IBMのエンタープライズ向けAIとデータのプラットフォーム「watsonx.ai」を支える技術のご紹介

【米国ニューヨーク州アーモンク-2023年5月9日（現地時間）発】 著者：デービッド・コックス（David Cox）、ITアーキテクト 私たちは、AI革命の最前線にいます。過去10年間で、ディープラーニングは、大量のデータと膨大な計算能力の融合により、多くの素晴らしいAI機能を可能にしました。しかし、私たちは、自動化には労力がかかるという逆説的な課題に直面しました。AIでビジネスの課題を解決しようとしたことがある人ならおわかりと思います。 従来のAIツールは強力ですが、高価で時間がかかり、使いこなすのが困難な場合があります。AIモデルを学習させるためには、苦労してデータを収集し、キュレーションし、タスクに特化した注釈を付けてラベル付けする必要があります。また、モデルを構築するためには、専門的なスキルが必要で、そのスキル習得が難しく、新しいタスクのたびに、そのプロセスを繰り返す必要があります

[misshiki]

“各モデル・ファミリーには、Granite（花崗岩）、Sandstone（砂岩）、Obsidian（黒曜石）、Slate（粘板岩）といった地質学をテーマにしたコードネームが付いており”

[namisk]

“企業で活用できる、IBMで学習済みの一連の基盤モデルを構築してきた作業について説明します”"ヘイトスピーチや下品な言葉、ライセンスによる制限、偏見がないか、データを徹底的にフィルタリング"