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北京2023年11月21日 /美通社/ -- IBM 近期推出Granite 系列大模型，引起廣泛關(guān)注。這是 IBM首個從頭開始在最大的可信企業(yè)級數(shù)據(jù)湖上訓(xùn)練開發(fā)的企業(yè)級生成式大模型集合。IBM數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家、The Open Group 卓越級技術(shù)專家吳敏達(dá)撰文，對IBM Granite 做了全面介紹。
作者：吳敏達(dá)，IBM科技事業(yè)部 數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家
作者簡介：吳敏達(dá)是 The Open Group 卓越級技術(shù)專家（Distinguished Technical Specialist），同時擁有計算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計師技術(shù)資格。他現(xiàn)在是 IBM 科技事業(yè)部數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家，擁有 20 多年數(shù)據(jù)分析軟件相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗，是 IBM 認(rèn)證的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師和 Watson 開發(fā)者，專長是大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域。他是 IBM Developer 的大師級作者，已經(jīng)發(fā)表了 40 余篇技術(shù)文章和教程。現(xiàn)從事大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)技術(shù)支持和架構(gòu)設(shè)計工作。
引言
對企業(yè)用戶而言，擁有選擇權(quán)對于成功采用人工智能至關(guān)重要。 對于生成式 AI ，并非所有大模型都是一樣的，一種模型并不適合所有情況：最好的模型將取決于行業(yè)、領(lǐng)域和用例。 IBM watsonx 為客戶提供一系列模型選擇，包括 IBM 開發(fā)的基礎(chǔ)模型、開源模型以及來自第三方供應(yīng)商的模型，在模型和部署環(huán)境兩個維度上提供選擇和靈活性。
更重要的是，模型并不總是越大越好，過大的模型推理成本太高，企業(yè)無法承擔(dān)運(yùn)行成本。專用的模型比更大的通用模型可產(chǎn)生更好的結(jié)果，并且可以降低基礎(chǔ)設(shè)施要求從而提高性價比。watsonx.ai 模型庫包含 IBM Slate 基礎(chǔ)模型，Slate 模型采用僅編碼器架構(gòu)，1.53 億參數(shù)的多語言模型對于企業(yè)自然語言處理的非生成式 AI 用例非常高效，適用于情感分析、實(shí)體提取、關(guān)系檢測和分類等。IBM Slate 模型提供了 CPU和 CPU/GPU 不同方式，CPU 方式專門對僅 CPU 環(huán)境進(jìn)行了優(yōu)化，降低總擁有成本。
最近 IBM watsonx 中推出 IBM 開發(fā)的 Granite 系列大模型，引起廣泛關(guān)注。IBM Granite 模型是 IBM 第一個從頭開始在最大的可信企業(yè)級數(shù)據(jù)湖上訓(xùn)練開發(fā)的生成式大模型集合。Granite 系列是僅解碼器架構(gòu)，第一個版本的 Granite 系列包括 130 億參數(shù)模型的兩個變體：granite.13b.v1.chat 和 granite.13b.v1.instruct。 granite.13b.v1.chat 專為對話和問答而設(shè)計，而 granite.13b.v1.instruct 旨在遵循簡短的指令并返回簡潔的響應(yīng)。日前，granite.20b.code 也隨著 watsonx Code Assistant 發(fā)布，這是 200 億參數(shù)的代碼生成大模型，可幫助企業(yè)的開發(fā)人員和 IT 運(yùn)營人員使用自然語言提示，從而更快、更準(zhǔn)確地編寫代碼。
IBM 同時還公開了 Granite 系列模型的細(xì)節(jié)[1]，包括架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練算法、計算基礎(chǔ)設(shè)施等細(xì)節(jié)。本文幫您揭開 Granite 的神秘面紗，來理解 IBM 開發(fā)的大模型如何提高企業(yè)對其 AI 之旅的信任。
