Redian新闻
>
IBM watsonx:功夫在大模型之外

IBM watsonx:功夫在大模型之外

公众号新闻


下面这些人机交锋的历史时刻应该被铭记,因为它们推动或将要推动一个时代的变革与发展!


1996年2月,国际象棋大师卡斯帕罗夫在与IBM“深蓝”超级电脑对弈后感叹说:“当我坐在‘深蓝’对面时,我立即有一种崭新、令人不安的感觉。”更多的人可能会暗自思忖,“未来我们可能会有更好的机器玩伴或助手。”


2011年2月,在堪称美国历史上最受欢迎的智力问答节目《危险边缘》中,IBM超级电脑“沃森”(Watson)又与该节目历史上最成功的两位选手进行了对决。人们似乎更有理由相信,人工智能(AI)或许有一天将成长为人类一个强有力的“竞争对手”。


2023年,IBM隆重发布针对基础模型和生成式AI的全新平台IBM watsonx,它提供了一个包括AI开发平台、数据存储和AI治理在内的工具包,能够加速企业级AI的商用化落地。毋庸置疑,一个全新的AI大模型时代已经拉开了大幕。


如何更好地驾驭AI,尤其是让AI为企业带来实实在在的价值必须提上日程。IBM适时地推出watsonx平台,则是致力于将AI从人类潜在的“竞争对手”引入具有无限可能的促进生产力的人类“协作助手”的发展轨道。


企业级AI落地 时刻准备着


在笔者看来,在AI发展的历史长河中,生成式AI或者所谓的“百模大战”都可能成为过眼云烟,但是AI对企业级应用的改变一定会是一个长久的、常变常新的话题。众所周知,由ChatGPT引发的最新一轮AI应用热潮,已经不是AI历史上的第一波浪潮,而这一轮覆盖更广、影响更深的生成式AI浪潮却是最有可能让AI真正为企业所用,并带来价值跃升的难得机遇。AI的质变时刻已经来临!


进入数字化、智能化时代,IBM的战略十分明确,就是“混合云+AI”。在将混合云推向市场并取得成功的同时,IBM也在同步加强AI的应用和推广,其大量的软件和平台中已经内嵌了AI。IBM一直在等待或者说寻找一个AI爆发的点。


IBM大中华区董事长、总经理陈旭东


当ChatGPT横空出世时,可能很多人都认为这只是一颗“小炸弹”,但出乎意料的是,它在短短几个月的时间里释放出了原子弹般的巨大威力。正如IBM大中华区董事长、总经理陈旭东所言,这让市场嗅觉一向敏锐的IBM感到异常兴奋。俗话说,机会从来都是青睐有准备的人的,当生成式AI的机会就摆在面前,你有没有准备好呢?


IBM的回答是肯定的,那就是IBM以历史上前所未有的速度推出了新产品——IBM watsonx。这不仅得益于IBM在AI方面几十年的积累,更在于IBM在“周边”所下的苦功,包括对于数据的深入研究,以及如何更好地支撑企业级AI解决方案落地的经验和技能等。陈旭东带领着大中华区几乎所有的高管整齐亮相IBM watsonx在中国的发布会现场已经说明了一切。让AI成为核心生产力,将是IBM努力的目标。在大模型层出不穷,而且差距逐步拉平的情况下,对于企业级AI应用的落地来说,比拼的重点将是专业的顾问咨询能力,能否真正了解客户的需求,并且有能力帮助客户解决所有应用的难题。在这些方面,IBM已经做好了充分的准备。


IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东


据IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东介绍,今天的IBM拥有业界最全面的基于传统机器学习和新的基础模型的企业级AI产品组合。除了新一代数据与AI平台watsonx以外,在watsonx发布之前的IBM Watson套件, 经由IBM及其强大的生态系统,已经部署于20多个行业的1亿用户当中。比如,SAP与IBM Consulting合作构建的25个联合智能行业解决方案正在服务全球客户。同时,IBM 研究院还在持续推动AI前沿技术的发展等。


从“+AI”到“AI+”的跃升


面对生成式AI大潮,为什么IBM没有追时髦,也发布一个“某某大模型”,而是率先推出了一个支持基础模型与数据的平台watsonx呢?


