Novedades de watsonx para optimizar la implantación de proyectos de IA

Watsonx, una plataforma que no deja de evolucionar

El objetivo principal de watsonx es optimizar y mejorar los procesos de tu empresa poniendo al alcance de todos e impulsado el uso de la inteligencia artificial, una tecnología que cada vez es más potente. Estamos convencidos de que uno de los puntos fuertes de la IA, especialmente en su vertiente generativa, es la capacidad que tiene para procesar y comprender el lenguaje natural mediante LLM, es decir, grandes modelos de lenguaje. Esta tecnología simplifica tareas que antes eran muy complejas, como el análisis de grandes volúmenes de datos y la obtención de conclusiones basadas en ellos mediante consultas.

Pero este no es el único desafío que ayuda a superar. Por ejemplo, muchas empresas se están encontrando con problemas a la hora de integrar la inteligencia artificial con sus actuales sistemas y procesos. Sin embargo, watsonx está diseñado para integrarse fácilmente en todo tipo de infraestructuras, evitando la necesidad de aplicar cambios profundos y reduciendo la inversión inicial en los proyectos de IA.

Watsonx también ha sido planteado de tal forma que facilita el acceso a esta tecnología, no lo dificulta. Sin ir más lejos, no es necesario que todos tus empleados tengan conocimientos especializados para aprovechar al máximo sus herramientas. IBM ha hecho un ejercicio de democratización de la inteligencia artificial, acercándola tanto a los usuarios más técnicos como a aquellos que no lo son tanto. De esta manera, y también gracias a que sus soluciones son de rápida implementación, se aceleran los tiempos de desarrollo, un escollo habitual para que las empresas se decidan a poner en marcha proyectos de IA.

La IA al servicio de tu negocio con dos nuevas herramientas de watsonx

Conozcamos a continuación dos novedades destacadas de la plataforma watsonx que permite optimizar la implantación de proyectos IA en entornos empresariales.

IBM InstructLab: creación y entrenamiento interactivo de modelos de IA

Si nos centramos en el ámbito empresarial, la IA generativa todavía tiene un largo camino por recorrer. Por eso, IBM ha presentado InstructLab, una herramienta realmente asombrosa que simplifica al máximo la personalización y entrenamiento de modelos de lenguaje a través de la colaboración abierta. Interesante, ¿verdad? Hagamos las presentaciones.

InstructLab es un proyecto de código abierto desarrollado por IBM Research y Red Hat, que utiliza la técnica LAB, en inglés, Large-Scale Alignment for ChatBots. ¿En qué consiste? Básicamente, esta metodología permite generar datos sintéticos de forma automatizada, lo que reduce el tiempo y coste de entrenamiento de modelos. Además, ofrece a los desarrolladores de tu empresa una plataforma donde se pueden personalizar modelos de lenguaje con nuevos conocimientos y habilidades, sin eliminar lo que ya han aprendido.

Otro punto interesante de este proyecto es su impacto en la mejora de los modelos de IBM, como Granite-chat-13B-v2. Para sacarle todo el partido, los desarrolladores van a poder acceder a estos modelos optimizados y de código abierto a través de la plataforma watsonx. De hecho, en España, IBM colabora con el Gobierno para la creación de modelos de distintos tamaños optimizados para su uso en español, catalán, gallego y euskera.

BYOM en SaaS: modelos de IA propios en una infraestructura de software como servicio

Otra novedad es el lanzamiento de una nueva versión de watsonx que facilita el uso de modelos personalizados a través de la función BYOM, que son las siglas de Bring Your Own Model. En otras palabras, esta herramienta permite a los usuarios subir e implementar sus propios modelos de inteligencia artificial. De esta manera, empresas como la tuya van a poder ir más allá de los modelos preestablecidos por la plataforma e incorporar otros que sean específicos y permitan abordar procesos únicos.

El enfoque BYOM es ideal para organizaciones que ya han ajustado un modelo a su sector o que requieren soporte para una serie de conceptos que no están disponibles en watsonx. Por ejemplo, imagina una empresa de comercio electrónico que quiere mejorar su atención al cliente. Como esta compañía vende productos con características técnicas muy concretas, esta información no está disponible en los modelos genéricos. Al cargar un modelo que sí conoce todos esos datos específicos, la IA es capaz de tramitar devoluciones y atender las dudas de los clientes de manera muy efectiva. A esto hay que sumar la ventaja de tener los modelos localizados, lo cual evita la filtración de información confidencial.

La nueva versión es compatible con varios tipos de arquitecturas de modelos, como GPT-NeoX, LLaMA 2, T5, entre otros. Incluso permite a los usuarios importar modelos de repositorios como Hugging Face o implementar aquellos que ya hayan personalizado previamente. Aunque en esta versión no es posible seguir ajustando el modelo una vez implementado, sí se puede interactuar con él desde la plataforma de IBM de la misma forma que con otros modelos predeterminados. Incluso es posible hacer llamadas externas gracias a la API.

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