvus 接続を使用して、資格情報と接続の詳細を保管して確認し、Milvus ベクトル・ストアにアクセスします。 詳しくは、 Milvus 接続を参照してください。

新しいチュートリアルとビデオ

2024 年 5 月 23 日

新しいチュートリアルを試して、デプロイメント・スペースで Watson OpenScale の機能を使用してモデル・デプロイメントを評価する方法を確認してください。

フランクフルト・リージョンでは、 allam-1-13b-instruct ファウンデーション・モデルを使用できます。

2024 年 5 月 21 日

IBM が提供するアラビア語のファウンデーション・モデル allam-1-13b-instruct は、フランクフルト・データ・センターの watsonx.ai から入手できます。 allam-1-13b-instruct ファウンデーション・モデルは、Q & A、要約、分類、生成、抽出、およびアラビア語の翻訳などの汎用タスクに使用できます。 詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

watsonx.ai Python クライアント・ライブラリーを使用して、従来の AI 資産と生成 AI 資産をデプロイします。

2024 年 5 月 21 日

Watson Machine Learning Python クライアント・ライブラリーは、拡張ライブラリー watsonx.ai Python クライアント・ライブラリーの一部になりました。 watsonx.ai Python ライブラリーを使用して、従来の機械学習と生成 AI の資産を処理します。 Watson Machine Learning ライブラリーは存続しますが、新機能では更新されません。 詳しくは、 Python ライブラリーを参照してください。

サード・パーティーのテキスト埋め込みモデルは、 watsonx.ai で入手できます。

2024 年 5 月 16 日

拡張テキスト・マッチングおよび取得のための IBM Slate モデルに加えて、以下のサード・パーティーのテキスト埋め込みモデルが使用可能になりました。

• all-minilm-l12-v2
• bge-large-en-v1.5
• multilingual-e5-large

watsonx.ai Python ライブラリーまたは REST API を使用して、サポートされるいずれかの組み込みモデルにセンテンスまたはパッセージを送信し、入力テキストをベクトルに変換して、類似のテキストをより正確に比較して取得します。

これらのモデルについて詳しくは、 サポートされる埋め込みモデルを参照してください。

テキストの変換について詳しくは、 テキスト埋め込みの生成を参照してください。

ダラス・リージョンで新しい Granite コード・ファウンデーション・モデルを使用可能

2024 年 5 月 9 日

IBM によって提供される以下の Granite コード・ファウンデーション・モデルを watsonx.ai: から推論できるようになりました。

• granite-3b-code-instruct
• granite-8b-code-instruct
• granite-20b-code-instruct
• granite-34b-code-instruct

プログラマチック・コーディング・タスクに新しい Granite コード・ファウンデーション・モデルを使用します。 ファウンデーション・モデルは、命令データの組み合わせに基づいて微調整され、論理的推論や問題解決などの命令フォロー機能を強化します。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

InstructLab ファウンデーション・モデルは、 watsonx.ai で入手可能です。

2024 年 5 月 7 日

InstructLab は、 Red Hat および IBM によるオープン・ソース・イニシアチブであり、ファウンデーション・モデルの機能を拡張するためのプラットフォームを提供します。 以下のファウンデーション・モデルは、 InstructLabから提供される知識とスキルをサポートします。

• granite-7b-lab
• granite-13-chat-v2
• granite-20b-multilingual
• merlinite-7b

ファウンデーション・モデルの分類ページから、オープン・ソース・コミュニティーのコントリビューションを探索できます。

詳しくは、 InstructLab互換のファウンデーション・モデルを参照してください。

フォルダーへのプロジェクト資産の編成

2024 年 5 月 2 日

これで、資産を編成するためのフォルダーをプロジェクト内に作成できるようになりました。 プロジェクトの管理者はフォルダーを有効にする必要があり、管理者と編集者はフォルダーを作成して管理することができます。 フォルダーはベータ版であり、実稼働環境での使用はまだサポートされていません。 詳しくは、 フォルダーを使用した資産の編成 (ベータ)を参照してください。

IBM watsonx.ai はロンドン地域で利用可能です。

2023 年 4 月 25 日

Watsonx.ai がロンドンのデータ・センターで一般出荷可能になり、サインアップ時に優先地域としてロンドンを選択できるようになりました。

• ダラスで完全にサポートされているファウンデーション・モデルは、プロンプト・ラボから、または API を使用して、ロンドンのデータ・センターでの推論にも使用できます。 例外は、 mt0-xxl-13b および llama-2-70b-chat ファウンデーション・モデルです。これは、現在使用可能な llama-3-70b-instruct ファウンデーション・モデルに置き換えられています。
• チューニング・スタジオから、または API を使用して、3 つのチューナブル・ファウンデーション・モデルをプロンプト調整します。
• 2 つの IBM 組み込みモデルと組み込み API がサポートされています。

詳しくは、 サービスと機能の地域の可用性を参照してください。

ホーム・ページから直接プロンプト・ラボでチャットを開始する

2023 年 4 月 25 日

これで、 IBM watsonx.ai ホーム・ページからファウンデーション・モデルとの会話を開始できるようになりました。 チャット・モードでファウンデーション・モデルに送信する質問を入力するか、 「プロンプト・ラボを開く」 をクリックして、モデル入力を送信する前にファウンデーション・モデルとモデル・パラメーターを選択します。

新しい Meta Llama 3 つのファウンデーション・モデルが利用可能になりました。

2024 年 4 月 18 日

watsonx.ai: からの推論には、Meta が提供する以下の Llama 3 ファウンデーション・モデルを使用できます。

• llama-3-8b-instruct
• llama-3-70b-instruct

新しい Llama 3 ファウンデーション・モデルは、さまざまなユース・ケースをサポートできる命令微調整言語モデルです。

この最新リリースの Llama では、より多くのトークンを使用してトレーニングが行われ、新しいトレーニング後の手順が適用されています。 結果として、より優れた言語理解、推論、コード生成、および命令に従う機能を備えたファウンデーション・モデルが得られます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

拡張テキスト・マッチングおよび取得のための IBM 組み込みサポートの紹介

2024 年 4 月 18 日

IBM 組み込み API および IBM 組み込みモデルを使用して、入力テキストをベクトルに変換し、類似したテキストをより正確に比較および取得できるようになりました。

以下の IBM Slate 組み込みモデルを使用できます。

• slate.125m.english.rtrvr
• slate.30m.english.rtrvr

詳しくは、 Text embedding generationを参照してください。

料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

IBM watsonx.ai に登録すると、 IBM watsonx.governance が組み込まれます。

2024 年 4 月 18 日

ダラス・リージョンで watsonx.ai に登録すると、 watsonx.governance が自動的に組み込まれるようになりました。 IBM watsonx as a Serviceを参照してください。

