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新機能
IBM watsonx.aiの新機能と更新情報については、毎週ご確認ください。
2023 年 12 月 15 日までの週
ジョブおよびその他の操作のためのユーザー API キーの作成
2023 年 12 月 15 日
IBM watsonxの特定のランタイム操作 (ジョブやモデル・トレーニングなど) では、セキュアな許可のために資格情報として API キーが必要です。 ユーザー API キーを使用すると、必要に応じて IBM watsonx で API キーを直接生成およびローテートできるようになり、操作をスムーズに実行できるようになりました。 API キーは IBM Cloudで管理されますが、 IBM watsonxで簡単に作成してローテートすることができます。
ユーザー API キーはアカウント固有であり、アカウント・プロファイルの下の 「プロファイルと設定 (Profile and settings)」 から作成されます。
詳しくは、 ユーザー API キーの管理を参照してください。
新しい watsonx のチュートリアルとビデオ
2023 年 12 月 15 日
新しい watsonx.governance および watsonx.ai のチュートリアルを試すと、ファウンデーション・モデルの調整方法を学習し、プロンプト・テンプレートを評価および追跡するのに役立ちます。
| チュートリアル | 説明 | チュートリアルの専門知識 |
|---|---|---|
| ファウンデーション・モデルの調整 | ファウンデーション・モデルを調整して、モデルのパフォーマンスを向上させます。 | チューニング・スタジオを使用して、コーディングせずにモデルをチューニングします。 |
| プロンプト・テンプレートの評価と追跡 | プロンプト・テンプレートを評価して、ファウンデーション・モデルのパフォーマンスを測定し、そのライフサイクルを通してプロンプト・テンプレートを追跡します。 | 評価ツールと AI ユース・ケースを使用して、プロンプト・テンプレートを追跡します。 |
その他の watsonx.governance および watsonx.ai ビデオについては、 ビデオ・ライブラリーを参照してください。
新規ログイン・セッションの有効期限が切れ、非アクティブのためにサインアウトする
2023 年 12 月 15 日
セッションの有効期限が切れたため、 IBM Cloud からサインアウトしました。 ログイン・セッションの有効期限 (デフォルトでは 24 時間) または非アクティブ状態 (デフォルトでは 2 時間) が原因で、セッションの有効期限が切れる可能性があります。 IBM Cloudのアクセス (IAM) 設定でデフォルトの期間を変更できます。 詳しくは、 ログイン・セッションの有効期限の設定を参照してください。
IBM Cloud Databases for DataStax コネクターは非推奨
2023 年 12 月 15 日
IBM Cloud Databases for DataStax コネクターは非推奨になっており、将来のリリースで廃止される予定です。
2023 年 12 月 8 日までの週
Tuning Studio が使用可能
2023 年 12 月 7 日
Tuning Studio は、有用な出力を返すようにファウンデーション・モデルをガイドするのに役立ちます。 チューニング・スタジオを使用すると、 flan-t5-xl-3b ファウンデーション・モデルを調整するプロンプトを出して、分類、要約、生成などの自然言語処理タスクのパフォーマンスを向上させることができます。 プロンプト・チューニングは、同じモデル・ファミリー内のより大きなモデルに匹敵する結果を、より小さく、より計算効率の高い基盤モデルで実現するのに役立ちます。 より小さいモデルの調整済みバージョンをチューニングしてデプロイすることにより、長期的な推論コストを削減できます。 チューニング・スタジオは、ダラス・リージョンの有料プランのユーザーが使用できます。
- 詳しくは、 Tuning Studioを参照してください。
- 開始するには、 クイック・スタート: ファウンデーション・モデルのチューニングを参照してください。
- サンプル・ノートブックを実行するには、 watsonxで CFPB 文書を分類するためのモデルのチューニングを参照してください。
ワークロード管理用の Db2 接続の新しいクライアント・プロパティー
2023 年 12 月 8 日
モニター目的で、 「アプリケーション名」、 「クライアント・アカウンティング情報」、 「クライアント・ホスト名」、および 「クライアント・ユーザー」の各フィールドにプロパティーを指定できるようになりました。 これらのフィールドはオプションであり、以下の接続で使用できます。