數(shù)據(jù)處理
為了支持企業(yè)級大模型的訓(xùn)練，IBM 構(gòu)建了一個來自學(xué)術(shù)界、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)（例如金融、法律）和源代碼的非結(jié)構(gòu)化語言數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。這是非常罕見的，也表示了 IBM 對透明度和負(fù)責(zé)任的AI的承諾。
該預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是替代開源數(shù)據(jù)集而創(chuàng)建的專有數(shù)據(jù)集，開源數(shù)據(jù)集因包含有毒、有害或盜版內(nèi)容而受到批評。通過構(gòu)建 IBM 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)語料庫解決以上提到的這些問題和其他隱含問題。IBM 大模型訓(xùn)練中使用的數(shù)據(jù)集如下：
IBM 精選的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集正在不斷增長和發(fā)展，其他數(shù)據(jù)會定期審查并考慮添加到語料庫中。除了增加預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小和范圍外，還會定期生成和維護(hù)這些數(shù)據(jù)集的新版本，以反映增強(qiáng)的過濾功能（例如，重復(fù)數(shù)據(jù)刪除以及仇恨和臟話檢測）和改進(jìn)的工具。
在 granite.13b 進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練時，IBM 在預(yù)處理之前收集了 6.48 TB 的數(shù)據(jù)，在預(yù)處理后構(gòu)建了 2.07 TB 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而 granite.20b.code 在預(yù)處理后構(gòu)建了 100 多種不同編碼語言的 1.6T 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括 Cobol 和 Ansible。
整個數(shù)據(jù)預(yù)處理管道的各種步驟為模型訓(xùn)練做好準(zhǔn)備，整個過程是在最大的可信企業(yè)級數(shù)據(jù)湖 watsonx.data 上完成的，這是建立在開放式湖倉一體架構(gòu)之上。預(yù)處理過程由以下步驟組成：
1）文本提取
2）重復(fù)數(shù)據(jù)消除
3）語言識別
4）句子拆分
5）仇恨、辱罵和臟話檢測
6）文檔質(zhì)量注釋
7）網(wǎng)址屏蔽列表注釋
8）過濾
9）標(biāo)記化
從訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以看出，IBM 模型為什么可以安全地供企業(yè)使用？
模型訓(xùn)練
第一階段預(yù)訓(xùn)練過程，granite.13b 基礎(chǔ)模型經(jīng)過 30 萬次迭代訓(xùn)練，批量大小為 4M 個 Token，總共 1 萬億個 Token。預(yù)訓(xùn)練讓大模型根據(jù)輸入生成文本。
第二階段監(jiān)督微調(diào)過程，使用來自不同來源的數(shù)據(jù)集混合執(zhí)行監(jiān)督微調(diào)，每個示例都包含一個提示和一個答案，執(zhí)行3個周期獲得 granite.13b.instruct 模型。
第三階段對比微調(diào)過程，懲罰來自負(fù)數(shù)據(jù)分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)概率，同時增加來自正數(shù)據(jù)分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)的概率。換句話說，我們不鼓勵大模型為每個訓(xùn)練提示生成錯對齊的答案（例如有害的答案），同時鼓勵對齊的答案（例如有用的答案）。通過防止模型輸出出現(xiàn)幻覺和錯位，最后獲得 granite.13b.chat 模型。
IBM用于訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的主要計算基礎(chǔ)設(shè)施是 AI 優(yōu)化的云原生超級計算機(jī) Vela[2]，每個 Vela節(jié)點(diǎn)：
