IBM 화강암

화강암

개발자	IBM 리서치[1]
초도출시	2023년 11월 7일, 3개월 전(2023-11-07)
플랫폼	IBM Watsonx
유형	멀티모달 대언어 모델 생성적 사전 훈련된 변압기 기초모델
면허증.	독점적

에 관한 시리즈의 일부
머신러닝 데이터 마이닝
패러다임 지도학습 비지도 학습 온라인 학습 일괄 학습 메타학습 준지도학습 자기 지도 학습 강화학습 규칙 기반 학습 양자 기계 학습
문제 분류 생성모델 회귀 클러스터링 치수 축소 밀도 추정 이상 탐지 데이터 정리 자동ML 결사규칙 시맨틱 분석 구조화 예측 특징공학 특징 학습 순위 정하기 배우기 문법 귀납법 온톨로지 학습 멀티모달 학습
지도학습 (분류 • 회귀) 도제식 학습 의사결정나무 앙상블 배깅 부스팅 랜덤 포레스트 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 분석 퍼셉트론 관련성 벡터 머신(RVM) SVM(Support Vector Machine)
클러스터링 버치 치유하다 계층적 k- means 퍼지 기대-최대화(EM) DBSCAN 광학 장치 평균 이동
차원 축소 요인분석 CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE SDL
구조화 예측 그래픽 모델 베이즈넷 조건부 랜덤 필드 히든 마르코프
이상 탐지 RANSAC k-NN 국소이상치인자 격리림
인공신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥러닝 딥드림 피드포워드 신경망 순환신경망 LSTM GRU ESN 저장소 계산 제한 볼츠만 기계 간 확산모델 SOM 합성곱 신경망 유넷 변압기 비전. 맘바 스파이킹 신경망 멤트랜지스터 전기화학램(ECRAM)
강화학습 Q-러닝 사스 시간차(TD) 다중 에이전트 셀프플레이
인간과 함께 배우기 능동학습 크라우드소싱 휴먼 인 더 루프
모델 진단 결정계수 혼동행렬 학습곡선 ROC 곡선
수학적 기초 커널 머신 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 리스크 최소화 오캠학습 PAC 학습 통계학습 VC이론
기계 학습 장소 ECML PKDD 뉴립스 ICML ICLR 아이제이카이 ML JMLR
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IBM Granite는 IBM이 클라우드 기반 데이터 및 생성 AI 플랫폼인 Watsonx에 사용하기 위해 만든 일련의 파운데이션 모델입니다. 2023년 9월 7일에 발표되었고,^[2][3] 4일 후에 초기 논문이 발표되었습니다.^[4] 화강암 모델은 인터넷, 학술 출판물, 코드 데이터 세트, 법률 및 재무 문서에서 선별된 데이터 세트에 대해 훈련됩니다.^[5][1]

기초 모델

기반 모델은 광범위한 다운스트림 작업에 적용할 수 있도록 광범위한 데이터에 대해 훈련된 AI 모델입니다.^[6]

2024년 2월 현재 Granite의 파운데이션 모델에는 Granite.13b.instruct와 Granite.13b.chat가 있습니다. 그들의 이름에 있는 "13b"는 130억 개의 매개 변수에서 비롯되었는데, 이는 그들이 모델로 가지고 있는 매개 변수의 양으로, 당시의 대부분의 대형 모델보다 적습니다.^[2]

참고 항목

• GPT
• 랄라마
• 싸이크
• 제미니

참고문헌