Avere la possibilità di scegliere è essenziale quando si punta ad adottare l'AI per la propria azienda. Non tutti i modelli di AI sono uguali. Il modello più adatto alla propria azienda dipende dal settore e dal caso d'uso.Watsonx.ai offre a clienti e partner una selezione che include modelli di fondazione sviluppati da IBM, modelli open source e modelli di fornitori terzi. Offriamo scelta e flessibilità sia in termini di modelli che di ambienti di distribuzione. Puoi distribuire i modelli AI ovunque risieda il carico di lavoro.
Da oltre un secolo IBM lavora per guadagnare la fiducia delle aziende e del pubblico e crea in modo responsabile e con un obiettivo preciso nuove potenti tecnologie, tra cui l'AI.
Scopri di più sulla potenzialità di un'AI creata su misura per le tue esigenze specifiche
Scopri come creare modelli di fondazione pensati per le imprese
Lavora con i modelli di fondazione sviluppati da IBM e addestrati su dati rilevanti per l'azienda per cogliere le particolarità di uno specifico settore, ad esempio quello accademico, legale, finanziario, di internet e della programmazione.
Accedi a modelli di dimensioni e architetture diverse – compresi i modelli open source, i modelli di terze parti e i modelli di fondazione sviluppati da IBM – per garantire, oltre alle prestazioni, anche velocità, distribuzione flessibile ed efficienza.
Istruisci i modelli in modo che creino risorse AI differenziate sfruttando dati proprietari e possano darti un vantaggio competitivo.
La prima versione di watsonx.ai includeva la famiglia Slate di modelli con architettura solo encoder destinati all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in ambito aziendale. Con il nuovo modello di fondazione Granite, puoi sfruttare un'architettura solo decoder progettata per compiti generativi, come la sintesi, la generazione di contenuti e l'estrazione di insight.
I modelli Granite sono addestrati su set di dati aziendali curati da IBM in base a regole e misure di sicurezza che aiutano a filtrare i contenuti non pertinenti o inappropriati. In questo modo gli utenti hanno accesso a sofisticati modelli progettati su misura per l'azienda. La prima collezione Granite include due varianti di un modello a 13 miliardi di parametri: granite-13b-chat e granite-13b-instruct. Grazie ai 13 miliardi di parametri, queste varianti sono potenzialmente più efficienti dei modelli più grandi e si adattano a una singola GPU A100-80 GB, contribuendo a ridurre il costo totale di proprietà.
Sviluppati da IBM Research e progettati per compiti generativi, i modelli Granite sono addestrati su dati appartenenti a settori specifici, come ad esempio quello finanziario, legale, informatico, della programmazione o accademico. Sono adatti sia a casi d'uso specifici, come il punteggio del sentiment per la trascrizione di teleconferenze nel settore finanziario o domande e risposte in ambito finanziario e assicurativo, che a casi d'uso generali, come la creazione di contenuti, la sintesi, la classificazione, l'estrazione di insight e la Retrieval Augmented Generation (RAG).
I 153 milioni di modelli Slate multilingue sono utili per applicazioni aziendali che sfruttano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) e l'AI non generativa. Questi modelli linguistici di grandi dimensioni con architettura solo encoder sono stati sviluppati da IBM Research e consentono di completare in modo rapido ed efficace attività di NLP in ambito aziendale come l'analisi del sentiment, l'estrazione di entità, il rilevamento di relazioni e la classificazione, ma richiedono dati etichettati per attività specifiche per la messa a punto.Puoi accedere ai modelli Slate nei nostri notebook.
Nello sviluppo di modelli di AI, IBM si ispira a principi fondamentali basati sulla fiducia e sulla trasparenza e promuove un'AI responsabile.
I modelli Granite sono stati addestrati su set di dati aziendali curati da IBM e coprono i seguenti 5 settori: internet, settore accademico, programmazione, settore legale e finanziario. Questi set di dati sono stati filtrati per escludere contenuti non pertinenti o inappropriati e sono stati confrontati con i dati di specifiche attività in ambito accademico e aziendale.
Scopri come IBM Research ha sviluppato i modelli Granite, come tali modelli sono stati addestrati e quali fonti di dati sono state usate.
