お客様のビジネス・ニーズに適したモデル
IBMとCerebras社が、AI開発の加速、モデル・デプロイメントの簡素化、そしてビジネスへの影響力向上をいかに実現するかをご覧ください。
AIモデルの性能を上げる
watsonx.aiは、AI開発者や機械学習エンジニアが、数千もの最先端（SOTA）基盤モデルから選択することを可能にします。また、特定のユースケースに合わせたカスタマイズやチューニングの手法を組み合わせることで、モデル開発プロセスを最適化します。
Model Gatewayを使用すると、開発チームは、モデルがどこにデプロイまたはホストされているかに関わらず、任意のモデルを選択できます。
数カ月ではなく、わずか数時間で、エンタープライズ・データを使用してモデルをカスタマイズできます。
規模の大きい汎用モデルに依存するのではなく、より小さく、特定のタスクに特化したモデルを活用することで、モデルのパフォーマンスを最適化します。
モデルをより効率的にデプロイし、パフォーマンスとランタイムを最適化します。
2つのモデルのうち、より大規模なgpt-oss-120bはすでにwatsonx.aiで利用可能であり、もう一方のgpt-oss-20bモデルも間もなくプラットフォームに追加され、利用できるようになります。
モデルをカスタマイズする
構造化データと非構造化データでAIアプリケーションの精度と効率を向上させます。
軽量な手法でモデルを効率的にカスタマイズし、コア・アーキテクチャーを維持しつつプロンプトを調整して精度を高めます。
開発者は必要に応じて高品質かつタスク特化型の非構造化データを生成でき、基盤モデルのチューニングが可能になります。
少数のパラメーターを学習させることで、事前学習済みモデルの性能を向上させ、元の構造を保持しながら時間とリソースを節約します。
基盤モデルの既存の知識を出発点として、小規模でタスク特化型のデータセットを用いてモデルを調整します。
AIモデルが、単純な質問から高度な技術的質問まで幅広く理解し、適切に応答できるように支援します。
モデルを選択する
サード・パーティーのライブラリーやAIワークフローに適したIBM Graniteモデルを使用してAIアプリケーションを強化したり、独自カスタムの基盤モデルをプラットフォームに取り込んだりすることができます。