IBM Granite 3.2 добавляет Enhanced Reasoning в свой набор ИИ

IBM расширяет возможности своего искусственного интеллекта, добавив экспериментальные возможности рассуждений по цепочке мыслей в свою последнюю большую языковую модель Granite 3.2.

В своем последнем дополнении к семейству больших языковых моделей (LLM) Granite компания IBM представила Granite 3.2. Этот новый релиз ориентирован на предоставление небольших, эффективных, практичных решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса.

IBM продолжает стремительно обновлять свою линейку LLM Granite. Его последний релиз, Granite 3.1, появился в конце 2024 года. Эта версия была, по сути, обновлением. Эта новая модель, однако, добавляет в свой арсенал возможности экспериментальных рассуждений на основе цепочки мыслей (CoT).

Рассуждения CoT — это передовая техника искусственного интеллекта, которая позволяет LLM разбивать сложные проблемы на логические шаги. Этот процесс призван имитировать мыслительные процессы, подобные человеческим. Теоретически такой подход значительно расширяет возможности LLM по решению задач, требующих многоступенчатых рассуждений, расчетов и принятия решений.

В частности, IBM CoT использует инфраструктуру оптимизации предпочтений мыслей, которая улучшает рассуждения в широком спектре задач по следованию инструкциям. В отличие от традиционных подходов к обучению с подкреплением, ориентированных в основном на задачи, управляемые логикой, TPO позволяет повысить производительность рассуждений без ущерба для общей эффективности задач. Такой подход помогает смягчить распространенные компромиссы в производительности, наблюдаемые в других моделях, специализирующихся на рассуждениях.

Итак, что означает этот прогресс для вас и для меня? В IBM объяснили, что если вы подумаете о том, чтобы дать чат-боту с искусственным интеллектом подсказку, процесс под названием «цепочка подсказок», вы получите конкретный ответ. Например, при оперативном постановке на цепочку вопроса «Какого цвета небо?», вы должны получить ответ «Голубой».

«Однако, если бы его попросили объяснить «Почему небо голубое?» с помощью подсказки CoT, ИИ сначала определил бы, что означает «синий» (основной цвет), а затем сделал бы вывод, что небо кажется голубым из-за поглощения других цветов атмосферой. Этот ответ демонстрирует способность ИИ выстраивать логические аргументы» или видимость того, что LLM обдумывает свой путь к ответу.

CoT доступен в версиях Granite 8B и 2B. Разработчики могут включать или выключать рассуждения программным способом. Эта опция позволяет предприятиям оптимизировать вычислительные ресурсы в зависимости от сложности задачи. Ведь иногда хочется узнать, что из себя представляет небо без всяких научных подробностей. Такой подход, как утверждает IBM, позволяет модели 8B конкурировать по производительности с гораздо более крупными моделями, такими как Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o, в сложных задачах математического мышления.

Кроме того, IBM представила новую модель Vision Language Model (VLM), состоящую из двух миллиардов параметров, специально разработанную для задач по анализу документов. Эта разработка не является, как вы могли подумать на первый взгляд, графической функцией. Вместо этого VLM предназначен для улучшения способностей Granite к пониманию документов. IBM использовала свой инструментарий Docling с открытым исходным кодом для обработки 85 миллионов PDF-файлов и сгенерировала 26 миллионов синтетических пар вопросов и ответов, чтобы расширить возможности VLM по обработке сложных рабочих процессов с большим количеством документов

В то время как другие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, по-видимому, избегают проблем безопасности, IBM по-прежнему считает безопасность своей главной задачей. Granite Guardian 3.2, новейшая модель IBM в области безопасности на основе искусственного интеллекта, предлагает улучшенные возможности обнаружения рисков в подсказках и ответах. Эта обновленная версия сохраняет производительность при уменьшении размера модели на 30%, включая новую функцию «вербализованной уверенности» для более тонкой оценки рисков.

Компании также могут быть заинтересованы в расширенных возможностях прогнозирования Granite. Новые модели TinyTimeMixers (TTM) с параметрами менее 10 млн могут выполнять долгосрочное прогнозирование на два года вперед. Эти модели полезны для анализа тенденций в финансах, экономике и управлении цепочками поставок. Эти модели, возможно, еще не помогут вам собрать состав фэнтези-бейсбольной команды, но дайте им время.

Как и прежде, IBM является самой дружественной компанией в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. Все модели Granite 3.2 доступны под лицензией Apache 2.0 на Hugging Face. Некоторые модели доступны на таких платформах, как IBM WatsonX.ai, Ollama, Replicate и LM Studio. Этот открытый подход согласуется со стратегией IBM, направленной на то, чтобы сделать искусственный интеллект более доступным и экономичным для предприятий.

Как подчеркнул Шрирам Рагхаван (Sriram Raghavan), вице-президент IBM по исследованиям в области искусственного интеллекта: «Следующая эра искусственного интеллекта связана с эффективностью, интеграцией и реальным влиянием, где предприятия могут достичь впечатляющих результатов без чрезмерных затрат на вычислительные ресурсы».