スペース内の機械学習デプロイメントの評価

2024 年 4 月 18 日

機械学習モデルのパフォーマンスに関する洞察を得るために、デプロイメント・スペースで watsonx.governance 評価を構成します。 例えば、デプロイメントのバイアスを評価したり、デプロイメントのドリフトをモニターしたりします。 評価を構成すると、評価結果を分析し、スペース内のトランザクション・レコードを直接モデル化することができます。

詳しくは、 スペース内のデプロイメントの評価を参照してください。

東京地域で韓国語基盤モデルが提供されています。

2024 年 4 月 18 日

Minds & Company が提供し、Meta の Llama 2 ファウンデーション・モデルに基づく llama2-13b-dpo-v7 ファウンデーション・モデルが東京地域で使用可能です。

llama2-13b-dpo-v7 ファウンデーション・モデルは、韓国語と英語の会話型タスクを専門とします。 llama2-13b-dpo-v7 ファウンデーション・モデルを韓国語の汎用タスクに使用することもできます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

推論には、 mixtral-8x7b-instruct-v01 ファウンデーション・モデルを使用できます。

2024 年 4 月 18 日

watsonx.aiからの推論には、Mistral AI の mixtral-8x7b-instruct-v01 ファウンデーション・モデルを使用できます。 mixtral-8x7b-instruct-v01 ファウンデーション・モデルは、スパース・ミックス・オブ・エキスパート・ネットワークを使用してテキストをより効率的に生成する、事前トレーニングされた生成モデルです。

一般的なタスク (分類、要約、コード生成、言語翻訳など) には、 mixtral-8x7b-instruct-v01 モデルを使用できます。 詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

mixtral-8x7b-instruct-v01-q ファウンデーション・モデルは非推奨になり、2024 年 5 月 23 日に廃止されます。 このファウンデーション・モデルを使用するプロンプトを修正します。

• 非推奨日: 2024 年 4 月 19 日
• 営業活動終了日: 2024 年 6 月 20 日
• 代替モデル: mixtral-8x7b-instruct-v01

API を使用して mixtral-8x7b-instruct-v01-q モデルに送信された推論要求は、引き続き出力を生成しますが、今後のモデルの撤回に関する警告メッセージを組み込みます。 2024 年 6 月 20 日以降、モデルを推論するための API 要求は出力を生成しません。

非推奨および営業活動終了について詳しくは、 ファウンデーション・モデルのライフサイクルを参照してください。

granite-20b-multilingual ファウンデーション・モデルの変更が導入されました。

2024 年 4 月 18 日

granite-20b-multilingual の最新バージョンは 1.1.0です。 この変更には、新しい AI アライメント手法をバージョン 1.0 モデルに適用することで得られた改善が含まれます。 AI の調整には、微調整と強化の学習手法を使用して、モデルができるだけ役に立つ、誠実で透明性のある出力を返すようにガイドすることが含まれます。

このファウンデーション・モデルについて詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

granite-13b-instruct-v2 ファウンデーション・モデルのプロンプト-チューニング

2024 年 4 月 11 日

Tuning Studio では、 flan-t5-xl-3b および llama-2-13b-chat ファウンデーション・モデルに加えて、 granite-13b-instruct-v2 ファウンデーション・モデルのチューニングがサポートされるようになりました。 詳しくは、 ファウンデーション・モデルのチューニングを参照してください。

granite-13b-instruct-v2 ファウンデーション・モデルをチューニングするためのエクスペリメント構成設定は、タスクに応じて最適なデフォルト値を適用するように変更されます。 チューニング評価ガイドラインは、エクスペリメント結果を分析し、結果に基づいてエクスペリメント構成設定を調整するのに役立ちます。 詳しくは、 チューニング・テストの結果の評価を参照してください。

アラビア語のファウンデーション・モデルがフランクフルト地域で使用可能です。

2024 年 4 月 11 日

インセプション、モハメド・ビン・ザイド人工知能大学、およびセレブラス・システムによって提供される jais-13b-chat 基盤モデルは、フランクフルト地域で利用可能です。

jais-13b-chat ファウンデーション・モデルは、アラビア語と英語の会話型タスクを専門としています。 アラビア語と英語の間の言語翻訳など、アラビア語の汎用タスクに jais-13b-chat ファウンデーション・モデルを使用することもできます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

プロンプト・ラボでプロンプトの全文を表示する

2024 年 4 月 11 日

これで、ファウンデーション・モデルに送信されるフル・プロンプト・テキストを確認できるようになりました。これは、プロンプトにプロンプト変数が含まれている場合や、構造化モードまたはチャット・モードで作業している場合に便利です。

詳しくは、 プロンプト・ラボを参照してください。

非推奨の Granite バージョン 1 モデルの営業活動を終了します。

2024 年 4 月 11 日

以下のファウンデーション・モデルが廃止されました。

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1

これらのファウンデーション・モデルを使用するすべてのプロンプトを、 IBM Granite v2 ファウンデーション・モデルを使用するように修正します。 ファウンデーション・モデルの非推奨および撤回について詳しくは、 ファウンデーション・モデルのライフサイクルを参照してください。

ピボット・テーブルを使用して、 Decision Optimization エクスペリメントで集約されたデータを表示する

2024 年 4 月 5 日

ピボット・テーブルを使用して、 Decision Optimization エクスペリメントの 「視覚化」 ビューで集約された入力データと出力データの両方を表示できるようになりました。 詳しくは、 Decision Optimization エクスペリメントの視覚化ウィジェットを参照してください。

新しい watsonx.ai のチュートリアルとビデオ

2024 年 4 月 4 日

新しいチュートリアルを試して、データの準備からプロンプト・エンジニアリングまで、エンドツーエンドのユース・ケースで watsonx.ai を使用する方法を確認してください。

watsonx.ai API が使用可能です。

2024 年 3 月 14 日

watsonx.ai API は一般出荷可能です。 watsonx.ai API を使用して、ファウンデーション・モデルをプログラマチックに処理します。 詳しくは、 API リファレンスを参照してください。

API バージョンは 2024-03-14です。

ノートブックからファウンデーション・モデルを操作するために使用できる Python ライブラリーを引き続き使用できます。 詳しくは、 Python ライブラリーを参照してください。

ダラス、フランクフルト、および東京で新しいファウンデーション・モデルを使用可能

2024 年 3 月 14 日

以下のファウンデーション・モデルを watsonx.ai: から推論に使用できるようになりました。

• granite-20b-multilingual: 英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、およびポルトガル語のさまざまな生成タスクに使用できる、 IBM Granite ファミリーのファウンデーション・モデル。

