Révolutionnez la personnalisation des modèles
Améliorez les performances des modèles d’IA
InstructLab permet aux développeurs d’optimiser la performance des modèles par le biais de la personnalisation et de l’alignement, en les adaptant à un cas d’utilisation spécifique grâce à l’exploitation des données synthétiques et d’entreprise existantes. Lisez la déclaration de recommandation ici.
Pour personnaliser les modèles, les équipes de développement réutilisent leurs connaissances et leurs compétences sur l’ensemble des modèles.
Personnalisation de bout en bout des modèles à partir des données d’entreprise en quelques heures, et non en quelques mois.
Inférez sur un modèle spécialisé plus petit, et non sur un modèle générique plus grand.
Exécutez les modèles plus efficacement pour optimiser l’exécution et les performances.
Ingérez des milliers de documents et gérez des pipelines d’ingestion complexes tels que le masquage, le découpage (chunking) et les filtres. Traitez plusieurs formats de documents à partir de diverses sources de données, notamment PDF, PPT, TXT et DOC.
Créez une taxonomie des connaissances et des compétences de l’entreprise, sous la forme d’une structure arborescente simple à parcourir. IBM watsonx.ai fournira l’interface utilisateur, la CLI, l’API et le SDK nécessaires à la création de taxonomies.
Amplifiez la taxonomie avec la génération de données synthétiques agentiques d’InstructLab. IBM watsonx.ai fournira l’interface utilisateur, la CLI, l’API et le SDK pour générer des données synthétiques.
Alignez le modèle avec les données synthétiques générées dans une technique d’alignement à plusieurs phases. IBM watsonx.ai fournira l’interface utilisateur, la CLI, l’API et le SDK nécessaire au réglage de l’alignement.
Indexez et récupérez efficacement les documents de votre organisation.
Utilisez les notebooks Python pour exécuter les benchmarks IBM Bluebench et les benchmarks ouverts standard (fonction de perte, MMLU, MT-Bench et PR-Bench) sur des modèles pré-alignés et alignés.
Choisissez votre modèle
Alimentez les applications d’IA en utilisant notre bibliothèque de modèles tiers et IBM Granite adaptés aux workflows d’IA ou apportez votre propre modèle de fondation personnalisé à la plateforme.