在笔者看来,IBM的定位本来就不是一个大模型厂商,而是AI应用的赋能者,它要更多地从支持、辅助企业级AI落地的角度,提供全面的软硬件、平台和服务。


其次,IBM面向的是更广范围的基础模型,而生成式AI本身就包含在其中,IBM watsonx当然也能够很好地支持生成式AI的落地。


最后,IBM是一个平台厂商,对于任何的新技术、新趋势,IBM要结合自身的定位、优势,提供自己最擅长的,而不是盲目赶时髦。从平台的角度,IBM watsonx是满足当前企业级AI落地的最优解。


上述是从IBM的角度来分析,我们再把视野扩展到整个行业和市场的发展上,当前,我们正在经历从“+AI”到“AI+”的关键转变,而IBM watsonx正是推动此转变的重要一环。


“在不到一年的时间里,企业已经从‘应用AI助力业务经营’的范式,转变为各行各业的企业都在寻求如何将AI嵌入企业的战略核心。而加速这一拐点到来的催化剂正是基础模型技术。”谢东表示,“现在的企业都希望将AI应用于企业的核心应用中,以增强实际的生产力。无论是用户,还是IBM,都需要从之前的以数据为先的‘+AI’时代快速迈入以AI为先的‘AI+’时代。”


“+AI”,表明企业在构建系统时,是以数据为中心的。企业在数据应用的层面附加一些AI的能力。当企业打造“AI+”架构时,前提是企业已经拥有了AI的基础能力,在此基础之上,再结合企业自身的数据、不同的业务目标,构建起全新的应用。“从‘+AI’到‘AI+’,企业在开始阶段先为一个小的现有的业务赋予AI的能力,然后不断进行横向扩充,并在不同的AI模型之间进行自动化串联,从而使得企业的运作越来越智能化、自动化。只有智能化+自动化,才能发挥出更大的作用。”谢东如是说。


在“+AI”阶段,业界重点都在谈论AI赋能。以IBM为例,在流程优化领域,IBM将混合云的能力、AI能力都放进去,于是才有了AI赋能的IBM Cloud Pak for Business Automation。今天,进入“AI+”阶段,重心必须要向AI为先倾斜,因为AI变成了一件不一样的事情。“今天,很多企业考虑采用AI,并不是想优化原有的应用和系统,而是要创建全新的业务。因此,AI变成了一个非常核心的元素。”IBM大中华科技事业部数据人工智能、自动化中国华南与华东大区总经理许伟杰介绍说,“IBM watsonx将为AI构建者赋能的watsonx.ai、助力企业应对数据挑战的watsonx.data、在企业的AI生命周期中建立信任的watsonx.governance这三项关系到AI落地的最重要的内容放在一起,目的就是要更好地解决业务协同化、应用集成化等关键问题,让AI在企业核心业务中扎下根。”


“三角”支撑 缺一不可


千呼万唤始出来,现在到了揭开IBM watsonx神秘面纱的时候了!


IBM商业价值研究院发布的一份调研报告显示,约四分之三的受访CEO表示,部署先进的生成式AI将为企业带来竞争优势。但也有61%的CEO表达了对生成式AI中所使用的数据来源的担忧。这一担忧侧面反映出企业的AI之路所面临的重重挑战:首先是技术挑战,尤其是数据的准备、应用和治理;其次是人才挑战,企业需要快速实现人员技能的转型和提升,以拥抱AI浪潮;最后是文化挑战,技能的转型往往伴随组织文化的更新,如何让两者互相成就,并带来生产力的提高,需要优秀的管理智慧。



IBM watsonx正是为了应对上述挑战,根据企业实际的业务需求量身定制的解决方案,主要包括watsonx.ai、watsonx.data和watsonx.governance三个产品集。


