Điều nổi bật là sự thể hiện của IBM về mối liên hệ chặt chẽ hơn nhiều giữa công việc nghiên cứu về các công nghệ tiên tiến và việc “sản xuất” nhanh chóng công việc này thành các sản phẩm thương mại. Trong cả những nhận xét đã được chuẩn bị sẵn và khi trả lời các câu hỏi, rõ ràng là có một trọng tâm mới để đảm bảo rằng hai nhóm đang đi đúng hướng về triển vọng trong tương lai và các ưu tiên phát triển của họ.
Trong lịch sử, không phải tất cả các sáng kiến nghiên cứu của IBM đều được tung ra thị trường. Tuy nhiên, dưới sự chỉ đạo rõ ràng của Giám đốc điều hành Arvind Krishna, cựu giám đốc IBM Research, công ty hiện đang tập trung vào các lĩnh vực chính như đám mây lai, AI và điện toán lượng tử. Giám đốc nghiên cứu hiện tại Dario Gil xác nhận rằng sự hợp tác giữa nhóm nghiên cứu và sản phẩm thương mại giờ đây mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Sự phối hợp nâng cao này đang dẫn đến sự phát triển nhanh chóng các khả năng đổi mới được tích hợp nhanh chóng vào các sản phẩm thương mại.
Một kết quả thực tế của chiến lược này là sự phát triển nhanh chóng của bộ AI của IBM, được đặt tên là ‘watsonx’. Được giới thiệu lần đầu tiên tại hội nghị Think năm nay (xem “IBM Giải phóng Chiến lược AI sáng tạo với watsonx” để biết thêm), watsonx đang phát triển nhanh chóng, phần lớn được thúc đẩy bởi các khả năng mới do nhóm nghiên cứu IBM phát triển lần đầu tiên.
Tại sự kiện phân tích gần đây, IBM đã giới thiệu nhiều ứng dụng thực tế và trường hợp khách hàng sử dụng watsonx. Mặc dù nhiều tổ chức vẫn đang trong giai đoạn khám phá Generative AI, IBM đã chia sẻ nhiều cách triển khai thành công trong thế giới thực. Hơn nữa, IBM đã trình bày chi tiết về một loạt ứng dụng dành cho watsonx và AI tổng quát, nêu bật mức độ phù hợp ngày càng tăng của chúng trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau.
Về mặt ứng dụng, IBM đã xác định ba lĩnh vực chính mà các công ty đang ngày càng triển khai Generative AI: Lao động kỹ thuật số hoặc các hoạt động liên quan đến nhân sự, Chăm sóc khách hàng hoặc hỗ trợ khách hàng và Hiện đại hóa ứng dụng hoặc tạo mã. Trong các danh mục đó, công ty đã thảo luận về các ứng dụng tạo, tóm tắt, phân loại và mã hóa nội dung. Do lịch sử lâu dài của phần mềm liên quan đến máy tính lớn cũ hơn chạy trên máy tính lớn của IBM, IBM ghi nhận sự quan tâm đặc biệt đến các công ty muốn chuyển từ mã COBOL cũ sang ngôn ngữ lập trình hiện đại với sự trợ giúp của các công cụ hỗ trợ GenAI.
IBM cũng thảo luận về một số sáng kiến công nghệ trong nhóm nghiên cứu của mình nhằm nâng cao watsonx. Chúng bao gồm những nỗ lực về Hiệu suất và Quy mô, Tùy chỉnh mô hình, Quản trị và Hỗ trợ ứng dụng. Về hiệu suất, IBM đang khám phá các phương pháp mới để nâng cao hiệu quả của các mô hình nền tảng lớn thông qua các kỹ thuật như giảm kích thước mô hình thông qua lượng tử hóa và cải thiện việc chia sẻ tài nguyên bằng phân tách GPU.
Nhấn mạnh cam kết của mình đối với nguồn mở, IBM đã xây dựng sự hợp tác với khung ứng dụng AI Pytorch, ban đầu được Meta tạo ra nguồn mở vào năm 2017. Bằng cách tận dụng cả cộng đồng nguồn mở và tài nguyên nội bộ của mình, IBM đang đạt được những bước tiến trong việc tối ưu hóa hiệu suất mô hình và tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các mô hình do Pytorch xây dựng trên các kiến trúc điện toán đa dạng. Việc thêm một lớp trừu tượng hóa phần cứng như Pytorch sẽ mở ra tiềm năng cho nhiều lập trình viên hơn trong việc xây dựng hoặc tùy chỉnh các mô hình GenAI. Lý do là các mô hình có thể được tạo bằng các công cụ này bằng các ngôn ngữ như JavaScript được biết đến rộng rãi hơn nhiều so với các công cụ dành riêng cho chip và các yêu cầu ngôn ngữ cấp thấp hơn của chúng.
Đồng thời, các lớp trừu tượng hóa phần cứng này thường gây ra các hình phạt hiệu suất khá đáng kể do tính chất cấp cao của chúng (một vấn đề mà các công cụ phần mềm Cuda của Nvidia không mắc phải). Với cái mới Pytorch 2.0Tuy nhiên, IBM cho biết họ và những người khác đang nỗ lực phối hợp để giảm tác động đó bằng cách tổ chức tốt hơn ở những nơi cần có nhiều loại lớp tối ưu hóa khác nhau và do đó, đang tiến gần hơn đến hiệu suất “trên kim loại”.