• codellama-34b-instruct-hf: Code Llama のプログラマチック・コード生成モデル。Meta の Llama 2 に基づいています。 codellama-34b-instruct-hf を使用して、自然言語入力に基づいてコードを生成したり、コードを完成させてデバッグしたりするためのプロンプトを作成できます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

チューニング・スタジオはフランクフルトでご利用いただけます。

2024 年 3 月 7 日

フランクフルト地域の有料プランのユーザーが、Tuning Studio を使用できるようになりました。 チューニング・スタジオは、有用な出力を返すようにファウンデーション・モデルをガイドするのに役立ちます。 フランクフルトの Tuning Studio を使用すると、 flan-t5-xl-3b と llama-2-70b-chat の両方のファウンデーション・モデルを調整できます。

詳しくは、 Tuning Studioを参照してください。

東京地域での llama-2-13b-chat ファウンデーション・モデルのプロンプト・チューニング

2024 年 3 月 7 日

Tuning Studio では、東京地域での llama-2-13b-chat ファウンデーション・モデルのチューニングがサポートされるようになりました。 まず、エンジニアはプロンプト・ラボでより大きな llama-2-70b-chat モデルを求めるプロンプトを出し、ユース・ケースの有効なプロンプト入力を探します。 次に、 Llama 2 モデルの小さい方のバージョンを調整して、ゼロ・ショット・プロンプトを使用して同等の出力を生成します (そうでない場合)。

詳しくは、 Tuning Studioを参照してください。

Mixtral8x7b モデルの低価格

2024 年 3 月 5 日

ファウンデーション・モデル mixtral-8x7b-instruct-v01-q は、クラス 2: $0.0018/Resource Unit からクラス 1: $0.0006/Resource Unit に再分類され、このモデルに対して推論タスクを実行するとコスト効率が向上します。 再分類は、 mixtral-8x7b-instruct-v01-q が使用可能なすべての領域に適用されます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

AI リスク・アトラスの更新と拡張

2024 年 3 月 5 日

AI リスク・アトラスでは、以下の新規および拡張されたコンテンツを見つけることができるようになりました。

• ガバナンス、法規制への適合、および社会的影響のリスクにわたる、新しいカテゴリーの非技術的リスク
• リスクの新しい例
• リスクの定義の明確化

「 AI リスク属性 (AI risk atlas)」を参照してください。

watsonx の新しいユース・ケース

2024 年 3 月 5 日

watsonx のユース・ケースは、IBM の製品、サービス、およびツールの使用方法を理解するのに役立ちます。

• watsonx.ai ユース・ケース: このユース・ケースでは、機械学習と生成 AI を運用フレームワークに統合することで、AI 駆動型ソリューションを使用してビジネス・プロセスを変革する方法について説明します。
• watsonx.governance ユース・ケース: このユース・ケースでは、AI モデルを追跡、モニター、および再トレーニングするための統合システムを使用して、責任ある、透明性のある、説明可能な AI ワークフローを生成する方法について説明します。

watsonx のユース・ケースを参照してください。

プロンプト・ラボでチャット・モードを使用できます

2024 年 2 月 29 日

プロンプト・ラボのチャット・モードは、基盤モデルの実験を容易にするシンプルなチャット・インターフェースです。 チャット・モードは、既に使用可能な構造化モードおよびフリー・フォーム・モードを拡張します。これらのモードは、抽出、要約、分類などのタスクについて、ほとんど、または多くのプロンプトを作成する際に役立ちます。 チャット・モードを使用して、チャットボットおよび仮想アシスタントのユース・ケースの質問への回答または会話型の対話をシミュレートします。

詳しくは、 プロンプト・ラボを参照してください。

東京地域では、日本語の Granite モデルを使用できます。

2024 年 2 月 29 日

IBM が提供する granite-8b-japanese ファウンデーション・モデルは、東京地域の watsonx.ai から入手できます。 granite-8b-japanese ファウンデーション・モデルは、 IBM Granite インストラクション・モデルに基づいており、日本語テキストを理解して生成するようにトレーニングされています。

granite-8b-japanese 基盤モデルは、分類、抽出、質問への回答、日本語と英語の間の言語翻訳など、日本語の汎用タスクに使用できます。

詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

Granite-13b モデルの低価格

2024 年 2 月 21 日

Granite-13b モデルは、クラス 2: $0.0018/Resource ・ユニットからクラス 1: $0.0006/Resource ・ユニットに再分類され、これらのモデルに対して推論タスクを実行するとコスト効率が向上します。 再分類は、使用可能なすべての地域の以下のモデルに適用されます。

• granite-13b-chat-v2
• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v2
• granite-13b-instruct-v1

これらのモデルについて詳しくは、 サポートされる基盤モデルを参照してください。

料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

共通タスクの作業を開始するための新しいショートカット

2024 年 2 月 15 日

これで、 「概要」 タブの 「作業の開始」 セクションにあるタイルをクリックして、プロジェクト内の共通タスクを開始できるようになりました。 これらのショートカットを使用して、コラボレーターとデータの追加を開始したり、モデルの実験や作成を行ったりします。 「すべて表示」 をクリックして、選択したツールにジャンプします。

汎用タスク用の新しい mixtral-8x7b-instruct-v01-q ファウンデーション・モデル

2024 年 2 月 15 日

Mistral AI によって提供され、 IBM によって定量化された mixtral-8x7b-instruct-v01-q ファウンデーション・モデルは、 watsonx.aiから入手できます。 mixtral-8x7b-instruct-v01-q ファ基盤モデルは、Mistral AI の Mixtral 8x7B インストラクション・ファ基盤モデルの量子化されたバージョンです。

この新しいモデルを使用して、分類、要約、コード生成、言語翻訳などの汎用タスクを実行できます。 詳しくは、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

以下のモデルは非推奨になっており、まもなく営業活動を終了します。 これらのファウンデーション・モデルを使用するプロンプトを、別のファウンデーション・モデル ( mixtral-8x7b-instruct-v01-qなど) を使用するように修正します。

API を使用してこれらのモデルに送信された推論要求は引き続き出力を生成しますが、今後のモデルの撤回に関する警告メッセージが含まれます。 営業活動終了日に達すると、モデルを推論するための API 要求は出力を生成しません。

非推奨および営業活動終了について詳しくは、 ファウンデーション・モデルのライフサイクルを参照してください。

granite-13b-chat-v2 ファウンデーション・モデルの変更が可能です。

2024 年 2 月 15 日

granite-13b-chat-v2 の最新バージョンは 2.1.0です。 この変更には、新しい AI アライメント手法をバージョン 2.0.0 モデルに適用することで得られた改善が含まれます。 AI の調整には、微調整と強化の学習手法を使用して、モデルができるだけ役に立つ、誠実で透明性のある出力を返すようにガイドすることが含まれます。 詳しくは、 What is AI alignment? を参照してください。 IBM Research からのブログ投稿。