granite.13b.v1 大模型是在較舊的基礎(chǔ)設(shè)施上訓(xùn)練的，使用了 256 個A100 GPU，花費(fèi)了1056 GPU Hours。而 granite.20b.code 大模型是在更新的基礎(chǔ)設(shè)施上訓(xùn)練的，使用了768個A100 GPU。
應(yīng)用場景
Granite 大模型支持所有 5 個 NLP 任務(wù)（問答、生成、提取、總結(jié)、分類），這些任務(wù)針對跨多個領(lǐng)域的業(yè)務(wù)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提供最相關(guān)的見解。IBM 訓(xùn)練的 AI 模型可以通過快速的工程技術(shù)進(jìn)一步定制，以滿足特定的企業(yè)任務(wù)，從而在 watsonx.ai 中實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性和實(shí)現(xiàn)價值的時間。最終可以使用企業(yè)數(shù)據(jù)針對獨(dú)特的下游任務(wù)調(diào)整模型，例如，針對正在進(jìn)行的以 NLP 為中心的任務(wù)進(jìn)行提示調(diào)整。
企業(yè)需要的模型一定是學(xué)到企業(yè)的專用知識，當(dāng)使用 IBM 開發(fā)的模型來創(chuàng)建差異化的 AI 資產(chǎn)時，可以進(jìn)一步定制 IBM 模型以滿足特定的下游任務(wù)。 通過提示工程和微調(diào)技術(shù)，客戶可以負(fù)責(zé)任地使用自己的企業(yè)數(shù)據(jù)來提高模型輸出的準(zhǔn)確性，從而創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。watsonx.ai 可以進(jìn)行本地部署，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合規(guī)和安全。
Granite 大模型采用了特定領(lǐng)域的企業(yè)數(shù)據(jù)，10% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自法律和金融，這使得信用風(fēng)險評估、保險 QA、對話式金融 QA 和總結(jié)等財務(wù)任務(wù)具有卓越的性能。 因此，金融服務(wù)領(lǐng)域的客戶（銀行、保險、金融）或有法律需求的客戶，Granite 是一個值得推薦的絕佳模型。另外 Granite.13b 需要更少的 GPU 資源實(shí)現(xiàn)金融任務(wù)的卓越性能，從而實(shí)現(xiàn)更高的性價比。基于 IBM Research 的初步評估和測試 ，涵蓋 11 種不同的金融任務(wù)，結(jié)果表明 granite-13b 是金融任務(wù)中表現(xiàn)最佳的模型之一，評估的任務(wù)包括：提供股票和財報電話會議記錄的情緒評分、對新聞標(biāo)題進(jìn)行分類、提取信用風(fēng)險評估、總結(jié)金融長篇文本以及回答金融或保險相關(guān)問題。在測試中，granite-13b 的速度比業(yè)界 70b 的大模型快 3 倍，GPU 資源消耗減少 1/4。令人欣喜的是，granite.13b.v2 也正在緊鑼密鼓的開發(fā)訓(xùn)練中，通過添加多語言的語料訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)多語言支持。
在代碼領(lǐng)域，granite.20b.code 分為 cobol 和 ansible 的兩個變體，granite.20b.code.cobol 可在 IBM Z 上更快地將 COBOL 語言轉(zhuǎn)換為 Java 語言，從而提高開發(fā)人員的工作效率；而granite.20b.ansible 旨在為 IT 運(yùn)營自動化生成 ansible 劇本。
治理和管控
IBM 的 AI 開發(fā)方法以基于信任和透明度承諾的核心原則為指導(dǎo)，堅信要負(fù)責(zé)任地創(chuàng)建、部署和利用 AI 模型來推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
在 Granite 模型開發(fā)中利用 watsonx.governance 進(jìn)行基礎(chǔ)模型生命周期治理，通過基準(zhǔn)測試評估模型質(zhì)量，打包并標(biāo)記通過測試的模型，創(chuàng)建模型名片，記錄模型細(xì)節(jié)，合并數(shù)據(jù)名片與模型名片，形成模型事實(shí)。支持大模型特定指標(biāo)收集和警報，提升公平性和責(zé)任（例如監(jiān)控濫用和褻瀆行為），通過源屬性解釋大模型輸出，提供大模型使用指南和最佳實(shí)踐。