Về mặt Tùy chỉnh Mô hình, IBM thừa nhận xu hướng các công ty chủ yếu tùy chỉnh hoặc tinh chỉnh các mô hình hiện có hơn là xây dựng các mô hình mới. Các kỹ thuật như LoRA (Thích ứng cấp thấp) và điều chỉnh nhắc nhở đa tác vụ đang được cải tiến để thương mại hóa trong watsonx. IBM cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp hướng dẫn đào tạo cho các nhà phát triển để lựa chọn mô hình và bộ dữ liệu phù hợp. Mặc dù điều này nghe có vẻ đơn giản nhưng đó là một yêu cầu cực kỳ cần thiết vì ngay cả kiến thức cơ bản về cách xây dựng và hoạt động của các mô hình GenAI cũng bị hạn chế hơn nhiều so với những gì mọi người nhận ra (hoặc sẵn sàng thừa nhận!).
Để đọc thêm về sự phát triển đó và một số ý nghĩa tiềm năng của nó trong ngành, hãy xem chuyên mục gần đây của tôi “Trạng thái phát triển nhanh chóng của AI sáng tạo”.
Trong lĩnh vực Quản trị, IBM đang tập trung vào việc theo dõi và báo cáo chi tiết về quá trình tạo và phát triển mô hình, một lĩnh vực có tầm quan trọng đặc biệt, đặc biệt là trong các ngành được quản lý. Công ty đang nỗ lực thực hiện các biện pháp bảo vệ chống lại những thành kiến, kỳ thị xã hội, nội dung tục tĩu và thông tin nhận dạng cá nhân trong tập dữ liệu cũng như đánh giá và phòng ngừa rủi ro. Đề nghị bồi thường của IBM dành cho khách hàng sử dụng mô hình nền tảng của họ chống lại các vụ kiện liên quan đến sở hữu trí tuệ là minh chứng cho sự đi đầu của họ trong việc giải quyết những lo ngại về độ tin cậy và độ tin cậy của công nghệ GenAI.
Trong lĩnh vực Hỗ trợ ứng dụng, IBM đã nói rất nhiều về công việc họ đang thực hiện xung quanh Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). RAG là một kỹ thuật tương đối mới giúp tăng cường quá trình suy luận, giúp các công ty tận dụng dữ liệu của chính họ dễ dàng hơn và tiết kiệm chi phí hơn đáng kể, đồng thời giảm bớt quá trình tinh chỉnh các mô hình nền tảng hiện có để các tổ chức không phải lo lắng về tạo ra những mô hình của riêng mình. IBM cho biết họ đã thấy một số khách hàng của mình bắt đầu thử nghiệm và/hoặc áp dụng các kỹ thuật RAG nên họ đang nỗ lực tinh chỉnh các khả năng của mình để giúp việc tạo ra các ứng dụng GenAI hữu ích hơn dễ dàng hơn nhiều cho khách hàng của mình.
Công ty đã trình bày lộ trình công nghệ chi tiết kéo dài đến năm 2030
Trong thế giới điện toán lượng tử, IBM tiếp tục dẫn đầu, đưa ra lộ trình công nghệ chi tiết kéo dài đến năm 2030. Trong khi một số công ty công nghệ sẵn sàng chia sẻ kế hoạch của họ trong vài năm tới, thì cho đến nay, hầu như chưa từng có một công ty nào cung cấp nhiều thông tin như vậy. trước. Một phần, IBM cần phải làm điều đó vì điện toán lượng tử là một công nghệ ấn tượng và hướng tới tương lai đến mức nhiều khách hàng tiềm năng cảm thấy cần biết họ có thể lập kế hoạch cho nó như thế nào. Nói một cách đơn giản, họ muốn hiểu điều gì sắp xảy ra để đặt cược vào lộ trình.
Chi tiết đầy đủ về sự phát triển điện toán lượng tử của IBM sẽ được công bố tại một sự kiện vào tháng 12. Chỉ cần nói rằng, công ty tiếp tục đi đầu trong công nghệ này và ngày càng tự tin về khả năng biến nó thành điện toán doanh nghiệp phổ thông.
Với lịch sử lâu dài và đáng buồn của các công ty công nghệ sơ khai không còn tồn tại, có thể hiểu được tại sao một số người nghi ngờ về khả năng tiếp tục đổi mới của IBM 112 tuổi. Tuy nhiên, như đã thấy, tinh thần phát minh đó không chỉ vẫn còn tồn tại mà còn có vẻ đang phát triển mạnh mẽ.
Bob O’Donnell là người sáng lập và nhà phân tích trưởng của Nghiên cứu công nghệ, LLC một công ty tư vấn công nghệ cung cấp dịch vụ tư vấn chiến lược và nghiên cứu thị trường cho ngành công nghệ và cộng đồng tài chính chuyên nghiệp. Bạn có thể theo dõi anh ấy trên Twitter @bobodtech