围绕着AI模型和应用的开发,有效支撑AI的训练、验证、调优、部署。有了watsonx.ai,AI构建者(数据科学家、工程师等)就可以利用IBM的模型和Hugging Face的模型完成一系列AI开发任务。这些模型经过预训练,可支持一系列自然语言处理(NLP)类型的任务,未来的版本还将提供更多由IBM训练的针对提升相关领域效率和任务专业化的专有基础模型的访问。为满足企业对基础模型的需求,IBM将在其公有云(IBM Cloud)上推出新的GPU产品——一个专为AI定制的基础架构服务,旨在支持企业计算密集型工作负载。今年晚些时候,IBM还将提供全栈高性能、灵活、AI优化的基础架构服务,并以“即服务”的方式在IBM Cloud上交付,用于训练和服务基础模型。


提供更好的企业内部数据,用于模型的训练、部署和调优。watsonx.data旨在帮助客户克服在扩展AI工作负载时普遍存在的数据挑战,诸如海量、复杂性、成本和治理等,允许用户通过单一入口跨云和本地环境访问其数据。watsonx.data 使得非技术用户可以在单一的协作平台上自助访问企业自身高质量和值得信赖的数据,同时通过集中治理和本地自动化策略的实施,为其安全性和合规性赋能。


更有效地实现企业级AI的治理和监管。watsonx.governance是一个自动化的数据和模型生命周期解决方案,用于制定策略、分配决策权并确保组织对风险和投资决策负责。watsonx.governance采用软件自动化来帮助客户增强能力以降低风险、满足监管要求和应对AI伦理问题,使客户即便是使用第三方工具开发模型,也无需切换数据平台而产生过高成本。它使企业能够自动化和整合多个工具、应用程序和平台,同时可以记录数据集、模型、相关元数据和管道的来源。同时,通过提供有助于安全和保护客户隐私的机制,主动检测模型偏差和漂移,watsonx.governance可以帮助企业满足AI伦理标准并主动管理风险和声誉。


目前,watsonx.ai和watsonx.data已经在全球上市, watsonx.governance将于今年第四季度上市。其中,watsonx.data的Premise版本已经可以提供给中国客户使用。


众所周知,三角形是最稳定的结构。在推动企业级AI落地方面,watsonx.ai、watsonx.data和watsonx.governance无疑是稳定、高效、可信赖的保障。而由这三者构成的IBM watsonx平台工具,可以最大程度地减轻企业AI的负担,使AI构建者能够更轻松地大规模开发、调整和部署企业就绪且值得信赖的AI。


IBM“保姆式”服务

watsonx的无限可能


在企业的应用实践中往往会有这样的情况,有些产品只是“看上去很美”,而一旦落地总有这样或那样的问题,这既有产品本身的问题,但更重要的是企业在采用新技术、新产品时得不到全面而有效的支撑。


可以肯定地说,企业在采用IBM watsonx时,不会有这样的后顾之忧。


首先在技术上,IBM会一如既往高瞻远瞩地推动整个AI技术的发展。比如,在接下来的一年,IBM watsonx会继续演进,预计还会有一系列重要发布。IBM将专注于把企业级基础模型的用例扩展到自然语言处理之外,实施为企业业务目标用例而定制的10B+参数的模型,为更为广泛的企业应用打开大门。


其次在产品上,IBM watsonx提供了用户所需的完整技术堆栈,使得用户能够在一个平台上,并且在任何云环境下,以其能够信任的数据、速度和治理,在整个企业中训练、调整和部署AI。除了IBM watsonx以外,IBM还有大量长期积累的从基础的IT软硬件到专业服务的全栈式能力,特别是混合云的能力。这些也是企业级AI落地所不可或缺的。


再次,IBM Consulting针对watsonx实践所提供的生成式AI技术堆栈方面的专业知识以及领域和行业经验,能够更好地助力客户加速业务转型。IBM开设了为期半天的watsonx战略工作坊,帮助用户全面了解AI能够做什么;为期四周的watsonx专项试点项目,可以让用户掌握watsonx的整个实施过程。


