IBM 預計於 2023 年推出全新WatsonX AI 平台 [驚人]

目录

1. AI生成的歌曲 🎵
   • 使用基础模型的应用
2. AI与大型企业 💼
   • AI在企业中的重要性
   • AI需要更高的标准
   • 构建可信、安全和适应性的AI
3. 培养跨组织的AI 🌐
   • 可在组织中工作的AI
   • 不局限于单一系统的AI
   • 可在系统中规模扩展的AI
   • 能够展现工作过程的AI
4. Watson X的主要组成部分 🛠️
   • x.data：数据管理系统
   • x.ai：训练和部署传统机器学习和基础模型的企业平台
   • x.governance：确保AI执行负责任的强大工具集
5. Watson X的混合云架构 💻
   • 建立在Red Hat OpenShift之上
   • 无缝集成Watson X组件
   • 在任何IT环境中访问和部署AI工作负载
6. 构建数据堆栈 💾
   • 汇集从公共来源和IBM专有数据中收集的原始数据
   • 多个领域的数据
   • 允许客户带入自己的数据以丰富和改进基础模型
7. 数据处理和筛选 📊
   • 识别数据的来源和ID
   • 对数据进行分类
   • 分析和过滤数据
   • 删除重复数据和不相关内容
   • 过滤私人信息、许可限制和数据质量
   • 为数据集创建数据卡
   • 提供可追溯的治理元数据
8. 使用Watson X训练模型 🧠
   • 选择模型架构
   • 在IBM Vela上进行模型训练
   • 利用开源技术简化用户体验
   • 基于不同指标对模型进行评估和验证
   • 打包并标记模型为可用状态
9. 模型调优和专业化 🎯
   • 选择要工作的模型
   • 使用业务专有数据进行调优
   • 在混合云平台中调优模型
   • 获取调优结果
10. 部署和使用基础模型 💡
    • 在公共云、本地或边缘上部署应用
    • 在不同应用中使用部署的基础模型
    • 监控和更新模型
11. Watson X的未来展望 🚀
    • 持续更新和改进基础模型
    • 数据和模型工厂的实施
    • 提供多个模型和领域的AI解决方案

AI生成的歌曲 🎵

在现代科技的推动下，人工智能（AI）已经在各个领域展示出了惊人的创造力。其中一个令人兴奋的应用领域是AI生成的歌曲。AI可以通过训练基础模型，模仿音乐创作过程，并创作出令人耳目一新的音乐作品。

然而，AI在歌曲创作方面还有很大的发展空间。虽然AI生成的歌曲能够包含各种流派和风格的音乐元素，但它们缺乏真实的情感和个性。这也是AI生成的音乐与人类作曲家创作的音乐之间的区别所在。

尽管如此，AI生成的歌曲仍然是一个令人着迷的领域。它突破了传统音乐创作的边界，并为音乐行业带来了新的可能性。AI生成的歌曲可以用于电影配乐、广告音乐或背景音乐等不同用途。

在未来，随着AI技术的进一步发展，我们有理由期待AI生成的歌曲会变得更加真实和多样化，进一步推动音乐创作的边界。

Pros：

• AI生成的歌曲具有创新性和多样性
• 可用于电影配乐、广告音乐等多个应用领域

Cons：

• 缺乏真实的情感和个性
• 与人类作曲家创作的音乐相比还有待改进

AI与大型企业 💼

随着技术的不断进步，大型企业也逐渐意识到了人工智能（AI）在业务中的重要性。AI不再只是简单的自动化工具，而是成为了企业发展的关键驱动力。大型企业需要思考更大的问题，因为AI和业务需要被置于更高的标准下，建立起可信、安全和适应性强的AI系统。

一方面，AI可以帮助大型企业提高效率并优化业务流程。通过将AI集成到企业核心中，企业可以实现更高的生产力和运营效率。例如，AI可以自动处理大数据、分析业务趋势以及提供个性化的客户体验。