2023 年 12 月 1 日までの週
Watsonx.governance を使用できます。
2023 年 12 月 1 日
Watsonx.governance は、 Watson OpenScale のガバナンス機能を拡張して、ファウンデーション・モデル資産と機械学習資産を評価します。 例えば、正解率などのディメンションのファウンデーション・モデル・プロンプト・テンプレートを評価したり、憎悪に満ちた暴言の存在を検出したりします。 また、ビジネス上の問題に対処するために AI ユース・ケースを定義し、コンプライアンスとガバナンスの目標をサポートするために、プロンプト・テンプレートまたはモデル・データをファセット・シートで追跡することもできます。 Watsonx.governance のプランと機能は、ダラス・リージョンでのみ使用可能です。
- 計画の詳細を表示するには、 watsonx.governance 計画を参照してください。
- ガバナンス機能について詳しくは、 watsonx.governanceを参照してください。
- 開始するには、 watsonx.governanceのプロビジョニングと起動を参照してください。
AI リスク・アトラスの詳細はこちら
2023 年 12 月 1 日
これで、生成 AI、ファウンデーション・モデル、および機械学習モデルで作業する際のリスクのいくつかを検討できます。 プライバシー、公平性、説明可能性、価値の調整、およびその他の領域に関するリスクについて説明します。 AI リスク属性を参照してください。
IBM Granite モデルの新規バージョンを使用できます
2023 年 11 月 30 日
Granite モデルの最新バージョンには、以下の変更が含まれています。
granite-13b-chat-v2: 質問への回答、要約、および生成の各タスクが向上するように調整されています。 十分なコンテキストを使用して、前のバージョンに対して以下の改善点を含む応答を生成します。
- 専門的なトーンで、より長く質の高い回答を生み出す
- 思考の連鎖応答をサポート
- 人についての言及を認識し、口調と感情をより良く検出できます。
- 入力内の空白をより安全な方法で処理します
広範囲にわたる変更のため、最新バージョンに切り替える前に、 v1 用に設計されたすべてのプロンプトをテストして修正してください。
granite-13b-メタデータ-v2: 分類、抽出、および要約の各タスクに特化して調整されています。 最新バージョンは、以下の点で前のバージョンと異なります。
- さまざまな長さの、多様な語彙を持つ、より一貫性のある回答を返します。
- 人についての言及を認識し、より長い入力を要約できます。
- 入力内の空白をより安全な方法で処理します
v1 で正常に機能するように設計されたプロンプトは、 v2 でも正常に機能する可能性がありますが、モデルを切り替える前に必ずテストしてください。
Granite モデルの最新バージョンは、クラス 2 モデルに分類されています。
一部のファウンデーション・モデルが低コストで使用可能になりました
2023 年 11 月 30 日
いくつかの一般的なファウンデーション・モデルは、より低コストの請求クラスに再分類されました。
以下のファウンデーション・モデルは、クラス 3 からクラス 2 に変更されました。
- granite-13b-chat-v1
- granite-13b-instruct-v1
- llama-2-70b
以下のファウンデーション・モデルは、クラス 2 からクラス 1 に変更されました。
- llama-2-13b
請求クラスについて詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
新しいサンプル・ノートブックが使用可能になりました: ディスカバリーを使用した RAG の概要
2023 年 11 月 30 日
「Introduction to RAG with Discovery」 ノートブックを使用して、検索コンポーネントとして IBM Watson Discovery を使用して IBM watsonx.ai で取得拡張生成パターンを適用する方法を学習します。 詳しくは、 Introduction to RAG with Discoveryを参照してください。
watsonx as a Service とソフトウェア・デプロイメントの機能の違いを理解する
2023 年 11 月 30 日
