النموذج المناسب لاحتياجات عملك
انضم إلى ندوة الإنترنت في 11 سبتمبر 2025
اكتشِف كيفية تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي، وتبسيط نشر النماذج، وتحقيق تأثير حقيقي في العالم مع IBM وCerebras.
تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي
يُتيح watsonx.ai لمطوري الذكاء الاصطناعي ومهندسي التعلم الآلي الاختيار من بين الآلاف من نماذج الأساس الحديثة والمتطورة (SOTA). كما يعمل على تحسين عملية تطوير النماذج من خلال دمج أساليب التخصيص وضبط الأداء لحالات الاستخدام المحددة.
باستخدام Model Gateway، يمكن لفرق التطوير اختيار أي نموذج، بغض النظر عن مكان نشره أو استضافته.
تخصيص النماذج باستخدام بيانات المؤسسة خلال ساعات، وليس أشهر.
تحسين أداء النماذج من خلال الاستفادة من نموذج أصغر ومخصص لمهمة محددة بدلًا من الاعتماد على النماذج الكبيرة متعددة الأغراض.
نشر النماذج بكفاءة أكبر لتحسين الأداء ووقت التشغيل.
نماذج gpt-oss مفتوحة المصدر من OpenAI متاحة للاستخدام في watsonx.ai
أحد النموذجين، gpt-oss-120b الأكبر حجمًا، متاح الآن على watsonx.ai، بينما ستتم إضافة النموذج الثاني gpt-oss-20b إلى المنصة قريبًا وسيكون متاحًا للاستخدام!
تأسيس تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البيانات المنظمة وغير المنظمة لتحسين الدقة والكفاءة.
تخصيص النماذج بكفاءة من خلال أساليب خفيفة وفعَّالة تحافظ على البنية الأساسية مع تحسين المطالبات للحصول على دقة أفضل.
يُتيح للمطورين إنشاء بيانات غير منظمة عالية الجودة ومخصصة للمهام عند الطلب، لتمكينهم من ضبط نماذج الأساس.
تحسين أداء النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا من خلال تدريب مجموعة صغيرة من المَعلمات، مع الحفاظ على البنية الأصلية وتوفير الوقت والموارد.
يستخدم المعرفة السابقة للنموذج الأساسي كنقطة انطلاق لتخصيص النموذج عبر ضبطه باستخدام مجموعة بيانات أصغر ومخصصة لمهمة معينة.
يساعد نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم مجموعة واسعة من الاستفسارات والرد عليها بشكل أفضل، بدءًا من الاستفسارات البسيطة وحتى التقنية المتقدمة.
اختيار النموذج
شغِّل تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام مكتبتنا من النماذج التابعة لأطراف خارجية ونماذج IBM Granite المناسبة لمهام سير عمل الذكاء الاصطناعي، أو أحضِر نموذج الأساس المخصص الخاص بك إلى المنصة.