InstructLab d’IBM et l’avenir des modèles affinés – IBM Think 2024 / Blogs / Perficient

J’ai réfléchi à mon expérience la semaine dernière chez IBM Think. Comme toujours, ça fait du bien de revenir à mes racines et de revoir des visages et des plateformes familiers. Ce qui m’a frappé, cependant, c’est l’inconnu. Voir AWS, Microsoft, Salesforce, Adobe, SAP et Oracle tous tenir des stands au grand salon d’IBM était choquant, car c’est presque du jamais vu. Cela témoigne de mon cri de ralliement actuel pour donner la priorité à la façon de faire en sorte qu’une diversité de plates-formes fonctionnent mieux ensemble en faisant circuler les données dans toutes les directions, avec un minimum d’effort. Je vois de nombreux partenaires se concentrer sur ce point en prenant en charge une diversité de modèles d’intégration de données dans zéro copie ou zéro elt des modèles (un thème récurrent, merci Salesforce). Dans cet environnement de collaboration radicale, je pense que quelque chose de vraiment convaincant aurait pu se perdre… un petit projet open source qu’ils ont lancé appelé Laboratoire d’instructions.

IBM a passé beaucoup de temps à expliquer qu’il était temps de ÉCHELLE vos investissements dans l’IA, comment il est temps de sortir du laboratoire et de se lancer dans la production. Dans le même temps, l’accent a été mis sur une IA adaptée, en utilisant le modèle le plus petit et le plus simple possible pour atteindre l’objectif que vous vous êtes fixé.

Voir grand. Commencer petit. Dépêche toi.

Je reviens toujours à l’un de nos mantras préférés, Think Big. Commencer petit. Dépêche toi. Ce que cela signifie ici, c’est que nous avons la possibilité d’enfiler l’aiguille. Il ne s’agit pas de passer du laboratoire au déploiement à l’échelle de l’entreprise d’un seul coup. Il s’agit d’identifier les cas d’utilisation appropriés et les plus précieux et de créer des solutions sur mesure et très efficaces pour eux. De cette façon, vous obtenez de nombreuses petites victoires rapides, au lieu d’espérer des gains de productivité généraux de 10 % dans tous les domaines, vous obtenez un gain de productivité de plus de 70 % sur des tâches spécifiques mesurables.

C’est ici que nous revenons à InstructLab, un projet d’IA open source indépendant du modèle créé pour améliorer les LLM. . Nous avons constaté à maintes reprises que les LLM à usage général fonctionnent bien pour les tâches à usage général, mais lorsque vous leur demandez de faire quelque chose de spécialisé, vous obtenez un stagiaire dès la première semaine de résultats. L’idée d’InstructLab est de pouvoir suivre une taxonomie de domaines de connaissances et de tâches, de choisir un modèle de base formé sur les branches les plus pertinentes de la taxonomie, puis d’ajouter des réglages supplémentaires spécifiques au domaine avec un ensemble de données de formation amplifiées par machine. Cela ouvre la porte à un réglage fin efficace. Nous vous le déconseillons, car la plupart des entreprises ne disposent tout simplement pas de suffisamment de données pour faire bouger les choses et effectuer les dépenses d’infrastructure nécessaires pour que le recyclage du modèle en vaille la peine. Avec l’approche InstructLab, nous pouvons, comme nous le faisons si souvent en IA, emprunter une idée à la biologie – l’amplification. Nous utilisons une approche contradictoire pour amplifier un ensemble de formation pas assez grand en ajoutant des entrées synthétiques supplémentaires qui suivent les modèles de l’échantillon.

Ce qui est cool ici, c’est que, parce qu’IBM a choisi la licence Apache 2 pour tout, ils sont open source, y compris Granite, il est désormais possible d’utiliser InstructLab pour former de nouveaux modèles avec des modèles Granite comme fondations, et décider de le garder privé ou ouvert. recherchez-le et partagez-le avec le monde. Cela pourrait être le début d’un nouvel écosystème de modèles open source fiables qui ont été formés pour des tâches très spécifiques répondant aux exigences de notre mantra préféré.

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