最后,在企业级AI领域,IBM watsonx并不是在单打独斗,它背后有强大的生态系统伙伴作为支撑。比如,IBM正在与Linux基金会运营的开源ML平台PyTorch合作,构建一个可用于大型AI模型的训练、微调和推理的生产就绪的软件堆栈;IBM和watsonx将成为Hugging Face企业级开源模型的主要提供商,以及本地部署的独家提供商;IBM还将与红帽和Hugging Face合作,开源大部分watsonx平台的代码,以实现基础模型的普惠化等。


特别值得一提的是,随着企业级AI的落地,IBM内部的文化也有了很大转变。公司上下都在积极学习了解watsonx以及生成式AI的知识。陈旭东表示:“经过全面的培训,公司内部人员已经做好了准备,能够对外提供整套的解决方案,除了提供后台强大的技术支持以外,前端的每一个人也都变成了AI‘小专家’。”


不写诗,不作画,IBM watsonx带来的是AI在企业核心业务中落地的无限可能,watsonx中的“x”就是最好的说明。




往/期/回/顾


IBM Storage,再出发!


IBM Cloud Paks不是秘密的秘密


非“混合云+AI”莫属:IBM又双叒叕做对了!



微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
大模型剑指AI Agents,达摩院推出Dialogue Agents新基SpokenWOZ种瓜得瓜 种豆得豆温儒敏:如何引导学生喜欢上整本书阅读?——整本书阅读,功夫在课外北京理工大学发布双语轻量级语言模型,明德大模型—MindLLM,看小模型如何比肩大模型谷歌证实大模型能顿悟,特殊方法能让模型快速泛化,或将打破大模型黑箱十亿参数,一键瘦身!「模型减重」神器让大模型狂掉3/4 | 最“in”大模型"AI框架"与"AI中台"在大模型训练实践中如何发挥作用?| Q推荐“大模型之都”,争夺战开打传OpenA正测试DALL·E 3模型;华为语音助手支持AI大模型;亚马逊组建AI大模型新团队丨AIGC大事日报水灾事故流浪记:第1-5天“演唱会门票”应该说concerts' tickets还是concert tickets?看电影昆丁:Reservoir Dog《铁链女》18-20【固定收益】REITs深度观察 | 公募REITs反向吸并完成情况良好——公募REITs2023年10月报小模型如何比肩大模型,北理工发布明德大模型MindLLM,小模型潜力巨大宾州长木公园,春光乍现大模型之争,讯飞星火准备好了中国电信开通手机直连卫星业务:功能费10元/月,可订购语音包慧荣展示新款 PCIe 5.0 SSD 主控:功耗降至 3.5W,适用于笔记本32k上下文可商用!羊驼进化成长颈鹿,“开源大模型之最”十大数据分析模型之一:矩阵模型nǚ hóng?nǚ gōng中国AI产业地图:谁是“大模型之都”甲小姐对话黄民烈:功能AI和情感AI结合才是真正的AGI|甲子光年两个多月完成全自研:大模型之争,从 GPU 卷到了向量数据库大模型之战,腾讯来了科研上新 | 大模型推进科研边界;大模型的道德价值对齐;优化动态稀疏深度学习模型;十亿规模向量搜索的高效更新大数据在大模型趋势下的“新姿态”:大模型与企业数据充分协同盘古大模型之外,华为首秀大模型时代「硬实力」对话智源张宏江:功成不必在我,能成为黄埔军校很好训练大模型之前,你要了解下向量数据库、算力集群、高性能网络技术底座吗?今日聚焦:功勋卓著的杂交水稻之父,中国人民永远怀念您!字节团队提出猞猁Lynx模型:多模态LLMs理解认知生成类榜单SoTA先诺特韦Ⅰb期研究公布,卢洪洲教授讲述背后故事大隐隐于市!越南一家人在San Jose开的小店全是越南客人——Phở Cường 2
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。