新しい watsonx のチュートリアルとビデオ

2024 年 2 月 15 日

新しい watsonx.governance チュートリアルを試すと、 Watson OpenScaleを使用して機械学習モデルの公平性、正確度、ドリフト、および説明性を評価する方法を学習するのに役立ちます。

よりタスク指向の Decision Optimization 資料

2024 年 2 月 9 日

Decision Optimization エクスペリメントを作成および構成するための適切な情報をより簡単に見つけることができるようになりました。 Decision Optimization のエクスペリメントとそのサブセクションを参照してください。

IBM Cloud Data Engine 接続は非推奨

2022 年 2 月 8 日

IBM Cloud Data Engine 接続は非推奨になっており、将来のリリースで廃止される予定です。 重要な日付と詳細については、 データ・エンジンの非推奨 を参照してください。

Data Refinery フロー・ジョブを実行するための新しい Spark 3.4 環境

2024 年 2 月 9 日

Data Refinery フロー・ジョブの環境を選択する際に、Spark からの機能拡張を含む 「デフォルト Spark 3.4 & R 4.2」を選択できるようになりました。

デフォルト Spark 3.3 & R 4.2 環境は非推奨になっており、将来の更新で削除される予定です。

Data Refinery フロー・ジョブを更新して、新しい デフォルト Spark 3.4 & R 4.2 環境を使用するようにします。 詳しくは、 プロジェクトの Data Refinery のコンピュート・リソース・オプションを参照してください。

サンプル・コレクションがリソース・ハブに名前変更されました

2024 年 2 月 2 日

サンプル・コレクションは、コンテンツをより適切に反映するためにリソース・ハブに名前変更されました。 リソース・ハブには、ファウンデーション・モデルとサンプル・プロジェクト、データ・セット、およびノートブックが含まれています。 リソース・ハブを参照してください。

IBM Cloud Databases for DataStax の接続が廃止されました。

2024 年 2 月 2 日

IBM Cloud Databases for DataStax 接続が IBM watsonx.aiから削除されました。

Dremio 接続には更新が必要

2024 年 2 月 2 日

以前は、 Dremio 接続で JDBC ドライバーが使用されていました。 現在、接続には Arrow Flight に基づくドライバーが使用されています。

アクションが必要 重要: 接続プロパティーを更新します。 Dremio Software (オンプレミス) インスタンスまたは Dremio Cloud インスタンスの接続には、さまざまな変更が適用されます。

llama-2-13b-chat ファウンデーション・モデルのプロンプト調整

2024 年 2 月 1 日

Tuning Studio で llama-2-13b-chat ファウンデーション・モデルのチューニングがサポートされるようになりました。 まず、エンジニアはプロンプト・ラボでより大きな llama-2-70b-chat モデルを求めるプロンプトを出し、ユース・ケースの有効なプロンプト入力を探します。 次に、 Llama 2 モデルの小さい方のバージョンを調整して、ゼロ・ショット・プロンプトを使用して同等の出力を生成します (そうでない場合)。 llama-2-13b-model は、ダラス・リージョンでのプロンプト・チューニングに使用できます。 詳しくは、 Tuning Studioを参照してください。

AutoAI は、すべてのエクスペリメントの順序付きデータをサポートします。

2024 年 1 月 25 日

時系列エクスペリメントだけでなく、すべての AutoAI エクスペリメントの順序付きデータを指定できるようになりました。 行索引に従って、トレーニング・データを順次に配列するかどうかを指定します。 入力データが順次データである場合、モデル・パフォーマンスはランダム・サンプリングではなく最新レコードで評価され、ホールドアウト・データは n 個のランダム・レコードではなく、セットの最後の n 個のレコードを使用します。 時系列実験には順次データが必要ですが、分類および回帰実験にはオプションです。

Q & A (RAG アクセラレーター付き)

2024 年 1 月 26 日

サンプル・プロジェクトをインポートすることにより、取得拡張世代を使用する質問と回答のソリューションを実装できるようになりました。 サンプル・プロジェクトには、文書を HTML または PDF からプレーン・テキストに変換したり、文書セグメントを Elasticsearch ベクトル索引にインポートしたり、ベクトル索引を照会する Python 関数をデプロイしたり、上位 N 件の結果を取得したり、LLM 推論を実行して質問に対する回答を生成したり、幻覚の有無を確認したりするノートブックが含まれています。

RAG アクセラレーターを使用する Q & Aを試してください。

ダーク・テーマに設定

2024 年 1 月 25 日

これで、 watsonx ユーザー・インターフェースをダーク・テーマに設定できるようになりました。 アバターをクリックし、 「プロファイルと設定 (Profile and settings)」 を選択してアカウント・プロファイルを開きます。 次に、ダーク・テーマ・スイッチをオンに設定します。 ダーク・テーマは、RStudio および Jupyter ノートブックではサポートされていません。 プロファイルの管理については、「 設定の管理」を参照してください。

IBM watsonx.ai は東京地域で利用可能です。

2024 年 1 月 25 日

Watsonx.ai は、東京データ・センターで一般提供されるようになり、サインアップ時に優先地域として選択できるようになりました。 東京地域では、プロンプト・ラボおよびファウンデーション・モデルの推論が以下のモデルでサポートされています。

• elyza-japanese-llama-2-7b-instruct
• flan-t5-xl-3b
• flan-t5-xxl-11b
• flan-ul2-20b
• granite-13b-chat-v2
• granite-13b-instruct-v2
• llama-2-70b-chat
• llama-2-13b-chat

東京地域からもご利用いただけます。

• Tuning Studio を使用した flan-t5-xl-3b ファウンデーション・モデルのプロンプト・チューニング
• モデルのトレーニングに使用するための Synthetic Data Generator を使用した表データの生成

サポートされるモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

東京地域では、日本語 Llama 2 モデルを利用できます。

2024 年 1 月 25 日

ELYZA, Inc が提供する elyza-japanese-llama-2-7b-instruct ファウンデーション・モデルは、東京データ・センターの watsonx.ai インスタンスから入手できます。 elyza-japanese-llama-2-7b-instruct モデルは、日本語テキストを理解して生成するようにトレーニングされた、Meta の Llama 2 モデルのバージョンです。

