IBM扩展人工智能和量子计算目标 展示延伸至2030年的路线图

发布时间: 2023-11-14 10:20:08 来源: 196世界之最 栏目: 奇趣发现 点击: 25

虽然没有人怀疑IBM近几十年来所取得的科技进步,但肯定也有人开始怀疑该公司是否有能力在未来继续保持这种努力。最近,在历史悠久的托马斯-J-沃森研究中心(ThomasJ.WatsonResea...

虽然没有人怀疑 IBM 近几十年来所取得的科技进步,但肯定也有人开始怀疑该公司是否有能力在未来继续保持这种努力。最近,在历史悠久的托马斯-J-沃森研究中心(Thomas J. Watson Research Center)举行的分析师日上,IBM 提出了令人信服的论据,证明他们有能力完成任务,尤其是在人工智能和量子计算领域。

IBM扩展人工智能和量子计算目标 展示延伸至2030年的路线图

最引人注目的是,IBM 展示了其先进技术研究工作与将这些工作快速"产品化"为商业产品之间更紧密的联系。无论是在事先准备好的发言中,还是在回答问题时,IBM 都明确表示将重新关注如何确保两个集团在未来展望和发展重点方面步调一致。

从历史上看,IBM 的研究计划并没有全部进入市场。不过,在前任 IBM 研究部主管、首席执行官 Arvind Krishna 的明确领导下,公司目前正集中精力于混合云、人工智能和量子计算等关键领域。现任研究总监达里奥-吉尔(Dario Gil)证实,研究团队与商业产品团队之间的合作现在比以往任何时候都更加紧密。这种加强协调的做法有助于快速开发创新能力,并将其迅速集成到商业产品中。

这一战略在现实世界中的一个成果就是IBM快速开发了被称为"watsonx"的人工智能套件。watsonx在今年的Think大会上首次推出(更多信息请参阅"IBM通过watsonx发布生成式人工智能战略"),目前正在快速发展,这在很大程度上是由IBM研DzTvj究小组首先开发的新功能推动的。

在最近的分析师活动中,IBM 展示了大量使用 watsonx 的实际应用和客户案例。尽管许多企业仍处于对生成式人工智能的探索阶段,但 IBM 分享了各种成功的实际实施案例。此外,IBM还详细介绍了watsonx和生成式人工智能的广泛应用,强调了它们在各个业务领域日益增长的相关性。

在应用方面,IBM 确定了企业越来越多地部署生成式人工智能的三个主要领域:数字劳工或人力资源相关活动、客户服务或客户支持,以及应用程序现代化或代码创建。在这些类别中,该公司讨论了内容创建、总结、分类和编码应用。鉴于在 IBM 大型机上运行的旧式大型机相关软件历史悠久,IBM 特别关注那些希望在 GenAI 工具的帮助下从旧式 COBOL 代码转向现代编程语言的公司。

IBM还讨论了其研究小组内旨在增强watsonx的几项技术举措。其中包括在性能和规模、模型定制、治理和应用启用方面的努力。在性能方面,IBM 正在探索新的方法,通过量化减少模型大小和改进 GPU 分片的资源共享等技术来提高大型基础模型的效率。

IBM扩展人工智能和量子计算目标 展示延伸至2030年的路线图

在强调其对开源的承诺时,IBM 阐述了其与人工智能应用框架 Pytorch 的合作,该框架最初由 Meta 于 2017 年开源。通过利用开源社区及其内部资源,IBM 在优化模型性能和促进 Pytorch 构建的模型在不同计算架构上的部署方面取得了长足进步。添加 Pytorch 这样的硬件抽象层为更多程序员构建或定制 GenAI 模型提供了可能。原因在于,与芯片专用工具及其低级语言要求相比,使用 JavaScript 等语言创建模型更广为人知。

同时,这些硬件抽象层由于其高级特性,最终往往会带来相当大的性能损失(NVIDIA 的 Cuda 软件工具就不存在这个问题)。不过,在新的 Pytorch 2.0 中,IBM 表示他们和其他公司正在共同努力,通过更好地组织各类优化层的位置来减少这种影响,从而更接近"金属"性能。

在模型定制方面,IBM 认识到企业主要定制或微调现有模型而不是构建新模型的趋势。LoRA(低等级适应)和多任务提示调整等技术正在不断完善,以便在watsonx中实现商业化。IBM 还强调了为开发人员提供教育指导,帮助他们选择http://www.196nk.cn合适的模型和数据集的重要性。虽然这听起来很简单,但却是绝对必要的要求,因为即使是关于 GenAI 模型如何构建和运作的基本知识也比人们意识到的(或愿意承认的)要有限得多。

在治理方面,IBM 正专注196世界之最于跟踪和报告模型创建和演化细节,这是一个至关重要的领域,尤其是在受监管的行业。公司正在努力实施针对数据集中的偏见、社会污名、淫秽内容和个人身份信息的保障DzTvj措施,以及风险评估和预防。IBM 为使用其基础模型的客户提供知识产权相关诉讼的赔偿,这证明他们在解决 GenAI 技术的可信度和可靠性问题方面处于领先地位。

在"应用赋能"(Application Enablement)领域,IBM 谈论了其围绕"检索增强生成"(RAG)所做的大量工作。RAG 是一种相对较新的技术,它可以增强推理过程,使企业更容易、更经济高效地利用自身数据,并简化微调现有基础模型的过程,从而使企业不必担心创建自己的模型。IBM表示,它已经看到许多客户开始尝试和/或采用RAG技术,因此它正在努力完善其在这方面的能力,以便让客户更轻松地创建更有用的GenAI应用。

在量子计算领域,IBM 继续保持领先地位,展示了一份延伸至 2030 年的详细技术路线图。虽然有些科技公司愿意分享几年前的www.196nk.cn计划,但提前这么长时间提供如此多信息的公司几乎闻所未闻。IBM 之所以需要这样做,部分原因是量子计算是一项具有戏剧性和前瞻性的技术,许多潜在客户认为有必要了解如何为其制定计划。简单地说,他们希望了解即将发生的事情,以便在路线图上下注。

IBM 量子计算发展的全部细节将在 12 月份的一次活动中公布。可以说,该公司将继续走在这项技术的最前沿,并对其最终成为主流企业计算的能力越来越有信心。

鉴于早期的科技公司早已不复存在,有些人对拥有 112 年历史的 IBM 的持续创新能力心存疑虑,这是可以理解的。然而,如图所示,IBM 的发明精神不仅依然存在,而且似乎正焕发出勃勃生机。

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