IBM WatsonX を使用してエンタープライズおよびハイブリッド クラウド向けに優れた AI を構築する

IBM は、AI とハイブリッド クラウド戦略を年次 IBM Think カンファレンスの中心に据えました。他のベンダーが過去数年間、新しい AI アプリケーションの消費者側に焦点を当ててきた一方で、IBM は企業顧客により良いサービスを提供するために新世代のモデルを開発してきました。

IBM は最近、ハイブリッド クラウド アプリケーション用の AI 開発プラットフォームである watsonx.ai の開始を発表しました。 IBM Watsonx AI 開発サービスは現在テクノロジープレビュー段階にあり、2023 年の第 3 四半期に一般提供される予定です。

AI は重要なビジネス ツールとなり、生産性、創造性、価値創造の新時代の到来をもたらします。企業にとって、クラウド経由で大規模言語モデル (LLM) にアクセスするのは、新しい AI 構造だけではありません。大規模な言語モデルは、ChatGPT のような生成 AI 製品の基礎を形成しますが、企業には、データ主権、プライバシー、セキュリティ、信頼性 (ドリフトなし)、正確性、バイアスなど、考慮すべき多くの問題があります。

IBM が企業を対象に行った調査によると、30% ～ 40% の企業が AI のビジネス価値を発見しており、その数は 2017 年から 2 倍に増加しています。 IBM が引用した予測の 1 つは、AI が 2030 年までに世界経済に 16 兆ドル貢献すると述べています。この調査では、AI を使用して生産性を向上させるだけでなく、初期には誰も予測できなかった未来へのインターネットの独自の価値と同様に、より独自の価値を生み出すことに焦点を当てています。 AI は生産性を向上させることで、企業とこれらのスキルを持つ人材の間に存在する多くのスキル需要のギャップを埋めます。

現在、AI はソフトウェア プログラミングを改善するために、より高速になり、エラーがなくなりつつあります。 Red Hat では、IBM の Watson Code Assistant が watsonx を使用して、次に入力するコードを予測および提案することでコードの作成を容易にしています。この AI のアプリケーションは、Red Hat Ansible 自動化プラットフォーム内の特定のプログラミング モデルをターゲットとしているため、非常に効率的です。 Ansible コード アシスタントは、より最適化されているため、他の一般的なコード アシスタントに比べて 35 分の 1 のサイズになっています。

もう 1 つの例は SAP です。SA​​P では、Watson サービス処理を統合して、SAP Start でデジタル アシスタントをサポートします。 SAP Start の新しい AI 機能は、IBM Watson AI ソリューションを使用した自然言語機能と予測的洞察を通じてユーザーの生産性の向上に役立ちます。 SAP は、AI がクエリ リクエストの最大 94% に応答できることを発見しました。

watsonx に命を吹き込む

IBM AI 開発スタックは、watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance の 3 つの部分に分かれています。これらの WatsonX コンポーネントは連携して動作するように設計されており、HuggingFace のオープンソース AI モデルなどのサードパーティ統合と併用することもできます。さらに、WatsonX は、複数のクラウド サービス (IBM Cloud、AWS、Azure など) およびオンプレミス サーバー上で実行できます。

watson.ai、watsonx.data、および watsonx.governance を備えた IBM watsonx プラットフォーム

Watsonx プラットフォームはサービスとして提供され、ハイブリッド クラウドの展開をサポートします。データ サイエンティストは、これらのツールを使用してカスタム AI モデルを迅速に設計および調整することができ、これが企業のビジネス プロセスの主要なエンジンとなります。

watsonx.data サービスは Open Table Storage を使用して、複数のソースからのデータを watsonx の残りの部分に接続できるようにし、watsonx モデルのトレーニングに使用されるデータのライフサイクルを管理します。

watsonx.governance サービスは、モデルのライフサイクルを管理し、新しいデータを使用してモデルをトレーニングおよび改善するときにモデル アプリケーションを積極的に管理するために使用されます。

製品の中核は watsonx.ai で、開発作業はここで行われます。現在、IBM 自体は、さまざまなアーキテクチャ、モード、スケールを持つ 20 の基本モデル (FM) を開発しています。これに加えて、Watsonx プラットフォームで利用できる HuggingFace オープン ソース モデルもあります。 IBMは、一部の顧客が独自のアプリケーションを開発することを期待しており、IBMは、適切なモデルの選択、顧客データの再トレーニング、必要に応じて開発の加速を支援するコンサルティング・サービスを提供します。

