Mehrere leistungsfähige Large Language Models hat IBM im Rahmen von Open Source öffentlich gemacht. Um in diese Modelle künftig Input aus der Open-Source-Community zu integrieren, haben IBM und Red Hat den Ansatz InstructLab ins Leben gerufen.
Ein Jahr nach Einführung der watsonx-Plattform hat IBM auf der THINK-Konferenz mehrere Updates dafür angekündigt. Neue Daten- und Automatisierungsfunktionen sollen Künstliche Intelligenz für Unternehmen offen, kostengünstig und flexibel machen. „Wir bringen offene Innovation in die Künstliche Intelligenz“, berichtet IBM-CEO Arvind Krishna. „Wir nutzen die Kraft von Open Source, um mit dieser Technologie ähnlich zu verfahren wie mit Linux und OpenShift. Offen bedeutet Auswahl und auch, dass viele Augen auf den Code, viele Köpfe auf die Probleme und viele Hände auf die Lösungen gerichtet sind.“ Damit Künstliche Intelligenz an Akzeptanz gewinne, müsse man Wettbewerb, Innovation und Sicherheit in Einklang bringen. Mit Open Source ließen sich alle drei Ziele erreichen.
Im Rahmen ihres Engagements für das Open-Source-Ökosystem rund um Künstliche Intelligenz hat IBM eine Reihe leistungsfähiger Sprach- und Code-Granite-Modelle als Angebot bereitgestellt. Damit lädt der Technologiekonzern Kunden, Entwickler und globale Experten ein, die Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen, zu erweitern. Die Open Source Granite Modelle sind unter Apache-2.0-Lizenzen auf Hugging Face und GitHub verfügbar. Sie eignen sich für Aufgaben wie die Anwendungsmodernisierung, Codegenerierung, Fehlerbehebung, Erklärung und Dokumentation von Code und die Pflege von Repositories. Die Code-Modelle wurden auf 116 Programmiersprachen trainiert.
Inkrementelle Beiträge erweitern die Basis
Um Open-Source-Innovationen rund um Large Language Models voranzutreiben, haben IBM und Red Hat InstructLab ins Leben gerufen. Dieser Ansatz soll durch ständige inkrementelle Beiträge eine kontinuierliche Entwicklung der Basismodelle sicherstellen. Mit InstructLab erstellen Entwickler spezifische Modelle für ihre Geschäftsbereiche oder Branchen mit eigenen Daten. IBM will zudem Open-Source-Beiträge zur Verfügung stellen, so dass Kunden durch die Integration mit watsonx.ai und der Red Hat Enterprise Linux AI-Lösung RHEL AI einen zusätzlichen Mehrwert erlangen. RHEL AI umfasst eine unternehmenstaugliche Version von InstructLab, die IBM Open-Source-Granite-Modelle sowie eine Linux-Plattform zum Bereitstellen von Künstlicher Intelligenz in hybriden IT-Umgebungen.
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Zu den Aufzeichnungen der Webinar-Reihe KI konkret
watsonx-Assistenten nutzen natürliche Sprache
Der diesjährige Global AI Adoption Index von IBM zeigt, dass zwar 42 Prozent der befragten Großunternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern Künstliche Intelligenz in ihrem Unternehmen implementiert haben, aber weitere 40 Prozent der Unternehmen, die diese Technologie testen, diese Modelle noch bislang nicht einsetzen. Um Einstiegshürden wie Qualifikationslücken und Datenkomplexität zu überwinden, hat IBM mehrere watsonx-Assistenten angekündigt, beispielsweise den watsonx Code Assistant for Enterprise Java Applications und den watsonx Assistant for Z, mit dem sich die Art und Weise, wie Benutzer mit dem System interagieren, verbessern lasse. Der letztgenannte Assistent hilft Kunden dabei, Anwendungen durch natürliche Sprache zu verstehen und zu dokumentieren. Darüber hinaus sollen Unternehmen mit watsonx Orchestrate ihre eigenen Assistenten erstellen. Jürgen Frisch
