إحداث ثورة في تخصيص النماذج
تحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي
توفِّر InstructLab للمطورين إمكانية تعزيز أداء النماذج من خلال التخصيص والمواءمة، وضبطها لتناسب حالة استخدام محددة، مستفيدةً من البيانات المؤسسية والاصطناعية المتوفرة.اقرأ بيان التوجُّه هنا.
من خلال تمكين تخصيص النماذج، تُعيد فرق التطوير استخدام المعارف والمهارات عبر نماذج متعددة.
تخصيص شامل للنماذج باستخدام البيانات المؤسسية خلال ساعات بدلًا من شهور.
الاستدلال على نموذج متخصص أصغر، وليس نموذج عام أكبر.
قم بتشغيل النماذج بكفاءة أكبر لتحسين الأداء ووقت التشغيل.
استيعاب آلاف المستندات وإدارة مسارات الاستيعاب المعقدة مثل الإخفاء والتقطيع وعناصر التصفية. معالجة تنسيقات مستندات متعددة من مصادر بيانات متنوعة، بما في ذلك PDF وPPT وTXT وDOC.
إنشاء تصنيف معرفي لمعارف ومهارات المؤسسة معروضًا في هيكل شجري سهل التصفح. يوفر IBM watsonx.ai واجهة المستخدم (UI)، وواجهة سطر الأوامر (CLI)، وواجهة برمجة التطبيقات (API)، ومجموعة أدوات التطوير (SDK) لإنشاء التصنيفات.
تعزيز التصنيف باستخدام توليد البيانات الاصطناعية المستند إلى الوكلاء من InstructLab. يوفر IBM watsonx.ai واجهة المستخدم (UI)، وواجهة سطر الأوامر (CLI)، وواجهة برمجة التطبيقات (API)، ومجموعة أدوات التطوير (SDK) لإنشاء البيانات الاصطناعية.
مواءمة النماذج مع البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها باستخدام تقنية مواءمة متعددة المراحل. يوفر IBM watsonx.ai واجهة المستخدم (UI)، وواجهة سطر الأوامر (CLI)، وواجهة برمجة التطبيقات (API)، ومجموعة أدوات التطوير (SDK) لضبط المواءمة.
فهرسة مستندات مؤسستك واستردادها بكفاءة.
استخدِم دفاتر Python لتشغيل معايير IBM Bluebench والمعايير المفتوحة القياسية (مثل Loss function وMMLU وMT-Bench وPR-Bench) على النماذج قبل المواءمة وبعدها.
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.