Jadual Kandungan
Apakah tahap model pengekodan Granit IBM
Pandangan Penganalisis
Rumah Peranti teknologi AI IBM mengeluarkan model AI Granit kepada komuniti sumber terbuka

IBM mengeluarkan model AI Granit kepada komuniti sumber terbuka

Jun 02, 2024 pm 01:46 PM
ibm Sumber terbuka

IBM向开源社区发布Granite AI模型

IBM Research baru-baru ini mengumumkan sumber terbuka model asas pengekodan Granitnya, dengan matlamat untuk mendemokrasikan alatan AI termaju dan mempromosikan perubahan menyeluruh dalam cara kod ditulis, diselenggara dan dibangunkan merentas industri. Langkah ini akan membolehkan pembangun mencipta, mengoptimumkan dan menggunakan model AI dengan lebih cekap, sekali gus mempercepatkan aplikasi teknologi kecerdasan buatan. Granit ialah alat pengaturcaraan AI lanjutan yang dibangunkan oleh Institut Penyelidikan IBM dengan fungsi yang berkuasa. Ia berdasarkan piawaian terbuka

Apakah tahap model pengekodan Granit IBM

Granit berasal daripada cita-cita IBM untuk memudahkan proses pengekodan. Selepas menyedari kerumitan dan keperluan pembangunan pesat yang wujud dalam pembangunan perisian, IBM menggunakan keupayaan penyelidikan saintifiknya yang kukuh untuk membina satu set alat dipacu AI yang direka untuk membantu pembangun menavigasi persekitaran pengekodan berbilang elemen. Granit direka bentuk untuk memudahkan proses pengekodan, menyediakan aliran kerja yang lebih cekap dan ciri bantuan pintar. Ia membantu pembangun menjimatkan masa dan usaha melalui ciri seperti tugasan automatik, cadangan pintar dan penjanaan kod. Selain itu, Granit juga mempunyai persekitaran pengekodan yang kaya. Ini penting untuk membantu pembangun menavigasi kitaran pengekodan berbilang elemen

Kemuncak kerja ini ialah model pengekodan Granit, yang mempunyai saiz parameter kira-kira 3 bilion hingga 4 bilion dan diperhalusi untuk tugas seperti penjanaan kod, pembetulan pepijat, dan tafsiran kod , untuk meningkatkan tahap produktiviti dalam aliran kerja pembangunan perisian.

Model granit meningkatkan produktiviti dengan mengautomasikan tugas pengekodan harian yang kompleks. Ini bukan sahaja mempercepatkan proses pembangunan, tetapi juga membantu pembangun lebih fokus pada tugas pembangunan perisian yang lebih kreatif dan strategik. Untuk perusahaan, model besar Granit membantu mempercepatkan pelancaran produk dan meningkatkan kualiti perisian.

Selain itu, terdapat potensi inovasi yang tidak terhad. Memandangkan komuniti sumber terbuka telah dapat mengubah suai dan membina semula model Granit, aplikasi baharu dan alatan sokongan mungkin muncul, sekali gus mentakrifkan semula piawaian dan amalan semasa dalam pembangunan perisian.

Model ini dilatih pada set data kaya CodeNet, yang mengandungi 500 juta baris kod dalam lebih 50 bahasa pengaturcaraan, serta coretan kod, soalan dan penerangan. Sempadan latihan yang begitu luas membantu model memahami dan menjana kod dengan lebih tepat dan cekap. Sempadan latihan yang luas membantu model memahami dan menjana kod dengan lebih tepat dan cekap.

Pandangan Penganalisis

Model Granit meningkatkan produktiviti dengan mengautomasikan tugas pengekodan harian yang kompleks. Ini bukan sahaja mempercepatkan proses pembangunan, tetapi juga membantu pembangun lebih fokus pada tugas pembangunan perisian yang lebih kreatif dan strategik. Untuk perusahaan, model besar Granit membantu mempercepatkan pelancaran produk dan meningkatkan kualiti perisian.

Dengan menyampaikan alatan berkuasa ini pada platform popular seperti GitHub, Hugging Face, watsonx.ai dan RHEL AI Red Hat, IBM bukan sahaja mengembangkan model asas pengguna yang berpotensi, tetapi juga membantu memacu pembangunan kolaboratif dan penyesuaian model ini.