この新しいモデルは、汎用タスクに使用できます。 日本語の分類と抽出、および日本語と英語の翻訳に適しています。

Watson Machine Learning で非推奨になった IBM Runtime 22.2 のサポート

2024 年 1 月 11 日

IBM Runtime 22.2 は非推奨になり、2024 年 4 月 11 日に削除されます。 2024 年 3 月 7 日以降、 22.2 ランタイムを使用してノートブックやカスタム環境を作成することはできません。 また、 22.2 ランタイムに基づくソフトウェア仕様を使用して新規モデルをトレーニングすることもできません。 必要なアクション 2024 年 3 月 7 日より前に IBM Runtime 23.1 を使用するように、資産とデプロイメントを更新します。

• サポートされるフレームワークおよびソフトウェア仕様への資産のマイグレーションについて詳しくは、 古いソフトウェア仕様またはフレームワークの管理を参照してください。
• ノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトのノートブック・エディターのコンピュート・リソース・オプションを参照してください。
• 環境の変更について詳しくは、 ノートブックの環境の変更を参照してください。

IBM Granite v1 ファウンデーション・モデルは非推奨

2024 年 1 月 11 日

IBM Granite 130 億-parameter v1 ファウンデーション・モデルは非推奨になり、2024 年 4 月 11 日に営業活動を終了します。 バージョン 1 のモデルを使用している場合は、代わりにバージョン 2 のモデルを使用するように切り替えてください。

API を使用してバージョン 1 モデルに送信された推論要求は引き続き出力を生成しますが、今後のモデルの撤回に関する警告メッセージが含まれます。 2024 年 4 月 11 日以降、モデルを推論するための API 要求は出力を生成しません。

IBM Granite ファウンデーション・モデルについて詳しくは、 IBMを参照してください。 非推奨および営業活動終了について詳しくは、 ファウンデーション・モデルのライフサイクルを参照してください。

ジョブおよびその他の操作のためのユーザー API キーの作成

2023 年 12 月 15 日

IBM watsonxの特定のランタイム操作 (ジョブやモデル・トレーニングなど) では、セキュアな許可のために資格情報として API キーが必要です。 ユーザー API キーを使用すると、必要に応じて IBM watsonx で API キーを直接生成およびローテートできるようになり、操作をスムーズに実行できるようになりました。 API キーは IBM Cloudで管理されますが、 IBM watsonxで簡単に作成してローテートすることができます。

ユーザー API キーはアカウント固有であり、アカウント・プロファイルの下の 「プロファイルと設定 (Profile and settings)」 から作成されます。

詳しくは、 ユーザー API キーの管理を参照してください。

新しい watsonx のチュートリアルとビデオ

2023 年 12 月 15 日

新しい watsonx.governance および watsonx.ai のチュートリアルを試すと、ファウンデーション・モデルの調整方法を学習し、プロンプト・テンプレートを評価および追跡するのに役立ちます。

その他の watsonx.governance および watsonx.ai ビデオについては、 ビデオ・ライブラリーを参照してください。

新規ログイン・セッションの有効期限が切れ、非アクティブのためにサインアウトする

2023 年 12 月 15 日

セッションの有効期限が切れたため、 IBM Cloud からサインアウトしました。 ログイン・セッションの有効期限 (デフォルトでは 24 時間) または非アクティブ状態 (デフォルトでは 2 時間) が原因で、セッションの有効期限が切れる可能性があります。 IBM Cloudのアクセス (IAM) 設定でデフォルトの期間を変更できます。 詳しくは、 ログイン・セッションの有効期限の設定を参照してください。

IBM Cloud Databases for DataStax コネクターは非推奨

2023 年 12 月 15 日

IBM Cloud Databases for DataStax コネクターは非推奨になっており、将来のリリースで廃止される予定です。

Tuning Studio が使用可能

2023 年 12 月 7 日

Tuning Studio は、有用な出力を返すようにファウンデーション・モデルをガイドするのに役立ちます。 チューニング・スタジオを使用すると、 flan-t5-xl-3b ファウンデーション・モデルを調整するプロンプトを出して、分類、要約、生成などの自然言語処理タスクのパフォーマンスを向上させることができます。 プロンプト・チューニングは、同じモデル・ファミリー内のより大きなモデルに匹敵する結果を、より小さく、より計算効率の高い基盤モデルで実現するのに役立ちます。 より小さいモデルの調整済みバージョンをチューニングしてデプロイすることにより、長期的な推論コストを削減できます。 チューニング・スタジオは、ダラス・リージョンの有料プランのユーザーが使用できます。

• 詳しくは、 Tuning Studioを参照してください。
• 開始するには、 クイック・スタート: ファウンデーション・モデルのチューニングを参照してください。
• サンプル・ノートブックを実行するには、 watsonxで CFPB 文書を分類するためのモデルのチューニングを参照してください。

ワークロード管理用の Db2 接続の新しいクライアント・プロパティー

2023 年 12 月 8 日

モニター目的で、 「アプリケーション名」、 「クライアント・アカウンティング情報」、 「クライアント・ホスト名」、および 「クライアント・ユーザー」の各フィールドにプロパティーを指定できるようになりました。 これらのフィールドはオプションであり、以下の接続で使用できます。

• IBM Db2
• IBM Db2 for z/OS
• IBM Db2 Warehouse
• IBM Data Virtualization

Watsonx.governance を使用できます。

2023 年 12 月 1 日

Watsonx.governance は、 Watson OpenScale のガバナンス機能を拡張して、基盤モデル資産と機械学習資産を評価します。 例えば、正確度などのディメンションのファウンデーション・モデル・プロンプト・テンプレートを評価したり、有難うさと暴言の存在を検出したりします。 また、ビジネス上の問題に対処するために AI ユース・ケースを定義し、プロンプト・テンプレートまたはモデル・データをファセット・シートで追跡して、コンプライアンスとガバナンスの目標をサポートすることもできます。 Watsonx.governance のプランと機能は、ダラス・リージョンでのみ使用可能です。

• プランの詳細を表示するには、 watsonx.governance プランを参照してください。
• ガバナンス機能について詳しくは、 watsonx.governance の概要を参照してください。
• 開始するには、 watsonx.governanceのプロビジョニングと起動を参照してください。

AI リスク・アトラスの詳細はこちら

2023 年 12 月 1 日

これで、生成 AI、ファウンデーション・モデル、および機械学習モデルで作業する際のリスクの一部を検討できるようになりました。 プライバシー、公平性、説明可能性、価値の調整、およびその他の領域のリスクについて説明します。 「 AI リスク属性 (AI risk atlas)」を参照してください。

IBM Granite モデルの新規バージョンが使用可能です

2023 年 11 月 30 日

Granite モデルの最新バージョンには、以下の変更が含まれています。

granite-13b-chat-v2: 質問に答えるタスク、要約タスク、および生成タスクのパフォーマンスを向上させるためにチューニングされています。 十分なコンテキストを使用して、前のバージョンよりも以下のように改善された応答を生成します。

