IBM tung ra các tính năng và mô hình AI mới

Đấu tranh để giành được sự phù hợp trong không gian AI đang phát triển và cực kỳ cạnh tranh, IBM tuần này đã giới thiệu các mô hình và khả năng AI tổng quát mới trên nền tảng khoa học dữ liệu Watsonx mới ra mắt gần đây của mình.

Các mô hình mới, được gọi là mô hình dòng Granite, dường như là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiêu chuẩn giống như GPT-4 và ChatGPT của OpenAI. Chúng có khả năng tóm tắt, phân tích và tạo văn bản. IBM cung cấp rất ít thông tin chi tiết về Granite, khiến không thể so sánh các mô hình này với các mô hình LLM đối thủ bao gồm cả mô hình của IBM. 

Ở những nơi khác, trong Watsonx.ai, thành phần của Watsonx cho phép khách hàng kiểm tra, triển khai và giám sát các mô hình sau khi triển khai IBM đang triển khai Tuning Studio, một công cụ cho phép người dùng điều chỉnh các mô hình AI tổng quát cho phù hợp với dữ liệu của họ.

Bằng cách sử dụng Tuning Studio, khách hàng của IBM Watsonx có thể tinh chỉnh các mô hình cho các nhiệm vụ mới chỉ với 100 đến 1.000 mẫu. Sau khi người dùng chỉ định một nhiệm vụ và cung cấp các ví dụ được gắn nhãn ở định dạng dữ liệu được yêu cầu, họ có thể triển khai mô hình thông qua API từ Đám mây của IBM.

Cũng sắp ra mắt trong Watsonx.ai là một trình tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu dạng bảng tập hợp các hàng và cột được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu quan hệ. IBM tuyên bố trong một thông cáo báo chí rằng, bằng cách tạo dữ liệu tổng hợp từ các lược đồ dữ liệu tùy chỉnh và tập dữ liệu nội bộ, các công ty có thể sử dụng trình tạo để trích xuất thông tin chi tiết cho việc đào tạo mô hình AI và tinh chỉnh với “giảm rủi ro”.

Không rõ chính xác ý nghĩa của “giảm rủi ro” là gì, do những cạm bẫy của việc đào tạo AI bằng dữ liệu tổng hợp. IBM cũng đang tung ra các khả năng AI tổng hợp mới trong Watsonx.data, kho dữ liệu của công ty cho phép người dùng truy cập dữ liệu trong khi áp dụng các công cụ truy vấn, quản trị, tự động hóa và tích hợp với các cơ sở dữ liệu và công cụ hiện có. Bắt đầu từ quý 4 năm 2023 như một phần của bản xem trước công nghệ, khách hàng sẽ có thể “khám phá, tăng cường, trực quan hóa và tinh chỉnh” dữ liệu cho AI thông qua một công cụ tự phục vụ, giống như chatbot.

IBM, một lần nữa, lại không chú ý đến các chi tiết cụ thể. Nhưng tôi đang hình dung một trải nghiệm tương tự như ChatGPT, mặc dù tập trung vào trực quan hóa dữ liệu và chuyển đổi.

Cùng khoảng thời gian đó quý 4 năm 2023, Watsonx.data sẽ có khả năng cơ sở dữ liệu vectơ để hỗ trợ cho thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), IBM cho biết. RAG là một khung AI để cải thiện chất lượng phản hồi do LLM tạo ra bằng cách xây dựng mô hình dựa trên các nguồn kiến ​​thức bên ngoài rõ ràng là hữu ích đối với khách hàng doanh nghiệp của IBM.

Trong một tin tức quan trọng khác, IBM đang bắt tay vào bản xem trước kỹ thuật cho Watsonx.governance, một bộ công cụ theo cách nói khá mơ hồ của công ty cung cấp các cơ chế để bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng, phát hiện sự thiên vị và sai lệch của mô hình cũng như giúp các tổ chức đáp ứng các tiêu chuẩn đạo đức. IBM sẽ ra mắt Biện pháp khắc phục thông minh, công ty cho biết sẽ tận dụng các mô hình AI tổng quát để hỗ trợ các nhóm CNTT tóm tắt các sự cố và đề xuất quy trình công việc để giúp triển khai các giải pháp.

“Như đã được chứng minh bằng sự phát triển không ngừng của nền tảng watsonx chỉ trong vòng vài tháng kể từ khi ra mắt, chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trong toàn bộ vòng đời AI” IBM SVP phụ trách sản phẩm Dinesh Nirmal cho biết trong một thông cáo báo chí. “Là một đối tác chuyển đổi, IBM đang cộng tác với các khách hàng để giúp họ mở rộng quy mô AI theo cách an toàn, đáng tin cậy từ việc giúp thiết lập các yếu tố nền tảng trong chiến lược dữ liệu của họ đến điều chỉnh các mô hình cho các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể của họ cho đến giúp họ quản lý các mô hình vượt xa điều đó.”

Chắc chắn, IBM đang chịu áp lực phải chứng minh rằng họ có thể tạo được tiếng vang trong lĩnh vực AI đông đúc.

Trong quý tài chính thứ hai của công ty, IBM đã báo cáo doanh thu không đạt kỳ vọng của các nhà phân tích do công ty phải chịu sự suy thoái lớn hơn dự kiến ​​trong phân khúc kinh doanh cơ sở hạ tầng. Doanh thu giảm xuống còn 15,48 tỷ USD, giảm 0,4% so với cùng kỳ năm ngoái, ngay dưới mức đồng thuận của các nhà phân tích về doanh thu quý 2 là 15,58 tỷ USD.

Trong cuộc họp báo cáo thu nhập, Giám đốc điều hành của IBM, Arvind Krishna, đã nhiều lần nhấn mạnh tầm quan trọng của AI đối với sự phát triển trong tương lai của IBM và khẳng định rằng các doanh nghiệp đang đăng ký với tốc độ lành mạnh để sử dụng đám mây lai và công nghệ AI của IBM, bao gồm cả Watsonx. Krishna cho biết, tính đến tháng 7, hơn 150 khách hàng doanh nghiệp đã sử dụng Watsonx, bao gồm cả Samsung và Citi.