Selain itu, terdapat potensi inovasi yang tidak terhad. Memandangkan komuniti sumber terbuka telah dapat mengubah suai dan membina semula model Granit, aplikasi baharu dan alatan sokongan mungkin muncul, sekali gus mentakrifkan semula piawaian dan amalan semasa dalam pembangunan perisian.

Langkah ini akan memberi impak yang meluas. Pertama, ini merendahkan halangan kemasukan dengan ketara untuk menggunakan alat AI terkini dalam proses pembangunan perisian. Pemula dan pembangun bebas kini boleh mengakses sumber berkuasa yang sama seperti gergasi komersial, dengan itu meratakan medan permainan dan memupuk komuniti pembangunan yang lebih dinamik dan inovatif.

Pendekatan IBM bukan sahaja mengembangkan kebolehcapaian alat pengekodan lanjutan, tetapi juga mewujudkan persekitaran yang lebih inklusif untuk pembangun pelbagai tahap kemahiran dan sumber yang tersedia.

Dari perspektif kompetitif, IBM diletakkan sebagai peneraju dalam pengekodan dipacu AI, secara langsung mencabar gergasi teknologi lain yang turut meneroka bidang yang sama, tetapi mungkin belum mengambil bahagian dalam model sumber terbuka. Dengan mengeluarkan model Granit pada platform popular seperti GitHub dan Hugging Face, IBM dapat mendorong penyelesaiannya ke dalam senario harian pembangun, dengan itu meningkatkan pengaruh dan keterlihatannya dalam komuniti pembangunan perisian.

Model Granit sumber terbuka IBM dijangka memberi impak yang besar terhadap kecekapan perusahaan dan produktiviti pembangun, dengan itu menetapkan penanda aras baharu untuk penyepaduan AI dalam alatan pembangunan perisian.

Atas ialah kandungan terperinci IBM mengeluarkan model AI Granit kepada komuniti sumber terbuka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Sepuluh alat anotasi teks percuma sumber terbuka yang disyorkan Mar 26, 2024 pm 08:20 PM

Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Kod sumber 25 ejen AI kini terbuka, diilhamkan oleh 'Bandar Maya' dan 'Westworld' Stanford Kod sumber 25 ejen AI kini terbuka, diilhamkan oleh 'Bandar Maya' dan 'Westworld' Stanford Aug 11, 2023 pm 06:49 PM

Khalayak yang biasa dengan "Westworld" tahu bahawa rancangan ini terletak di taman tema dewasa berteknologi tinggi yang besar di dunia masa hadapan Robot mempunyai keupayaan tingkah laku yang serupa dengan manusia, dan boleh mengingati apa yang mereka lihat dan dengar, serta mengulangi jalan cerita teras. Setiap hari, robot ini akan ditetapkan semula dan dikembalikan kepada keadaan asalnya Selepas keluaran kertas kerja Stanford "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior", senario ini tidak lagi terhad kepada filem dan siri TV telah berjaya menghasilkan semula ini tempat kejadian di "Bandar Maya" Smallville 》Alamat kertas peta gambaran keseluruhan: https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik Apr 03, 2024 am 11:55 AM

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Dokumen berbilang modal Alibaba 7B memahami model besar memenangi SOTA baharu Apr 02, 2024 am 11:31 AM

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Baru dikeluarkan! Model sumber terbuka untuk menghasilkan imej gaya anime dengan satu klik Apr 08, 2024 pm 06:01 PM

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 | Apr 29, 2024 pm 04:55 PM

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed ​​​​memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT 1.3ms mengambil masa 1.3ms! Seni bina rangkaian neural mudah alih sumber terbuka terbaru Tsinghua RepViT Mar 11, 2024 pm 12:07 PM

Alamat kertas: https://arxiv.org/abs/2307.09283 Alamat kod: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT berprestasi baik dalam seni bina ViT mudah alih dan menunjukkan kelebihan yang ketara. Seterusnya, kami meneroka sumbangan kajian ini. Disebutkan dalam artikel bahawa ViT ringan biasanya berprestasi lebih baik daripada CNN ringan pada tugas visual, terutamanya disebabkan oleh modul perhatian diri berbilang kepala (MSHA) mereka yang membolehkan model mempelajari perwakilan global. Walau bagaimanapun, perbezaan seni bina antara ViT ringan dan CNN ringan belum dikaji sepenuhnya. Dalam kajian ini, penulis menyepadukan ViT ringan ke dalam yang berkesan

See all articles