Red Hat OpenShift 上で実行される IBM watsonx.ai ソフトウェア スタック

IBM は、watsonx プラットフォームの研究と開発に 3 年以上を費やしました。 IBMは、基本モデルを構築するための効果的なシステムアーキテクチャを研究するためにコードネーム「Vela」というAIスーパーコンピュータを構築し、Watsonxをリリースする前に独自のモデルライブラリを構築しました。 IBMはAIプラットフォーム自身の「顧客0」として機能します。

(より高価な Nvidia/Melanox スイッチを使用するのではなく) 標準のイーサネット ネットワーク スイッチを使用する従来の AI スーパーコンピューターと比較して、Vela アーキテクチャは、顧客が自分の環境で実行したい場合に構築するのが簡単で安価です。再現します。さらに、PyTorch は IBM Vela AI スーパーコンピューター アーキテクチャ向けに最適化されています。 IBM は、Vela 上で仮想化を実行すると、パフォーマンスのオーバーヘッドが 5% しかないことを発見しました。

IBM watsonx は、Red Hat OpenShift に基づくハイブリッド クラウドに対する IBM の戦略的取り組みをサポートします。 watsonx AI 開発プラットフォームは、IBM クラウドやその他のパブリック クラウド (AWS など)、または顧客の敷地内で実行され、パブリック AI ツールの使用を許可しないビジネス制限がある場合でも、企業はこの最新の AI テクノロジーを活用できます。 IBM は真に最先端の AI をもたらし、ハイブリッド クラウドは Watsonx と組み合わせられます。

watsonx は、AI を大規模に提供するための IBM の AI 開発およびデータ プラットフォームです。 Watson ブランドの製品は、AI の専門知識を備えたデジタル ワークフォース製品であり、他の Watson ブランド製品には、Watson Assistant、Watson Orchestrate、Watson Discovery、Watson Code Assistant (旧名 Project Wisdom) などがあります。 IBMは、Watsonブランドにさらに注目し、新しい基本モデルの開発をサポートし、従来の機械学習機能にアクセスできるように、以前のWatson Studio製品をwatsonx.aiに統合します。

基本モデルと大規模言語モデル

過去 10 年間にわたり、深層学習モデルは、あらゆるアプリケーションの大量のラベル付きデータに基づいてトレーニングされてきました。このアプローチはスケーラブルではありません。基本モデルと大規模な言語モデルは、収集が容易な大量のラベルなしデータでトレーニングされ、これらの新しい基本モデルを使用して複数のタスクを実行できます。

事前トレーニングされたモデルを利用して複数のタスクを実行するこの新しいタイプの AI については、実際には「大規模言語モデル」という用語を使用するのはやや不適切です。 「言語」を使用するということは、そのテクノロジーがテストにのみ適していることを意味しますが、モデルはコード、グラフィックス、化学反応などで構成できます。 IBM では、これらの大規模な事前トレーニング済みモデルに対して、よりわかりやすい用語、つまり「ベース モデル」を使用しています。基本モデルを使用すると、大量のデータがトレーニングされて特定のモデルが生成され、そのまま使用したり、特定の目的に合わせて調整したりできます。基本モデルをアプリケーションに適合させることにより、適切な制限を設定し、モデルを直接的により有用にすることもできます。さらに、基礎となるモデルを使用して、データ分類やフィルタリングなどの非生成 AI アプリケーションの反復を高速化することができます。

多くの大規模言語は、潜在的なオープン ドメインで使用できるように、あらゆる種類のデータでモデルをトレーニングしようとするため、サイズが大きくなり、ますます大きくなっています。エンタープライズ環境では、このアプローチは過剰であることが多く、スケーリングの問題が発生する可能性がありますが、適切なデータセットを正しく選択し、適切なタイプのモデルに適用することで、最終モデルの効率が向上し、この新しいモデルをクリアすることもできます。 IBM watsonx.governance 経由であらゆる偏見、著作権で保護された資料などを送信します。

概要

IBM Think カンファレンス中に、AI は「Netscape の瞬間」にあると言われました。この比喩は、より多くの聴衆に公開されたときに何が達成されるかを指します。インターネットへの転機。 ChatGPT は生成 AI をより幅広いユーザーに公開しますが、企業が信頼して制御できる責任ある AI が依然として必要です。

Dario Gil が閉会の基調講演で述べたように、「AI 戦略を API 呼び出しにアウトソーシングしないでください。」HuggingFace の CEO も同じ意見を繰り返しました: 自分のモデルを持ち、他人のモデルを借りるのはやめましょう。 IBMは企業に責任ある効率的なAIを構築するツールを提供し、企業が独自のモデルを所有できるようにしている。

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