G
Gözde Ulukan
Misafir
IBM, yeni bir açık kaynaklı Granite modelleri ailesi de dahil olmak üzere, watsonx platformunda bir dizi güncelleme duyurdu. Şirket ayrıca, açık kaynak topluluğunun üretimsel yapay zeka gelişimine katkılarını hızlandırmayı amaçlayan InstructLab adlı bir girişim başlattı.
IBM CEO'su Arvind Krishna, açık kaynağın IBM'in üretimsel yapay zeka stratejisinin önemli bir unsuru olacağını söyledi. Krishna, şirketin yıllık Think konferansında yaptığı açılış konuşmasında "Linux ve OpenShift ile başarılı bir şekilde yapılanı yapay zeka ile yapmak için açık kaynağın gücünü kullanmak istiyoruz" dedi.
IBM, birçok yapay zeka şirketinin hitap etmeye çalıştığı tüketicilerden ziyade özellikle işletmelere odaklanıyor. Açık kaynaklı Granite modelleri, IBM'in yazılım kodu üreten algoritmalara odaklanmak olan üretimsel yapay zeka stratejisine işaret ediyor. IBM'e göre bu algoritmalar kodlama görevlerinde üstünlük göstererek hem verimlilik hem de birçok alternatif büyük dil modelinden daha üstün olan yüksek kaliteli kod üretme becerisi sergiliyor.
IBM, Granite LLM'lerin boyutlarının 3 milyar ila 34 milyar parametre arasında değiştiğini ve hem temel hem de komut takip eden varyantlarda sunulacağını söylüyor. Bu modellerin kod oluşturma, hataları düzeltme, kodu açıklama ve belgeleme, uygulama modernizasyonu, depoları koruma ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi görevi yerine getirmek için tasarlandığı belirtiliyor. Şirket, çekirdek modellerin 116 programlama dili üzerinde eğitildiğinin ve bu nedenle kodlama görevlerinde diğer LLM'lere kıyasla en gelişmiş performansı elde ettiklerinin altını çiziyor.
Şirket, Granite modellerinin kodlama performansına ilişkin bir dizi ayrıntı paylaşarak, HumanEvalPack, HumanEvalPlus ve GSM8K dahil olmak üzere bir dizi endüstri ölçütünde daha verimli olduklarını söyledi. C++, Go, Java, JavaScript, Python ve Rust gibi popüler programlama dillerinde kod sentezi, açıklama, düzenleme, düzeltme ve çeviri gibi görevleri değerlendiriyorlar.
IBM ayrıca, 20 milyar parametreli Granite temel kod modelinin, SQL bilgisi olmayan kullanıcıların veritabanlarından içgörü elde etmelerine yardımcı olmak amacıyla doğal dil komutlarından "Structured Query Language" sorguları oluşturmak için ince ayar yapıldığını belirtiyor.
Tüm bunların yanı sıra IBM, açık kaynak stratejisi doğrultusunda, temel üretimsel yapay zeka modellerinin sürekli geliştirilmesine yönelik bir metodoloji olan InstructLab adlı yeni bir girişim için bağlı kuruluşu Red Hat ile birlikte çalıştığını açıkladı. Topluluğu, yapay zeka modellerinin performansını, verimliliğini ve güvenliğini zaman içinde iyileştiren sürekli ve artımlı katkılarla gelişimlerine katkıda bulunmaya teşvik ediyor.
Kaynak : Webrazzi
IBM CEO'su Arvind Krishna, açık kaynağın IBM'in üretimsel yapay zeka stratejisinin önemli bir unsuru olacağını söyledi. Krishna, şirketin yıllık Think konferansında yaptığı açılış konuşmasında "Linux ve OpenShift ile başarılı bir şekilde yapılanı yapay zeka ile yapmak için açık kaynağın gücünü kullanmak istiyoruz" dedi.
IBM, birçok yapay zeka şirketinin hitap etmeye çalıştığı tüketicilerden ziyade özellikle işletmelere odaklanıyor. Açık kaynaklı Granite modelleri, IBM'in yazılım kodu üreten algoritmalara odaklanmak olan üretimsel yapay zeka stratejisine işaret ediyor. IBM'e göre bu algoritmalar kodlama görevlerinde üstünlük göstererek hem verimlilik hem de birçok alternatif büyük dil modelinden daha üstün olan yüksek kaliteli kod üretme becerisi sergiliyor.
Granite
IBM, Granite LLM'lerin boyutlarının 3 milyar ila 34 milyar parametre arasında değiştiğini ve hem temel hem de komut takip eden varyantlarda sunulacağını söylüyor. Bu modellerin kod oluşturma, hataları düzeltme, kodu açıklama ve belgeleme, uygulama modernizasyonu, depoları koruma ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi görevi yerine getirmek için tasarlandığı belirtiliyor. Şirket, çekirdek modellerin 116 programlama dili üzerinde eğitildiğinin ve bu nedenle kodlama görevlerinde diğer LLM'lere kıyasla en gelişmiş performansı elde ettiklerinin altını çiziyor.
Şirket, Granite modellerinin kodlama performansına ilişkin bir dizi ayrıntı paylaşarak, HumanEvalPack, HumanEvalPlus ve GSM8K dahil olmak üzere bir dizi endüstri ölçütünde daha verimli olduklarını söyledi. C++, Go, Java, JavaScript, Python ve Rust gibi popüler programlama dillerinde kod sentezi, açıklama, düzenleme, düzeltme ve çeviri gibi görevleri değerlendiriyorlar.
IBM ayrıca, 20 milyar parametreli Granite temel kod modelinin, SQL bilgisi olmayan kullanıcıların veritabanlarından içgörü elde etmelerine yardımcı olmak amacıyla doğal dil komutlarından "Structured Query Language" sorguları oluşturmak için ince ayar yapıldığını belirtiyor.
InstructLab
Tüm bunların yanı sıra IBM, açık kaynak stratejisi doğrultusunda, temel üretimsel yapay zeka modellerinin sürekli geliştirilmesine yönelik bir metodoloji olan InstructLab adlı yeni bir girişim için bağlı kuruluşu Red Hat ile birlikte çalıştığını açıkladı. Topluluğu, yapay zeka modellerinin performansını, verimliliğini ve güvenliğini zaman içinde iyileştiren sürekli ve artımlı katkılarla gelişimlerine katkıda bulunmaya teşvik ediyor.
Kaynak : Webrazzi