Cloud Pak for Data ソフトウェアのバージョン 4.8で、 IBM watsonx as a Service と watsonx の機能と実装を比較できるようになりました。 watsonx デプロイメント間の機能の違いを参照してください。
停止シーケンスの処理方法の変更
2023 年 11 月 30 日
改行文字などの停止シーケンスがプロンプト・ラボで指定されている場合、モデル出力テキストは停止シーケンスの最初のオカレンスの後で終了します。 モデル出力は、オカレンスが出力の先頭にあっても停止します。 以前は、モデル出力の開始時に指定された場合、停止シーケンスは無視されていました。
2023 年 11 月 10 日までの週
より小さいバージョンの Llama-2 チャット・モデルを使用できます。
2023 年 11 月 9 日
Llama-2 チャット・モデルの 13b バージョンと 70b バージョンのどちらを使用するかを選択できるようになりました。 選択する際には、以下の要因を考慮してください。
- コスト
- パフォーマンス
13b バージョンはクラス 2 モデルです。これは、 70b バージョンよりも使用コストが低いことを意味します。 ベンチマークおよびその他の要因 (各モデル・サイズの炭素排出量など) を比較するには、 モデル・カードを参照してください。
プロンプト変数を使用して再使用可能なプロンプトを作成する
プロンプト変数を使用して、プロンプトに柔軟性を追加します。 プロンプト変数は、推論時に動的にテキストに置き換えることができるプロンプト入力の静的テキストのプレースホルダーとして機能します。 プロンプト変数名とデフォルト値をプロンプト・テンプレート資産に保存して、自分で再利用したり、プロジェクト内のコラボレーターと共有したりすることができます。 詳しくは、 再使用可能プロンプトの作成を参照してください。
ランタイム 23.1 での Python 3.10 および R4.2 フレームワークおよびソフトウェア仕様のサポートの発表
2023 年 11 月 9 日
IBM Runtime 23.1を使用できるようになりました。これには、 Python 3.10 および R 4.2に基づく最新のデータ・サイエンス・フレームワークが含まれており、 Watson Studio Jupyter ノートブックおよび R スクリプトを実行し、モデルをトレーニングし、 Watson Machine Learning デプロイメントを実行します。 IBM Runtime 23.1 フレームワークおよびソフトウェア仕様を使用するように、資産およびデプロイメントを更新します。
- IBM ランタイム 23.1 リリース、および Python 3.10 および R 4.2の組み込み環境については、 ノートブック環境の変更を参照してください。
- デプロイメント・フレームワークについて詳しくは、『フレームワークおよびソフトウェア仕様の管理』を参照してください。
Apache Spark 3.4 を使用してノートブックおよびスクリプトを実行する
Python 3.10 および R 4.2 を使用した Spark 3.4 が、プロジェクト内のノートブックおよび RStudio スクリプトのランタイムとしてサポートされるようになりました。 使用可能なノートブック環境について詳しくは、 プロジェクトでのノートブック・エディターのリソース・オプションの計算 および プロジェクトでの RStudio のリソース・オプションの計算を参照してください。
2023 年 10 月 27 日までの週
Satellite コネクターを使用して、オンプレミス・データベースに接続します。
2023 年 10 月 26 日
新しい Satellite コネクターを使用して、インターネット経由で (例えば、ファイアウォールの内側で) アクセスできないデータベースに接続します。 Satellite コネクターは、オンプレミス環境から IBM Cloudに戻るセキュアで監査可能な通信を作成する、軽量の Dockerベースの通信を使用します。 手順については、 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。
Secure Gatewayは非推奨
2023 年 10 月 26 日
IBM Cloud は、 Secure Gatewayの非推奨を発表しました。 詳しくは、 概要とタイムラインを参照してください。
現在 Secure Gatewayを使用してセットアップされている接続がある場合は、代替通信方式を使用することを計画してください。 IBM watsonxでは、 Secure Gatewayの代わりに Satellite コネクターを使用できます。 ファイアウォールの内側にあるデータへの接続を参照してください。
2023 年 10 月 20 日までの週
最大トークン・サイズの増加