采用生成式 AI 的首要障礙是對數(shù)據(jù)血緣或來源的擔(dān)憂，為了更好地理解為其智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，通過IBM 最新收購的數(shù)據(jù)血緣廠商 Manta [3]，提高 了watsonx 內(nèi)部的透明度，以便企業(yè)可以確定其 AI 模型和系統(tǒng)是否使用了正確的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的起源、演變方式以及數(shù)據(jù)流中的任何差異。
總結(jié)
考慮到開放和單一模型無法滿足每個業(yè)務(wù)用例的獨(dú)特需求，Granite 系列正在開發(fā)不同參數(shù)大小的模型。同時 IBM 定期從開源大模型中從性能、倫理、法律、數(shù)據(jù)等角度選擇和審查商業(yè)適用性最合適的更新到 watsonx 平臺中。借助這些模型和 watsonx，幫助企業(yè)成為 AI 價值創(chuàng)造者，可以將企業(yè)專有數(shù)據(jù)引入 IBM 大模型和開源模型，構(gòu)建適合其業(yè)務(wù)和用例的獨(dú)特模型。
l 面向平臺的方法：watsonx 是一個在 OpenShift 上運(yùn)行的平臺，具有 AI 推理功能并運(yùn)行 Ray 和 PyTorch 等開源技術(shù)。 客戶可以將其部署在自己選擇的基礎(chǔ)架構(gòu)中，從而可以安全地與企業(yè)數(shù)據(jù)集成。采用私有化部署，無需額外擔(dān)心數(shù)據(jù)安全和主權(quán)。
l 客戶保護(hù): IBM 標(biāo)準(zhǔn)的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)（與其為硬件和軟件產(chǎn)品提供的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)相類似）將適用于由 IBM 開發(fā)的 watsonx 模型。IBM 為其基礎(chǔ)模型提供 IP 賠償（合同保護(hù)），使其客戶能夠更有信心地使用他們的數(shù)據(jù)來構(gòu)建AI ，這是生成式 AI 競爭優(yōu)勢之所在。客戶可以使用他們自己的數(shù)據(jù)和由IBM 基礎(chǔ)模型所提供的客戶保護(hù)、準(zhǔn)確性和信任來開發(fā)他們的 AI 應(yīng)用程序。
l 數(shù)據(jù)和人工智能治理：隨著監(jiān)管人工智能，全球客戶面臨著利用人工智能安全創(chuàng)造價值的壓力。 IBM watsonx 擁有全面、領(lǐng)先的 AI 和數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品組合，提供模型治理、監(jiān)控，獨(dú)有的仇恨、辱罵和臟話檢測過濾器，支持管理監(jiān)管要求，以便客戶能夠以負(fù)責(zé)任、安全和合乎道德的方式擴(kuò)展 AI。
參考資料：
[1] https://www.ibm.com/downloads/cas/X9W4O6BM
[2] https://research.ibm.com/blog/AI-supercomputer-Vela-GPU-cluster
[3] https://newsroom.ibm.com/IBM-acquires-Manta-Software-Inc-to-complement-data-and-AI-governance-capabilities
關(guān)于IBM
IBM 是全球領(lǐng)先的混合云、人工智能及企業(yè)服務(wù)提供商，幫助超過 175 個國家和地區(qū)的客戶，從其擁有的數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)洞察，簡化業(yè)務(wù)流程，降低成本，并獲得行業(yè)競爭優(yōu)勢。金融服務(wù)、電信和醫(yī)療健康等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的超過 4000 家政府和企業(yè)實(shí)體依靠 IBM 混合云平臺和紅帽O(jiān)penShift 快速、高效、安全地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IBM 在人工智能、量子計算、行業(yè)云解決方案和企業(yè)服務(wù)方面的突破性創(chuàng)新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業(yè)誠信、透明治理、社會責(zé)任、包容文化和服務(wù)精神的長期承諾是 IBM 業(yè)務(wù)發(fā)展的基石。了解更多信息，請訪問：https://www.ibm.com/cn-zh
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