• プロフェッショナルなトーンで、より長く、より品質の高い回答を生み出す
• ソート・チェーン応答をサポートします。
• 人についての言及を認識し、トーンと感情をより良く検出できる
• 入力内の空白文字をより優雅に処理します。

広範囲にわたる変更のため、最新バージョンに切り替える前に、 v1 用に設計されたプロンプトをテストして修正してください。

granite-13b-しろ-v2: 分類、抽出、および要約の各タスク専用に調整されています。 最新バージョンは、以下の点で前のバージョンとは異なります。

• さまざまな長さと多様な語彙を持つ、より一貫性のある回答を返します。
• 人についての言及を認識し、より長い入力を要約することができます。
• 入力内の空白文字をより優雅に処理します。

v1 で適切に機能するように設計されたプロンプトは、 v2 でも正常に機能する可能性がありますが、モデルを切り替える前に必ずテストしてください。

Granite モデルの最新バージョンは、クラス 2 モデルとして分類されています。

一部のファウンデーション・モデルを低コストで利用できるようになりました。

2023 年 11 月 30 日

いくつかの一般的なファウンデーション・モデルは、低価格の請求クラスに再分類されました。

以下のファウンデーション・モデルがクラス 3 からクラス 2 に変更されました。

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b

以下のファウンデーション・モデルがクラス 2 からクラス 1 に変更されました。

• llama-2-13b

請求クラスについて詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

新しいサンプル・ノートブックが使用可能になりました: Discovery を使用した RAG の概要

2023 年 11 月 30 日

「 Introduction to RAG with Discovery 」ノートブックを使用して、検索コンポーネントとして IBM Watson Discovery を指定して IBM watsonx.ai で検索拡張世代パターンを適用する方法を学習します。 詳しくは、 Introduction to RAG with Discoveryを参照してください。

watsonx as a service デプロイメントとソフトウェア・デプロイメントの機能の違いを理解する

2023 年 11 月 30 日

IBM watsonx as a Service と watsonx on Cloud Pak for Data ソフトウェアバージョン 4.8の機能と実装を比較できるようになりました。 watsonx デプロイメント間の機能の違いを参照してください。

停止シーケンスの処理方法の変更

2023 年 11 月 30 日

プロンプト・ラボで改行文字などの停止シーケンスが指定されている場合、モデル出力テキストは停止シーケンスの最初のオカレンスの後で終了します。 モデル出力は、オカレンスが出力の先頭にある場合でも停止します。 以前は、停止シーケンスは、モデル出力の開始時に指定された場合は無視されていました。

Llama-2 Chat モデルのより小さいバージョンを使用できます。

2023 年 11 月 9 日

13b または 70b のどちらのバージョンの Llama-2 Chat モデルを使用するかを選択できるようになりました。 選択する際には、以下の要因を考慮してください。

• コスト
• パフォーマンス

13b バージョンはクラス 2 モデルです。これは、 70b バージョンよりも使用する方が安価であることを意味します。 ベンチマークおよびその他の要因 (各モデル・サイズの炭素排出量など) を比較するには、 モデル・カードを参照してください。

プロンプト変数を使用して再使用可能なプロンプトを作成する

プロンプト変数を使用して、プロンプトに柔軟性を追加します。 プロンプト変数は、プロンプト入力の静的テキスト内のプレースホルダーとして機能します。このプレースホルダーは、推論時に動的にテキストに置き換えることができます。 プロンプト変数名とデフォルト値をプロンプト・テンプレート資産に保存して、自分自身を再利用したり、プロジェクト内のコラボレーターと共有したりすることができます。 詳しくは、 再使用可能なプロンプトの作成を参照してください。

ランタイム 23.1 での Python 3.10 および R4.2 フレームワークおよびソフトウェア仕様のサポートの発表

2023 年 11 月 9 日

必要なアクション IBM Runtime 23.1( Python 3.10 および R 4.2に基づく最新のデータ・サイエンス・フレームワークを含む) を使用して、 Watson Studio Jupyter ノートブックおよび R スクリプトを実行し、モデルをトレーニングし、 Watson Machine Learning デプロイメントを実行できるようになりました。 IBM Runtime 23.1 フレームワークおよびソフトウェア仕様を使用するように、資産およびデプロイメントを更新します。

• IBM Runtime 23.1 リリースと、 Python 3.10 および R 4.2用に組み込まれている環境については、 ノートブック環境の変更を参照してください。
• デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。

Apache Spark 3.4 を使用してノートブックおよびスクリプトを実行する

Spark 3.4 ( Python 3.10 および R 4.2 を使用) が、プロジェクト内のノートブックおよび RStudio スクリプトのランタイムとしてサポートされるようになりました。 使用可能なノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトでのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算 および プロジェクトでの RStudio のリソース・オプションの計算を参照してください。

Satellite コネクターを使用して、オンプレミス・データベースに接続します。

2023 年 10 月 26 日

新しい Satellite コネクターを使用して、インターネット経由で (例えば、ファイアウォールの内側で) アクセスできないデータベースに接続します。 Satellite コネクターは、オンプレミス環境から IBM Cloudにセキュアで監査可能な通信を作成する、軽量の Dockerベースの通信を使用します。 手順については、 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。

Secure Gatewayは非推奨

2023 年 10 月 26 日

IBM Cloud は、 Secure Gatewayの非推奨を発表しました。 詳しくは、 概要とタイムラインを参照してください。

必要なアクション Secure Gatewayを使用して現在セットアップされている接続がある場合は、代わりの通信方式を使用することを計画してください。 IBM watsonxでは、 Satellite コネクターを Secure Gatewayの代わりに使用できます。 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。

最大トークン・サイズの増加

2023 年 10 月 16 日

ファウンデーション・モデルからの出力で許可されるトークンの最大数に以前に適用された制限は、有料プランから削除されます。 プロンプト・ラボと Python ライブラリーの両方から、プロンプト・エンジニアリング中により大きな最大トークン値を使用できます。 許可されるトークンの正確な数は、モデルによって異なります。 有料プランおよびライト・プランのトークン制限について詳しくは、 サポートされる基盤モデルを参照してください。

サンプル内の新規ノートブック

2023 年 10 月 12 日

取得拡張生成パターンの取得フェーズで Elasticsearch のベクトル・データベースを使用する 2 つの新しいノートブックを使用できます。 これらのノートブックは、索引付けされた文書とユーザーから送信された照会テキストとの意味上の類似性に基づいて一致を検索する方法を示しています。

• サンプル・ノートブック: watsonx、 Elasticsearch、および LangChain を使用して質問 (RAG) に回答します。
• サンプル・ノートブック: watsonx、および Elasticsearch Python SDK を使用した質問への回答 (RAG)