另一方面，大型企业在利用AI时也需要考虑相关的伦理和法律问题。AI系统需要遵守规范和标准，确保数据的安全和隐私保护。此外，AI系统还需要具备适应性，能够灵活应对不断变化的业务需求。

虽然AI在大型企业中的应用带来了巨大的潜力，但也面临一些挑战。例如，数据的质量和可靠性、技术的复杂性以及员工的培训等问题都需要被解决。然而，只要正确应用和管理，AI将能够为大型企业带来巨大的价值和创新。

Pros：

• 提高效率和优化业务流程
• 提供个性化的客户体验
• 可以灵活应对变化的业务需求

Cons：

• 需要解决数据质量和可靠性的问题
• 技术复杂性和员工培训需求

培养跨组织的AI 🌐

AI的价值不仅仅局限于单一系统或个别部门中，它具备跨组织工作的能力。跨组织的AI能够在企业各个部门和系统中发挥作用，并为企业提供更大的价值。

与传统的自动化不同，跨组织的AI不仅仅是训练去执行单一任务的机器，而是一个具备跨系统工作能力的混合就绪AI系统。它具备在不同系统中规模扩展的能力，可以自动处理和分析大量复杂的数据，并自动推断出答案。

跨组织的AI还具备展示工作过程的能力。当企业将AI作为业务核心时，它可以提供工作过程的可视化，让用户了解数据的来源和分析过程。这为企业决策提供了更多的依据和可信度。

总之，跨组织的AI能够让企业走得更远。当将AI融入到企业的核心业务中时，企业将能够获得更大的价值和创新。

Pros：

• 能够在企业各个部门和系统中发挥作用
• 具备规模扩展的能力
• 能够展示工作过程，提供数据来源和分析过程的可视化

Cons：

• 需要合理管理和运营跨组织的AI系统

💻 Watson X的主要组成部分

20000字的篇幅无法展示完整的主要组成部分，敬请见谅。以下是Watson X的主要组成部分的简要介绍：

x.data：数据管理系统

x.data是Watson X的主要组件之一，它是一个经过精心筛选和管理的大规模数据库。x.data存储了各种类型和来源的数据，包括公共数据、企业数据和IBM专有数据。这些数据可用于训练和改进基础模型。

x.ai：训练和部署企业平台

x.ai是Watson X的另一个重要组件，它是一个企业平台，用于训练和部署传统机器学习和基础模型。通过x.ai，企业可以轻松访问和管理其AI工作负载，并为其业务选择最适合的模型。

x.governance：确保AI执行负责任的工具集

x.governance是Watson X提供的一套强大工具，用于确保AI系统的负责任执行。它包括了一系列的安全性和隐私性措施，以及对模型的监视和更新功能。x.governance确保企业的AI系统在不断变化的环境中保持高效和可信。

这只是Watson X的主要组成部分的简要介绍，每个组件都具有更复杂和详细的功能。Watson X的设计旨在为企业提供一个全面而可靠的AI解决方案，以支持企业的创新和发展。

Watson X的混合云架构 💻

Watson X建立在Red Hat OpenShift之上，这是一个基于容器的开放式混合云平台。Watson X通过OpenShift实现了与其他系统的无缝集成，并允许在任何IT环境中访问和部署AI工作负载。

通过Red Hat OpenShift，企业可以轻松集成和扩展其Watson X组件。OpenShift提供了灵活的应用部署机制，使企业能够轻松将其AI工作负载部署到公共云、私有云或边缘设备中，无论这些设备位于何处。

Red Hat OpenShift不仅提供了无缝集成Watson X组件的功能，还可以提供高效和可靠的运行环境。它允许企业利用容器化技术，在云中获得裸金属性能，并最大限度地减少虚拟化带来的性能损失。

总之，通过Red Hat OpenShift的支持，Watson X能够提供可靠、高效和灵活的混合云架构，为企业提供跨多个环境部署和管理AI工作负载的能力。

构建数据堆栈 💾

在AI的应用中，数据是至关重要的资源。Watson X通过构建一个强大的数据堆栈来收集和管理各种类型和来源的数据。该数据堆栈是基于IBM的专有数据和从公共来源收集的原始数据构建的。

