生成式AIML目 01→生成式AI、→基礎模型和ML的優(yōu)

常見用例和任務→AI平臺應具備→面向AI構建器的IBMwatsonx.aiStudio上一上一下一PAGE3生成式AI大眾層面的應已向所生成式AI提高各種業(yè)務的運營速度A

盡管超過80%企業(yè)正在或計劃采用生成式AI1采用AI面臨的常見挑戰(zhàn)包括選擇合適的用跨任意云進行數(shù)據(jù)和AI集超過80%企業(yè)正在或計劃采用生成式AI1 簡“我們對watsonx.ai的摘要功能特DavidTan

最重要的是AI項目涉及太多數(shù)據(jù)并且非常復無法進行單獨處AI的規(guī)?；瘧媚芤约笆欠衽c現(xiàn)有的AI機器學習(ML)AI合到現(xiàn)有環(huán)境深入探討如何將它與傳統(tǒng)的ML相結合來提升性能。

為什么領導者想要采用生成式利用AI實現(xiàn)決策自動A增加極致個性化交提升客戶體美國網(wǎng)球協(xié)會(USTA)攜手IB為USOpen應用加使用watsonx建的AI說上一 下一 上一上一下一PAGE6生成式AI基礎模型和生成式AI是一組算通過解釋和操種類型的AI以生成原始圖最新的AI方法雖然并非新概但在神經(jīng)網(wǎng)絡架構的基礎上創(chuàng)造了Transformer這種新式AI。

基礎模型為大型AI神經(jīng)網(wǎng)使用大量未標在基礎模型的支持生成式AI為世界各 生成式AI基礎模型和企業(yè)可以將基礎模型等較新的AI技術與傳統(tǒng)ML技術非常適合執(zhí)行數(shù)學和統(tǒng)計方可用于預測和預報以及發(fā)現(xiàn)模趨勢和異常生成式AI至可用于生成更多數(shù)即合成數(shù)將這些數(shù)據(jù)反饋到傳統(tǒng)ML即可成式AI與傳統(tǒng)ML相結合的優(yōu)勢。 生成式AI基礎模型和傳統(tǒng)AI分析方法可利用生成式AI進行增強

傳統(tǒng)AI能的使用場預測性和指導結構化數(shù)據(jù)分預測和預定向會話式計算機視覺用于檢測物體和異常的機器視過程自動機器人流程自動流程再造和優(yōu)

生成式AI能的使用場匯如用戶手資產(chǎn)票據(jù)和財務報對話式搜標準操作過程和故障排除說內容創(chuàng)代碼創(chuàng)代碼創(chuàng)建和轉技術文檔和測試用

生成式AI通過增強傳統(tǒng)AI例來提升“作為生成式AI功能的早期采用者Seismic很高興能夠深入了解[watsonx.aistudio的功能利用Krish上一 下一 上一上一下一基礎模型和ML的優(yōu)些模型提供支持的生成式AI有巨大潛力，生成式AI還可以提高現(xiàn)有ML工作的速生成式AI可以幫助快速構建和部署傳統(tǒng)ML求預測模既能用來預測和解決各

為AI功能建立了新范式→ 基礎模型和ML的優(yōu)

含結構化標記數(shù)據(jù)才能構建專用AI委派給AI的任務以及完成任務所需的數(shù)

節(jié)省訓練時間和成訓練AI模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和處理能70%使得AI具可擴展2

更快地將傳統(tǒng)AI投入生ML技術來簡化模型生自動進行模型重新模型訓練和開通過預測來優(yōu)化決使用Python開放式編程語言(OPL)或自然語言來創(chuàng)建和編輯集成的可視化建快速準備數(shù)以可視化的方式開發(fā)模發(fā)現(xiàn)相關驗證從假設中獲得的洞在數(shù)據(jù)中尋找關系與聯(lián)atsonxa交付時間從3-4月縮短3-4MarcTechnologyDynamics,Inc.所有總裁兼首席執(zhí)行上一 下一 上一上一下一生成式AI以與傳統(tǒng)ML合使用，以提高AI輸出的性能和準確尤其

內容創(chuàng)生成式AI可協(xié)助生成創(chuàng)意內例如產(chǎn)品設計或營銷材而傳統(tǒng)的ML法可以分析用個性傳統(tǒng)ML算法可通過分析客戶行為和偏好來提供個性化推生成式AI模型可以根據(jù)每 常見用例和任異常檢傳統(tǒng)ML模型可用于構建異常檢測系以識別數(shù)據(jù)中的異常模式或行生成式AI模型預可以利用傳統(tǒng)ML術分析歷史數(shù)尋找數(shù)AI對發(fā)現(xiàn)的洞察信息進行總生成客戶電

使用合成數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)增利用生成式A可創(chuàng)建與真實數(shù)據(jù)相似的合可提高傳統(tǒng)ML型的性當真實數(shù)據(jù)IM推出的watsonx模式給人探索watsonx.ai生成式AISeanSamsungSDSAmerica上一 下一 上一上一下一AI平臺應具備哪些功為了發(fā)揮最大影響應將AI集成到現(xiàn)有的要實現(xiàn)這種集挖掘規(guī)模化商用AI真正潛關鍵是要選擇合適的AI為了幫助企業(yè)充分利用數(shù)企業(yè)AI臺應將AIM

如果正在考慮應用生成式A企 AI平臺應具備哪些功理想的企業(yè)AI臺的四

開數(shù)據(jù)和AI平臺應支持AI調可AI應具有可解釋公平穩(wěn)健性和透法和模支持AI以滿足不斷變化的業(yè)

針對性賦生成式AI和ML平臺應能增強用戶能讓他們成為AI值創(chuàng)造而不僅僅是用用戶不應局限于只對他人的AI型進行提示，部署以及管理使用的數(shù)據(jù)和AI模型。

為了利用AI實現(xiàn)最大業(yè)務價企業(yè)必須通 AI平臺應具備哪些功Watsonx.aiStudioAI

我們要承認對采用生成式AI擔引正在考慮應用生成式A則應該非常清楚一IBM的用武之地。面向AI構建器的watsonxAIIBM?AI

AI和機器學習的工作室一個基于開放式湖可解釋性的AI工作流程。什么是watsonx.ai下一代企業(yè)級ML生成式AI開發(fā)平由貫穿AI命周期的基礎模型提借助watsonx.aiStudiAI構建器可以輕松調整和部署傳統(tǒng)ML和全新生成式AI并在短時間內使用少量數(shù)據(jù)構建AI應用程序。

IBM的開全堆棧方法包括及從HuggingFace中選擇的開源模型StudioMLOp使用watsonx.aistudio。

眾多企業(yè)均可與IBMConsulting?開展合后者擁有21,000名數(shù)AI和自動化咨詢顧問生成式AI卓越中心還擁有1,000多名顧他們可專注于向客戶提供生成式AI專業(yè)知識服這些專家可與企開始免開始免費試探索LinthwaitRachelForrester20201什么是生成式AI什么是基礎模型它們?yōu)槭裁粗豂BM2023

?CopyrightIBMCorporation國際商業(yè)機（中國有限公IBMCorporationArmonk,NY10504202310IBIBMIBMConsultinsonx和son.ai是InerntionalBusinessMachinesCorpotion美國和/或其他國家或地區(qū)的商標或注冊商標IBMIBM商標的最新列表可參見ibmomcn-zh/tademark。IBM其進行更IBM并不一定在開展業(yè)務的所有國家或地區(qū)用戶自行負責評估和