Decision Optimization の中間ソリューション

2023 年 10 月 12 日

Decision Optimization エクスペリメントの実行中に中間ソリューションのサンプルを表示することを選択できるようになりました。 これは、デバッグやソルバーの進行状況の確認に役立ちます。 求解に時間がかかる大規模なモデルの場合、中間解を使用することで、求解が完了するのを待つことなく、求解の潜在的な問題を迅速かつ簡単に特定できるようになりました。 実行構成で中間ソリューション配信パラメーターを構成し、これらのソリューションの頻度を選択することができます。 詳しくは、 中間ソリューション および 実行構成パラメーターを参照してください。

新しい Decision Optimization 保存済みモデル・ダイアログ

Decision Optimization ユーザー・インターフェースからの配布用にモデルを保存するときに、入出力スキーマを確認し、組み込む表をより簡単に選択できるようになりました。 また、実行構成パラメーターの追加、変更、または削除、環境の確認、および使用するモデル・ファイルの確認を行うこともできます。 これらの項目はすべて、同じ 「デプロイメントのモデルとして保存」 ダイアログに表示されます。 詳しくは、 ユーザー・インターフェースを使用した Decision Optimization モデルのデプロイを参照してください。

フランクフルトの追加基盤モデル

2023 年 10 月 5 日

ダラス・データ・センターで使用可能なすべての基盤モデルは、フランクフルト・データ・センターでも使用できるようになりました。 watsonx.ai プロンプト・ラボと基盤モデルの推論が、フランクフルト地域で以下のモデルに対してサポートされるようになりました。

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b-chat
• gpt-neox-20b
• mt0-xxl-13b
• starcoder-15.5b

これらのモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。

料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

連結操作 (Data Refinery) での新しい列の配置を制御します。

2023 年 10 月 6 日

「連結」 操作の結果として生じる新しい列の位置を指定するためのオプションが 2 つあります。データ・セットの右端の列として指定するか、元の列の隣に指定します。

以前は、新しい列はデータ・セットの先頭に置かれていました。

Data Refinery 操作については、 Data Refineryを参照してください。

自然言語生成のための IBM Granite 基盤モデル

2023 年 9 月 28 日

IBM 基盤モデルの Granite ファミリーの最初の 2 つのモデルは、ダラス地域で使用できるようになりました。

• granite-13b-chat-v1: ダイアログのユース・ケース向けに最適化された一般的な使用モデル
• granite-13b-可能な指示-v1: 質問への回答用に最適化された一般的な使用モデル

どちらのモデルも、英語で言語を効率的に予測および生成できる 13B-parameter デコーダー・モデルです。 これらは、 Granite ファミリーのすべてのモデルと同様に、ビジネス用に設計されています。 Granite モデルは、パブリック・インターネットなどの一般言語ソースと、学術分野、科学分野、法律分野、財務分野の業界固有のデータ・ソースの両方から、数テラバイトのデータに事前トレーニングされています。

プロンプト・ラボで今すぐ試すか、評判分析に granite-13b-instruct-v1 モデルを使用する サンプル・ノートブック を実行してください。

詳しくは、 Building AI for business: IBMの Granite 基盤モデル のブログ投稿を参照してください。

• これらのモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
• サンプル・プロンプトの説明については、 一般的なタスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。
• 料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

Decision Optimization Java モデル

2023 年 9 月 20 日

Decision Optimization Java モデルを Watson Machine Learningにデプロイできるようになりました。 Java ワーカー API を使用することで、OPL、CPLEX、および CP オプティマイザーの Java API を使用して最適化モデルを作成できます。 パブリック Java ワーカー GitHubで提供されているボイラープレートを使用して、モデルをローカルで作成し、パッケージ化して Watson Machine Learning にデプロイできるようになりました。 詳しくは、 Decision Optimizationの Java モデルのデプロイを参照してください。

リソース・ハブの新規ノートブック

2023 年 9 月 21 日

リソース・ハブでは、以下の新しいノートブックを使用できます。

• RAG を使用して質問に回答するには、 watsonx および LangChain を使用してください。
• watsonx および BigCode starcoder-15.5b を使用してコードを生成する

プロンプト・エンジニアリングおよびシンセティック・データのクイック・スタート・チュートリアル

2023 年 9 月 14 日

以下の方法を学習するために、新しいチュートリアルをお試しください。

• プロンプト・基盤モデル: 通常、正常な結果を得るために基盤モデルにプロンプトを出す方法は複数あります。 プロンプト・ラボでは、さまざまな基盤モデルのプロンプトを試したり、サンプル・プロンプトを探索したり、最適なプロンプトを保存して共有したりすることができます。 生成された出力の正確性を向上させる 1 つの方法は、検索拡張生成パターンを使用して、プロンプト・テキストのコンテキストとして必要なファクトを提供することです。
• 合成データの生成: watsonx.aiで合成表データを生成できます。 シンセティック・データの利点は、オンデマンドでデータを調達し、ユース・ケースに合わせてカスタマイズし、大量のデータを生成できることです。

Watsonx.ai コミュニティー

2023 年 9 月 14 日

AI アーキテクトやビルダー向けの watsonx.ai コミュニティー に参加して、学習し、アイデアを共有し、他のユーザーとつながることができるようになりました。

Synthetic Data Generator を使用した合成表データの生成

2023 年 9 月 7 日

ダラスとフランクフルトの地域で使用可能になった Synthetic Data Generator は、 watsonx.ai の新しいグラフィカル・エディター・ツールであり、モデルのトレーニングに使用する表データを生成するために使用できます。 ビジュアル・フローおよび統計モデルを使用して、既存のデータまたはカスタム・データ・スキーマに基づいて合成データを作成できます。 元のデータをマスクし、合成データをデータベースにエクスポートするか、ファイルとしてエクスポートするかを選択できます。

開始するには、 シンセティック・データを参照してください。

Llama-2 自然言語の生成とチャットのための基盤モデル

2023 年 9 月 7 日

メタの Llama-2 ファウンデーション・モデルがダラス・リージョンで使用できるようになりました。 Llama-2 チャット・モデルは、最適化された変圧器アーキテクチャーを使用する自動回帰言語モデルです。 このモデルは、公開されているオンライン・データを使用して事前トレーニングされ、人間のフィードバックからの強化学習を使用して微調整されます。 このモデルは、英語のアシスタントのようなチャット・シナリオでの商用および研究に使用することを目的としています。

• Llama-2 モデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされている基盤モデルを参照してください。
• サンプル・プロンプトの説明については、 一般的なタスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。
• Llama-2の料金について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。

