Plataforma de IA generativa Watsonx traz modelos amplos de linguagem e um kit de ferramentas de governança de IA
A IBM está se preparando para enfrentar empresas como Microsoft, AWS e Google com o Watsonx, nova plataforma de IA generativa que ajudará as empresas a projetar e ajustar modelos amplos de linguagem (LLMs) para seus requisitos operacionais e de negócios.
O Watsonx vem com um conjunto de ferramentas para realizar ajustes em LLMs, um armazenamento de dados construído na arquitetura lakehouse e um kit de ferramentas de governança de IA, segundo a empresa.
O Watson AI é o mecanismo de inteligência artificial da IBM, treinado em diferentes algoritmos de aprendizado de máquina junto a análise de perguntas, processamento de linguagem natural, engenharia de recursos e análise de ontologia. O Watsonx pode ser visto como a evolução do Watson AI.
Com a plataforma Watsonx, a empresa está tentando atender às demandas de empresas em cinco áreas, incluindo a interação com clientes e funcionários, automatização de fluxos de trabalho de negócios e processos internos, automatização de processos de TI, protegeção contra ameaças e alcance de metas de sustentabilidade.
Como parte da plataforma de IA generativa, a IBM oferecerá um estúdio de desenvolvimento para que os desenvolvendores de IA possam treinar, testar, ajudar e implementar aprendizado de máquina tradicional e novos recursos de IA generativa com a ajuda de modelos de base integrados.
O estúdio AI, apelidado de Watsonx.ai, virá com uma biblioteca de modelos básicos e as ferramentas necessárias para preparação de dados, desenvolvimento de modelos e monitoramento de modelos, acrescentou.
Exemplos de alguns componentes do Watsonx.ai incluem um Tuning Studio, um Prompt Lab, a biblioteca de modelo fundamental, bibliotecas de desenvolvedor e APIs.
“Os modelos de fundação tornam a implantação de IA significativamente mais escalável, acessível e eficiente. Com o IBM Watsonx, os clientes podem treinar e implantar rapidamente recursos personalizados de IA em todo o seu negócio, mantendo o controle total de seus dados”, disse o CEO da IBM, Arvind Krishna, em comunicado.
Os atuais modelos de base incluídos na biblioteca foram treinados para compreender não apenas a linguagem natural, mas também código, dados de séries temporais, dados tabulares, dados geoespaciais e dados de eventos de TI, disse a IBM, acrescentando que o conjunto inicial de modelos de base será disponibilizado em pré-visualização de tecnologia beta para clientes selecionados.
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Alguns dos modelos de fundação na biblioteca do Watsonx.ai são fm.code, fm.NLP e fm.geospatial.
Enquanto o fm.code pode ser usado para treinar modelos para gerar código para desenvolvedores por meio do processamento de linguagem natural, o fm.geospatial pode ser usado para prever condições meteorológicas ou climáticas, pois é um modelo construído com base em dados climáticos e de sensoriamento remoto.
O modelo fm.geospatial foi construído pela IBM Research em colaboração com a NASA, disse a empresa. Os componentes do AI Studio, como o Prompt Lab, atualmente suportam apenas o ajuste de modelos de base de texto e código.
Sob o fm.NLP, a empresa está oferecendo uma coleção de LLMs que podem ser personalizados usando dados do cliente para melhor compreensão da linguagem natural, pois a linguagem ou as expressões podem variar de um setor para outro.
A IBM também fez parceria com a Hugging Face para fornecer conjuntos de dados e modelos criados nas bibliotecas de software livre da Hugging Face no Watsonx.ai.
O Watsonx.ai, que estará disponível inicialmente como uma oferta SaaS, deverá estar disponível em julho deste ano, disse a empresa.
Juntamente com o Watsonx.ai, a IBM está introduzindo um armazenamento de dados, construído em uma arquitetura aberta de lakehouse, para cargas de trabalho de IA.
O armazenamento de dados, denominado Watsonx.data, oferecerá suporte a formatos de dados abertos e ajudará as empresas com recursos adicionais, como consulta de dados e governança de dados, entre outros.
Ele pode reduzir os custos de armazenamento de dados em 50%, disse a IBM, acrescentando que o armazenamento de dados oferece integrações com os bancos de dados existentes de uma empresa.