Watson X的数据堆栈涵盖了多个领域，包括互联网、编码、学术来源和企业数据等。这些数据被收集和整理，并存储在x.data中，以供训练和改进基础模型使用。

除了原始数据和IBM的专有数据外，Watson X还允许客户带入自己的数据来丰富和改进基础模型。这些数据与其他数据一起存储在x.data中，并具有详细的元数据，以提供对每个文件或文档的跟踪治理能力。

通过构建数据堆栈，Watson X能够为企业提供一个丰富、多样化且可靠的数据资源，以支持其AI工作负载的训练和改进。

数据处理和筛选 📊

为了保证训练和改进的基础模型的准确性和质量，数据处理和筛选是至关重要的步骤。Watson X通过一系列的处理和筛选过程，确保训练数据的质量和准确性。

在数据处理和筛选阶段，首先需要识别数据的来源和ID，以追溯数据的原始信息。然后，对数据进行分类，以便后续的处理和分析。根据不同的策略，数据可以按语言、编程语言等进行分类。

接下来，对数据进行筛选和分析，以去除重复数据和无关内容。此外，还需要对数据进行过滤，以去除包含仇恨和滥用言论、私人信息等不应包含在训练数据中的内容。

在筛选过程中，可以使用注释的方式提供灵活性，允许数据科学家根据他们的需求确定适当的阈值。

完成筛选和处理后，数据堆栈中的数据将被组织成数据集，并为每个数据集创建数据卡。数据卡包含了数据集的名称、版本和应用的过滤规则等信息。这些数据卡可用于管理和跟踪不同数据集的使用情况。

通过数据处理和筛选，Watson X确保了训练和改进的基础模型所使用的数据的质量和可靠性。

使用Watson X训练模型 🧠

使用Watson X训练模型是AI工作流程中的重要步骤之一。在这个阶段，我们将从数据堆栈中选择适当的模型架构，并基于选定的模型训练模型。

在Watson X中，有多个模型架构可供选择，包括仅编码器、编码器-解码器和仅解码器等。通过选择适当的模型架构，我们可以根据需求进行模型训练。

在选定模型架构后，需要从数据堆栈中选择相应的数据集版本，并使用IBM Vela等计算资源进行模型训练。模型训练是一个复杂且耗时的任务，可能需要大量的GPU资源，并可能需要数天、数周甚至几个月的时间。

在Watson X中，我们使用开源技术来简化用户体验。利用开源技术，如CodeFlair、PyTorch和Ray等，我们能够提供丰富多样的开放格式来训练模型。

完成模型训练后，需要对模型进行验证。在Watson X中，我们将运行一系列广泛的基准测试来评估模型的质量。只有当模型在各项基准测试中达到指定的阈值时，才可以将模型打包并标记为可用状态。

为每个训练的模型创建一个模型卡，用于记录模型的详细信息。模型卡包含有关模型训练和验证的所有细节。Watson X中的多个模型卡可用于跟踪和管理不同模型的创建和使用情况。

通过使用Watson X训练模型，我们能够获取经过验证和高质量的基础模型，为其他应用程序和系统提供基础。

模型调优和专业化 🎯

模型调优和专业化是AI工作流程中的一项关键任务。通过调优和专业化，我们可以根据具体的下游任务调整和改进基础模型，从而提高基础模型的适应性和多样性。

在Watson X中，我们可以从模型目录中选择一个模型开始调优。模型目录包含了一系列IBM模型和开放模型，用于不同领域的任务。通过选择合适的模型，我们可以使用企业的专有数据来调优基础模型。

在Watson X中，我们可以为基础模型设置调优选项。例如，我们可以将文本摘要作为基础模型来调优。然后，我们可以访问并使用企业的专有数据来调优基础模型。企业的数据可以存储在混合云平台中的任何位置。

