Model IBM Granite-3.0

IBM Granite 3.0: Model bahasa besar yang kuat dan siap sedia ada

IBM's Granite 3.0 mewakili kemajuan yang ketara dalam model bahasa besar (LLM), yang menawarkan gred perusahaan, model yang disatukan oleh pengajaran yang mengutamakan keselamatan, kelajuan, dan keberkesanan kos. Siri ini meningkatkan portfolio AI IBM, terutamanya untuk aplikasi yang menuntut ketepatan, keselamatan, dan kesesuaian. Dibina dengan pelbagai data dan teknik latihan halus, Granite 3.0 mengimbangi kuasa dan kepraktisan.

Mata Pembelajaran Utama:

• Genggam aplikasi seni bina dan perusahaan Granite 3.0.
• Gunakan granit-3.0-2b-instruksi untuk tugas-tugas seperti ringkasan, penjanaan kod, dan Q & A.
• Terokai kaedah latihan inovatif IBM meningkatkan prestasi dan kecekapan Granite 3.0.
• Memahami komitmen IBM untuk ketelusan sumber terbuka dan pembangunan AI yang bertanggungjawab.
• Cari peranan Granite 3.0 dalam mewujudkan penyelesaian AI yang selamat dan kos efektif di pelbagai industri.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Apakah model Granite 3.0?
• Prestasi perusahaan dan pengoptimuman kos
• Teknik Latihan Model Lanjutan
• Granit-3.0-2b-Instruct: Tutorial Google Colab
• Model seni bina dan inovasi latihan
• Aplikasi Dunia Sebenar Granit 3.0
• AI yang bertanggungjawab dan komitmen sumber terbuka
• Peningkatan masa depan dan keupayaan berkembang
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah model Granite 3.0?

Siri Granite 3.0, yang diterajui oleh Granite 3.0 8B mengajar (satu arahan yang dipenuhi, model decoder padat), menyampaikan prestasi tinggi untuk keperluan perusahaan. Dilatih menggunakan pendekatan dwi-fasa dengan lebih daripada 12 trilion token di pelbagai bahasa dan bahasa pengaturcaraan, ia sangat serba boleh. Kesesuaiannya untuk aliran kerja yang kompleks dalam kewangan, keselamatan siber, dan pengaturcaraan berpunca dari perpaduan keupayaan tujuan umum dan penalaan yang khusus.

Berlesen di bawah lesen Apache 2.0 sumber terbuka, Granite 3.0 memastikan ketelusan. Ia mengintegrasikan dengan lancar dengan platform seperti IBM Watsonx, Google Cloud Vertex AI, dan Nvidia NIM, yang menawarkan akses yang luas. Komitmen ini untuk sumber terbuka terus dipertahankan oleh pendedahan terperinci data dan metodologi latihan, seperti yang terperinci dalam kertas teknikal Granite 3.0.

Ciri -ciri Granite 3.0 Utama:

• Pilihan model serba boleh: Model seperti granit-3.0-8B-instruksi, granit-3.0-8B-base, granit-3.0-2B-instruct, dan granit-3.0-2B-asas menawarkan skalabiliti dan pilihan prestasi.
• Keselamatan yang dipertingkatkan dengan Guardrails: Model Granite-Guardian-3.0 menyediakan keselamatan tambahan untuk aplikasi sensitif, penapisan input dan output untuk memenuhi piawaian perusahaan yang ketat.
• Campuran pakar (MOE) untuk latensi yang dikurangkan: model seperti granit-3.0-3b-a800m-instruct leverage MOE untuk mengurangkan latensi tanpa mengorbankan prestasi.
• Kelajuan kesimpulan yang lebih baik: Granit-3.0-8B-Instruct-Accelerator menggunakan penyahkodan spekulatif untuk meningkatkan kelajuan kesimpulan.

Prestasi perusahaan dan pengoptimuman kos

Granite 3.0 cemerlang dalam tugas perusahaan yang memerlukan ketepatan dan keselamatan yang tinggi. Ujian yang ketat mengenai tugas khusus industri dan tanda aras akademik menunjukkan prestasi utama dalam beberapa bidang:

• Prestasi teratas di Ragbench: Granite 3.0 mengetuai kelasnya di Ragbench IBM, penanda aras yang menilai tugas-tugas generasi yang diperolehi, menekankan kesetiaan dan ketepatan.
• Pengkhususan Industri: Ia bersinar dalam keselamatan siber, menanda aras terhadap dataset proprietari IBM dan piawaian keselamatan siber awam.
• Pengaturcaraan Pengaturcaraan: Granite 3.0 cemerlang dalam penjanaan kod dan fungsi panggilan, mengatasi model lain dalam kelas beratnya pada pelbagai penanda aras yang memanggil alat.

Teknik Latihan Model Lanjutan

Metodologi latihan lanjutan IBM adalah kunci kepada prestasi dan kecekapan Granite 3.0. Kit persediaan data dan penjadual kuasa IBM Research memainkan peranan penting:

• Kit Prep Data: Memudahkan pemprosesan data yang tidak berskala dan diselaraskan, termasuk pembalakan metadata dan pemeriksaan.
• Penjadual Kuasa: Secara dinamik menyesuaikan kadar pembelajaran berdasarkan saiz batch dan kiraan token, mengoptimumkan kecekapan latihan dan meminimumkan overfitting.

Granit-3.0-2b-Instruct: Google Colab Guide

Granite-3.0-2B-Instruct, mengimbangi saiz yang cekap dan prestasi yang luar biasa, sangat sesuai untuk aplikasi perusahaan. Dioptimumkan untuk kelajuan, keselamatan, dan keberkesanan kos, ia sesuai untuk AI skala pengeluaran. Imej di bawah menunjukkan hasil kesimpulan sampel.

Model ini cemerlang dalam sokongan berbilang bahasa, tugas NLP, dan kes-kes penggunaan khusus perusahaan, ringkasan sokongan, klasifikasi, pengekstrakan entiti, soal jawab, kain, dan panggilan fungsi.

(Bahagian yang tersisa, termasuk Panduan Colab, Senibina Model dan Inovasi Latihan, Aplikasi Dunia Sebenar, AI yang Bertanggungjawab, Perkembangan Masa Depan, Kesimpulan, dan Soalan Lazim, akan mengikuti corak penulisan semula dan pengagihan yang sama, mengekalkan kandungan asal dan penempatan imej.)

Atas ialah kandungan terperinci Model IBM Granite-3.0. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!