Seleziona il modello più adatto alle tue esigenze. Crea un breve elenco di modelli per il tuo caso d'uso e testali usando tecniche di ingegneria dei prompt per vedere quali restituiscono in modo sistematico i risultati desiderati.
granite-13b-chat
IBM
Supporta le attività Q&A e Genera.
8192
0,005
granite-13b-instruct
IBM
Supporta le attività Estrai, Riepiloga, Classifica.
8192
0,005
llama-2-70b-chat
Meta
Supporta le attività Q&A, Genera, Estrai, Riepiloga, Classifica. Ottimizzato per casi d'uso con dialoghi.
4096
0,005
flan-t5-xxl-11b
Supporta le attività Q&A, Genera, Riepiloga, Classifica.
4096
0,0018
flan-ul2-20b
Supporta le attività Q&A, Genera, Estrai, Riepiloga, Classifica.
4096
0,005
gpt-neox-20b
EleutherAI
Supporta le attività Q&A e Genera.Funziona bene con i caratteri speciali, cosa che può rivelarsi utile nella generazione di output strutturato.
8192
0,005
mpt-7b-instruct2
Mosaic, messo a punto da IBM
Supporta le attività Q&A e Genera.
2048
0,0006
mt0-xxl-13b
BigScience
Supporta le attività Q&A, Genera, Estrai, Riepiloga, Classifica.
4096
0,0018
starcoder-15.5b
BigCode
Modello specifico per la programmazione, genera e traduce il codice a partire da una richiesta in linguaggio naturale.
8192
0,0018
Modelli di AI e protezione della proprietà intellettuale
IBM si impegna a creare, distribuire e usare modelli di IA che stimolano l'innovazione in tutta l'azienda in modo responsabile. Watsonx, la piattaforma IBM per l'AI e i dati, include un processo end-to-end per la creazione e la verifica di modelli di fondazione e AI generativa.IBM sviluppa modelli per i quali, prima di iniziare l'addestramento, sono previsti la ricerca e l'eliminazione dei duplicati, l'uso di liste di blocco degli URL, l'uso di filtri per contenuti non pertinenti o inappropriati e per la qualità dei documenti, e infine l'uso di tecniche di suddivisione delle frasi e di tokenizzazione.Durante il processo di addestramento dei dati, lavoriamo per evitare disallineamenti nei risultati e supervisioniamo la messa a punto per migliorare la sequenzialità delle istruzioni. In questo modo il modello può essere usato per completare le attività aziendali usando l'ingegneria dei prompt. Continuiamo a sviluppare modelli Granite operando lungo diverse direttrici, tra cui nuove modalità, contenuti specifici per settore e annotazioni di dati utili per l'addestramento. Nel contempo implementiamo per i modelli sviluppati da IBM misure per la protezione dei dati.
Data la rapida evoluzione della tecnologia AI generativa, dobbiamo continuare a sviluppare e migliorare i nostri processi end-to-end. A testimonianza del rigore con cui sviluppa e testa i suoi modelli di fondazione, IBM offre da contratto un indennizzo standard per la proprietà intellettuale per tutti i modelli da essa sviluppati, così come per i suoi prodotti hardware e software.Inoltre, contrariamente ad altri fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, Large Language Models), e in linea con il suo approccio in materia di indennizzo, IBM non richiede ai suoi clienti un indennizzo per l'uso dei modelli da essa sviluppati. Infine, in linea con l'approccio summenzionato in materia di indennizzo, IBM non limita la propria responsabilità di indennizzo per i modelli da essa sviluppati.
I modelli watsonx che beneficiano di questo indennizzo includono al momento:
(1) i modelli della famiglia Slate con architettura solo encoder
(2) i modelli della famiglia Granite con architettura solo decoder
Note a piè di pagina
1I prezzi si intendono per 1.000 token (1 unità risorse). Input e token di completamento vengono addebitati alla stessa tariffa. 1.000 token corrispondono generalmente a circa 750 parole.
Non tutti i modelli sono disponibili in tutte le regioni, per maggiori dettagli, consulta la nostra documentazione.
Lunghezza del contesto espressa in token.
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