2023 年 10 月 16 日
ファウンデーション・モデルからの出力で許可されるトークンの最大数に対して以前に適用された制限は、有料プランから削除されます。 プロンプト・ラボと Python ライブラリーの両方から、プロンプト・エンジニアリング中により大きな最大トークン値を使用できます。 許可されるトークンの正確な数は、モデルによって異なります。 有料プランおよびライト・プランのトークン制限について詳しくは、 サポートされる基盤モデルを参照してください。
2023 年 10 月 13 日までの週
サンプル内の新しいノートブック
2023 年 10 月 12 日
取得拡張された生成パターンの取得フェーズで Elasticsearch からのベクトル・データベースを使用する 2 つの新しいノートブックが使用可能です。 ノートブックでは、索引付き文書とユーザーから送信された照会テキストとの間のセマンティック類似性に基づいて一致を検索する方法を示します。
- サンプル・ノートブック: watsonx、 Elasticsearch、および LangChain を使用して質問 (RAG) に回答します。
- サンプル・ノートブック: watsonx、および Elasticsearch Python SDK を使用して質問に答える (RAG)
Decision Optimization の中間ソリューション
2023 年 10 月 12 日
Decision Optimization エクスペリメントの実行中に、中間ソリューションのサンプルを表示することを選択できるようになりました。 これは、デバッグやソルバーの進行状況の確認に役立ちます。 求解に時間がかかる大規模なモデルの場合、中間ソリューションを使用すると、求解が完了するまで待つことなく、求解に関する潜在的な問題を素早く簡単に特定できるようになります。 
実行構成で中間ソリューション配信パラメーターを構成し、これらのソリューションの頻度を選択することができます。 詳しくは、「 モデルの実行 」および「 実行構成パラメーター 」を参照してください。
新しい Decision Optimization 保存済みモデル・ダイアログ
Decision Optimization ユーザー・インターフェースからデプロイメントのモデルを保存するときに、入力スキーマと出力スキーマを確認し、組み込む表をより簡単に選択できるようになりました。 また、実行構成パラメーターの追加、変更、削除、環境の確認、および使用されるモデル・ファイルの確認を行うこともできます。 これらの項目はすべて、同じ 「デプロイメントのモデルとして保存」 ダイアログに表示されます。 詳しくは、 ユーザー・インターフェースを使用した Decision Optimization モデルのデプロイを参照してください。
2023 年 10 月 6 日までの週
フランクフルトの追加基盤モデル
2023 年 10 月 5 日
ダラス・データ・センターで使用可能なすべての基盤モデルは、フランクフルト・データ・センターでも使用できるようになりました。 watsonx.ai プロンプト・ラボと基盤モデルの推論が、フランクフルト地域で以下のモデルに対してサポートされるようになりました。
- granite-13b-chat-v1
- granite-13b-instruct-v1
- llama-2-70b-chat
- gpt-neox-20b
- mt0-xxl-13b
- starcoder-15.5b
これらのモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
料金の詳細については、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
連結操作における新しい列の配置を制御する (Data Refinery)
2023 年 10 月 6 日
Concatenate 操作の結果として生成される新しい列の位置を指定するオプションが 2 つあります。データ・セットの右端の列として、または元の列の横に指定できます。
以前は、新しい桁はデータ・セットの先頭に置かれていました。
Data Refinery 操作について詳しくは、 Data Refineryを参照してください。
2023 年 9 月 29 日までの週
自然言語生成のための IBM Granite 基盤モデル
2023 年 9 月 28 日
IBM 基盤モデルの Granite ファミリーの最初の 2 つのモデルは、ダラス地域で使用できるようになりました。
- granite-13b-chat-v1: ダイアログ・ユース・ケース用に最適化された一般使用モデル
- granite-13b-ソウ-v1: 質問への回答のために最適化された一般使用モデル
