Novidades do watsonx para otimizar a implantação de projetos de IA

Watsonx, uma plataforma que não para de evoluir

O principal objetivo do watsonx é otimizar e melhorar os processos da sua empresa disponibilizando e impulsionando o uso da inteligência artificial, uma tecnologia que está se tornando cada vez mais poderosa. Estamos convencidos de que um dos pontos fortes da IA, especialmente em sua vertente generativa, é a capacidade que ela tem de processar e compreender a linguagem natural por meio de LLM, ou seja, grandes modelos de linguagem. Essa tecnologia simplifica tarefas que antes eram muito complexas, como a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de conclusões baseadas neles por meio de consultas.

Mas este não é o único desafio que ajuda a superar. Por exemplo, muitas empresas estão encontrando problemas na hora de integrar a inteligência artificial com seus atuais sistemas e processos. No entanto, watsonx foi projetado para se integrar facilmente em todo tipo de infraestruturas, evitando a necessidade de aplicar mudanças profundas e reduzindo o investimento inicial nos projetos de IA.

Watsonx também foi concebido de tal forma que facilita o acesso a essa tecnologia, não o dificulta. Sem ir mais longe, não é necessário que todos os seus funcionários tenham conhecimentos especializados para aproveitar ao máximo suas ferramentas. IBM fez um exercício de democratização da inteligência artificial, aproximando-a tanto dos usuários mais técnicos quanto daqueles que não são tanto. Dessa forma, e também graças ao fato de suas soluções serem de rápida implementação, os tempos de desenvolvimento são acelerados, um obstáculo habitual para que as empresas decidam iniciar projetos de IA.

A IA a serviço do seu negócio com duas novas ferramentas do watsonx

Vamos conhecer a seguir duas novidades destacadas da plataforma watsonx que permitem otimizar a implantação de projetos IA em ambientes empresariais.

IBM InstructLab: criação e treinamento interativo de modelos de IA

Se nos concentrarmos no âmbito empresarial, a IA generativa ainda tem um longo caminho a percorrer. Por isso, a IBM apresentou o InstructLab, uma ferramenta realmente surpreendente que simplifica ao máximo a personalização e o treinamento de modelos de linguagem através da colaboração aberta. Interessante, não é? Vamos às apresentações.

InstructLab é um projeto de código aberto desenvolvido pela IBM Research e Red Hat, que utiliza a técnica LAB, em inglês, Large-Scale Alignment for ChatBots. Em que consiste? Basicamente, esta metodologia permite gerar dados sintéticos de forma automatizada, o que reduz o tempo e custo de treinamento de modelos. Além disso, oferece aos desenvolvedores da sua empresa uma plataforma onde se podem personalizar modelos de linguagem com novos conhecimentos e habilidades, sem eliminar o que já aprenderam.

Outro ponto interessante deste projeto é seu impacto na melhoria dos modelos da IBM, como Granite-chat-13B-v2. Para aproveitar ao máximo, os desenvolvedores poderão acessar esses modelos otimizados e de código aberto através da plataforma watsonx. De fato, na Espanha, a IBM colabora com o Governo para a criação de modelos de diferentes tamanhos otimizados para uso em espanhol, catalão, galego e basco.

BYOM em SaaS: modelos de IA próprios em uma infraestrutura de software como serviço

Outra novidade é o lançamento de uma nova versão do watsonx que facilita o uso de modelos personalizados através da função BYOM, que são as siglas de Bring Your Own Model. Em outras palavras, esta ferramenta permite aos usuários carregar e implementar seus próprios modelos de inteligência artificial. Dessa forma, empresas como a sua poderão ir além dos modelos preestabelecidos pela plataforma e incorporar outros que sejam específicos e permitam abordar processos únicos.

A abordagem BYOM é ideal para organizações que já ajustaram um modelo ao seu setor ou que necessitam de suporte para uma série de conceitos que não estão disponíveis no watsonx. Por exemplo, imagine uma empresa de comércio eletrônico que quer melhorar seu atendimento ao cliente. Como essa companhia vende produtos com características técnicas muito específicas, essa informação não está disponível nos modelos genéricos. Ao carregar um modelo que conhece todos esses dados específicos, a IA é capaz de processar devoluções e atender às dúvidas dos clientes de maneira muito eficaz. A isso se soma a vantagem de ter os modelos localizados, o que evita a filtragem de informações confidenciais.

A nova versão é compatível com vários tipos de arquiteturas de modelos, como GPT-NeoX, LLaMA 2, T5, entre outros. Inclusive permite aos usuários importar modelos de repositórios como Hugging Face ou implementar aqueles que já tenham personalizado previamente. Embora nesta versão não seja possível continuar ajustando o modelo uma vez implementado, é possível interagir com ele a partir da plataforma da IBM da mesma forma que com outros modelos predefinidos. Inclusive é possível fazer chamadas externas graças à API.

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