お客様のビジネス・ニーズに適したモデル
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。
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。
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。