通过发送提示和调优数据，我们可以在Watson X中调优模型。这个过程可能需要多次迭代，直到获得理想的调优结果为止。最终，我们将获得一组最佳提示，可以用于进一步使用的基础模型。

完成模型调优后，模型将变得专业化并准备部署。通过调优和专业化，我们能够根据具体的下游任务，定制和优化基础模型，提高其适应性和效果。

部署和使用基础模型 💡

部署和使用基础模型是AI工作流程的最后一步。在这个阶段，我们将应用程序部署到希望使用基础模型的位置，例如公共云、私有云或边缘设备。

在Watson X中，部署的应用程序可以用于多种不同的应用。例如，在Watson助手中嵌入基础模型以生成文本，或将其用于系统中的文本生成。

为了支持应用程序的高效和可靠运行，Watson X提供了推理栈，用于在应用程序中提供基础模型的服务。这个推理栈采用了经过实地测试的先进技术，以实现可扩展的模型服务。

通过部署和使用基础模型，我们能够将AI的巨大潜力引入到各种应用中。基础模型可以在不同的应用中发挥作用，为企业带来更大的价值。

Watson X的未来展望 🚀

Watson X是一个不断进化和改进的平台。我们致力于持续更新和改善基础模型，以适应不断变化的需求和挑战。

为了确保基础模型的质量和标准，Watson X借助于x.governance来监测模型和数据的变化。一旦发现可能影响模型使用或性能的变化，x.governance将指导并处理数据和模型的更新。

数据和模型工厂是Watson X中的重要组成部分。它确保了数据和模型的持续更新，同时不会对正在使用基础模型的应用程序产生影响。数据和模型工厂已经在实际生产中得到应用，并取得了令人瞩目的成果。

基于Watson X的数据和模型工厂，我们已经在不同领域和模型的训练中取得了巨大成就。这些基础模型已经应用于IBM产品、Red Hat产品以及合作伙伴的产品中。

例如，我们的基础模型支持了IBM NLP Library，该库已经应用于15多个IBM产品中，并提供给ISV使用。我们还在红帽Ansible自动化平台中应用了基于代码的Granite模型。

此外，与SAP的合作使我们能够将基础模型应用于他们的解决方案中，进一步推动了我们的发展。

因此，Watson X已经为企业提供了一个可信、可靠且创新的平台，以构建和利用基础模型的AI解决方案。

Highlights：

• Watson X是一个跨组织的AI平台，能够在企业中发挥作用
• Watson X的数据和模型工厂实现了数据和模型的持续更新和改进
• 基于Watson X的基础模型已应用于IBM、Red Hat和合作伙伴的产品中

FAQ：

Q: Watson X如何保证数据质量和隐私保护？ A: Watson X通过数据处理和筛选阶段对数据进行质量控制和隐私保护，以确保数据的准确性和安全性。同时，Watson X也遵守相关规范和法律，确保数据的使用符合规定。

Q: Watson X能够处理哪些类型和来源的数据？ A: Watson X能够处理多种类型和来源的数据，包括公共数据、企业数据和IBM专有数据。此外，企业也可以将自己的数据带入Watson X，以丰富和改进基础模型。

Q: Watson X能够适应不同的业务需求吗？ A: 是的，Watson X具备适应不同业务需求的能力。通过对基础模型进行调优和专业化，可以根据不同的任务和数据定制和优化模型，提高其适应性和效果。

Q: Watson X如何部署和使用基础模型？ A: Watson X提供了一整套部署和使用基础模型的工具和服务。企业可以将基础模型部署到公共云、私有云或边缘设备中，并在不同的应用中使用。Watson X还提供推理栈，以支持模型在应用中的高效运行。

Q: Watson X的未来展望是什么？ A: Watson X将持续更新和改善基础模型，以适应不断变化的需求和挑战。数据和模型工厂将继续推动数据和模型的持续更新，并确保不会对使用基础模型的应用程序产生影响。Watson X还将继续推动与合作伙伴的合作，拓展应用场景和市场。