基盤モデル Python ライブラリーの LangChain 拡張

2023 年 9 月 7 日

基盤モデル Python ライブラリー用の新しい LangChain 拡張を使用して、 watsonx.ai 内の基盤モデルで LangChain フレームワークを使用できるようになりました。

このサンプル・ノートブックは、新しい拡張機能の使用方法を示しています。 サンプル・ノートブック

検索拡張された生成パターンの入門サンプル

2023 年 9 月 7 日

取得拡張世代は、知識ベースを活用して基盤モデルから事実上正確な出力を得るための、単純で強力な手法です。

検索拡張世代の概要 を参照してください。

ノートブックでのコメントの非推奨化

2023 年 8 月 31 日

現在、ノートブック・アクション・バーからノートブックにコメントを追加することはできません。 既存のコメントはすべて削除されました。

コード生成およびコード変換のための StarCoder 基盤モデル

2023 年 8 月 31 日

ハギング・フェイスの StarCoder モデルがダラス・リージョンで使用可能になりました。 StarCoder は、コードを生成するため、またはコードをあるプログラミング言語から別のプログラミング言語に変換するためのプロンプトを作成するために使用します。 1 つのサンプル・プロンプトは、 StarCoder を使用して一連の命令から Python コードを生成する方法を示しています。 2 番目のサンプル・プロンプトは、 StarCoder を使用して C++ で作成されたコードを Python コードに変換する方法を示しています。

• StarCoder モデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
• サンプル・プロンプトの説明については、 共通タスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。

IBM watsonx.ai はフランクフルト地域で利用可能です。

2023 年 8 月 31 日

Watsonx.ai は、フランクフルトのデータ・センターで一般提供されるようになり、サインアップ時に優先地域として選択できるようになりました。 フランクフルト地域では、以下のモデルに対してプロンプト・ラボと基盤モデルの推論がサポートされています。

• mpt-7b-instruct2

• flan-t5-xxl-11b

• flan-ul2-20b

• サポートされるモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

Watson Pipelines で使用可能な追加のキャッシュの機能拡張

2023 年 8 月 21 日

パイプライン・フロー設定をカスタマイズするために、さらに多くのオプションを使用できます。 パイプラインの実行にキャッシュが使用されるタイミングをより詳細に制御できるようになりました。 詳しくは、 デフォルト設定の管理を参照してください。

Watson Machine Learning サービスのプラン名の更新

2023 年 8 月 18 日

すぐに開始すると、 IBM Watson Machine Learning サービスのプラン名が以下のように更新されます。

• v2 標準プランが Essentials プランになりました。 このプランは、ファウンデーション・モデルおよび機械学習資産の処理を開始するために必要なリソースを組織に提供するように設計されています。

• v2 Professional プランが 標準 プランになりました。 このプランは、資産の作成から生産的な使用まで、ほとんどの組織をサポートするように設計されたリソースを提供します。

プラン名を変更しても、サービスのご利用条件は変更されません。 つまり、 v2 標準プランを使用するように登録されている場合は、 Essentialsという名前になりますが、プランの詳細はすべて変わりません。 同様に、 v2 Professional プランを使用するように登録されている場合は、プラン名を 「標準」に変更する以外に変更はありません。

各プランに含まれる内容について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。 料金情報については、 IBM Cloud カタログの Watson Machine Learning プラン・ページ でプランを確認してください。

ノートブックでのコメントの非推奨化

2023 年 8 月 7 日

2023 年 8 月 31 日、ノートブック・アクション・バーからノートブックにコメントを追加できなくなります。 この方法で追加された既存のコメントはすべて削除されます。

ライト・プランのトークン制限の増加

2023 年 8 月 4 日

ライト・プランを使用してファウンデーション・モデルをテストする場合、プロンプト入出力のトークン制限が、アカウントごとに 1 カ月当たり 25,000 から 50,000 に増加しました。 これにより、基盤モデルを探索したり、プロンプトを試したりする際の柔軟性が向上します。

• watsonx.ai プランについて詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
• プロンプトでの作業について詳しくは、 プロンプト・ラボでのエンジニア・プロンプトを参照してください。

カスタム・テキスト分析テンプレート (SPSS Modeler)

2023 年 8 月 4 日

SPSS Modelerで、カスタム・テキスト分析テンプレートをプロジェクトにアップロードできるようになりました。 これにより、コンテキストに固有の方法で主要な概念をより柔軟に取り込んで抽出することができます。

ファウンデーション・モデルの Python ライブラリーが使用可能

2023 年 7 月 27 日

Python ライブラリーを使用して、プログラムで watsonx.ai のファウンデーション・モデルにプロンプトを出すことができるようになりました。

ファウンデーション・モデル Python ライブラリー を参照してください。

AI ガードレールの制御

2023 年 7 月 14 日

プロンプト・ラボで AI ガードレールをオンにするかオフにするかを制御できるようになりました。 AI ガードレールは、入力フィールドと出力フィールドの両方から潜在的に有害なテキストを削除します。 有害なテキストには、ヘイト・スピーチ、悪用、および不適切表現が含まれる可能性があります。 潜在的に有害なテキストが削除されないようにするには、 「AI ガードレール」 スイッチをオフに設定します。 「 発話、迷惑メール、不適切表現」を参照してください。

Microsoft Azure SQL Database 接続は、 Azure Active Directory 認証 (Azure AD) をサポートします。

2023 年 7 月 14 日

これで、 Microsoft Azure SQL Database 接続に Active Directory を選択できるようになりました。 Active Directory 認証は、 SQL Server 認証に代わるものです。 この機能拡張により、管理者は Azureに対するユーザー権限を一元的に管理できます。 詳しくは、 Microsoft Azure SQL Database 接続を参照してください。

IBM watsonx.aiへようこそ。

2023 年 7 月 7 日

IBM watsonx.ai は、機械学習およびファウンデーション・モデルを操作するために必要なすべてのツールを提供します。

開始:

• watsonx.aiについて
• ファウンデーション・モデルの詳細
• プロンプト・ラボでプロンプトをエンジニアにする
• クイック・スタート・チュートリアルを見る
• Watson 自然言語処理

生成 AI の検索と回答をこの資料で試す

2023 年 7 月 7 日

生成 AI の動作を確認するには、 watsonx.ai の資料で新しい生成 AI の検索と回答のオプションを試します。 回答は、 watsonx.ai で実行される大規模な言語モデルによって、資料の内容に基づいて生成されます。 この機能は、 watsonx.aiにログインしているときに資料を表示している場合にのみ使用できます。

資料の検索フィールドに質問を入力し、 「生成 AI の検索と回答を試す (Try 生殖 AI search and answer)」 アイコン () をクリックします。 「生成された AI の検索と回答 (Generative AI search and answer)」 ペインが開き、質問に回答します。