O Watsonx.data, que deve estar disponível em julho de 2023, oferece suporte a ambientes locais e multicloud, disse a empresa.
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A Big Blue também está adicionando um kit de ferramentas de governança de IA dentro do Watsonx, chamado Watsonx.governance, para permitir que as empresas criem fluxos de trabalho confiáveis.
O Watsonx.governance, que deve estar disponível ao público ainda este ano, operacionaliza a governança para ajudar a mitigar o risco, o tempo e o custo associados aos processos manuais, disse a empresa, acrescentando que fornece a documentação necessária para gerar resultados transparentes e explicáveis.
A decisão da IBM de adicionar recursos generativos de criação de IA ocorre em um momento em que fornecedores rivais, como Microsoft, AWS e Google, já anunciaram serviços semelhantes.
Em março, a Microsoft lançou suas APIs Azure OpenAI que ofereciam engenharia de prompt. No mês seguinte, a AWS lançou um novo serviço, apelidado de Amazon Bedrock, que fornece vários modelos de base projetados para permitir que as empresas personalizem e criem seus próprios aplicativos de IA generativos – incluindo programas para uso comercial geral.
Os esforços da IBM para lucrar com a onda de IA generativa com o Watsonx podem não mudar muito a situação, de acordo com Andy Thurai, analista principal da Constellation Research.
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“Entre os anúncios do Watsonx, o estúdio de IA e o armazenamento de dados não moverão muito a agulha. Eles estão alcançando, se tanto, outros fornecedores que oferecem melhores armazenamentos de dados de IA e data lakes há muitos anos”, disse Thurai.
No entanto, Thurai parecia otimista com o kit de ferramentas de governança de IA que a IBM está oferecendo como parte da plataforma.
“O kit de ferramentas permite que as empresas criem fluxos de trabalho de IA confiáveis e ajudam na criação de fluxos de trabalho de IA explicáveis e transparentes. Embora não esteja disponível atualmente, com lançamento previsto para o final deste ano, isso pode ser uma diferenciação no mercado lotado de IA”, disse o principal analista.
A IBM também está planejando infundir os modelos de base Watsonx.ai em seus principais produtos de software daqui para frente, incluindo o Watson Code Assistant.
O Watson Code Assistant, que deve ser disponibilizado ainda este ano, permitirá que os desenvolvedores de IA gerem código por meio do processamento de linguagem natural.
“Atualmente, o Watson Code Assistant está focado em aumentar a produtividade do desenvolvedor para automação de TI com o Red Hat Ansible. Prevemos a expansão para outros domínios no futuro”, disse um porta-voz da IBM.
“Outros recursos, como descoberta de conteúdo, otimização de código e explicação de código, fazem parte da visão da IBM para o Watson Code Assistant à medida que o produto expande seus recursos”, acrescentou o porta-voz.
Por outro lado, produtos rivais, como o Amazon CodeWhisperer, o Bard AI, do Google, e o GitHub Copilot, da Microsoft, já oferecem esses recursos e são treinados em outras linguagens além do Python.
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Além do Code Assistant, a IBM também oferecerá uma ferramenta AIOps Insights para visibilidade das operações de TI.
O Watsonx.ai também será integrado aos produtos de mão-de-obra digital da IBM, disse a empresa, acrescentando que um novo conjunto gerador de inteligência artificial para gerenciamento de metas ambientais será oferecido separadamente ainda este ano.
A unidade de consultoria da IBM, IBM Consulting, anunciou um Centro de Excelência para IA generativa, com mais de 1.000 especialistas em IA generativa.
Com a ajuda do novo centro, a IBM planeja construir uma prática focada em Watsonx, que construirá e implantará ativamente Watsonx para clientes, disse a empresa.
A nova prática em torno do Watsonx pode ajudar a IBM a gerar receita, de acordo com Thurai.
“Esta prática, com mais de 1.000 especialistas focados nas práticas do WatsonX, pode ser defensora do desenvolvedor na criação de tração para a tecnologia com os clientes. Essa é uma das áreas em que a maioria das outras empresas de IA luta – para criar um exército de profissionais para ajudar os clientes”, disse Thurai.
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