どちらのモデルも 13B-parameter デコーダー・モデルであり、英語で効率的に言語を予測して生成することができます。 これらは、Granite ファミリーのすべてのモデルと同様に、ビジネス用に設計されています。 Granite モデルは、公共インターネットなどの一般的な言語ソースと、学術、科学、法律、および財務の各分野の業界固有のデータ・ソースの両方からの数テラバイトのデータについて事前にトレーニングされています。
プロンプト・ラボで今すぐ試すか、評判分析に granite-13b-instruct-v1 モデルを使用する サンプル・ノートブック を実行してください。
詳しくは、 Building AI for business: IBMの Granite 基盤モデル のブログ投稿を参照してください。
- これらのモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
- サンプル・プロンプトの説明については、 一般的なタスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。
- 料金の詳細については、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
2023 年 9 月 22 日までの週
Decision Optimization Java モデル
2023 年 9 月 20 日
Decision Optimization Java モデルを Watson Machine Learningにデプロイできるようになりました。 Java ワーカー API を使用すると、OPL、CPLEX、および CP オプティマイザーの Java API を使用して最適化モデルを作成できます。 パブリック Java ワーカー GitHubで提供されているボイラープレートを使用して、モデルをローカルで簡単に作成し、パッケージ化して Watson Machine Learning にデプロイできるようになりました。 詳しくは、 Decision Optimization用の Java モデルのデプロイを参照してください。
サンプル内の新しいノートブック
2023 年 9 月 21 日
以下の新しいノートブックをサンプルで使用できます。
2023 年 9 月 15 日までの週
プロンプト・エンジニアリングと合成データのクイック・スタート・チュートリアル
2023 年 9 月 14 日
新しいチュートリアルを試すと、以下の方法を学習するのに役立ちます。
- プロンプト・基盤モデル: 通常、正常な結果を得るために基盤モデルにプロンプトを出す方法は複数あります。 プロンプト・ラボでは、さまざまな基盤モデルのプロンプトを試したり、サンプル・プロンプトを探索したり、最適なプロンプトを保存して共有したりすることができます。 生成される出力の正確性を向上させる 1 つの方法は、取得拡張された生成パターンを使用して、必要な事実をコンテキストとしてプロンプト・テキストに提供することです。
- 合成データの生成: watsonx.aiで合成表データを生成できます。 合成データの利点は、オンデマンドでデータを調達し、ユース・ケースに適合するようにカスタマイズして、大量のデータを生成できることです。
| チュートリアル | 説明 | チュートリアルの専門知識 |
|---|---|---|
| プロンプト・ラボを使用した基盤モデルのプロンプト | さまざまな基盤モデルにプロンプトを出し、サンプル・プロンプトを探索し、最適なプロンプトを保存して共有します。 | コーディングせずに、プロンプト・ラボを使用してモデルにプロンプトを出します。 |
| 取得拡張された生成パターンを使用して基盤モデルにプロンプトを出す | 知識ベース内の情報を活用して、基盤モデルを促進します。 | 取得拡張生成パターンは、 Python コードを使用する Jupyter ノートブックで使用します。 |
| 合成表データの生成 | グラフィカル・フロー・エディターを使用して合成表データを生成します。 | データを生成する操作を選択します。 |
Watsonx.ai コミュニティー
2023 年 9 月 14 日
AI アーキテクトやビルダー向けの watsonx.ai コミュニティー に参加して、学習し、アイデアを共有し、他のユーザーとつながることができるようになりました。
2023 年 9 月 8 日までの週
Synthetic Data Generator を使用して合成表データを生成します。
2023 年 9 月 7 日
ダラスとフランクフルトの地域で使用できるようになった Synthetic Data Generator は、 watsonx.ai 上の新しいグラフィカル・エディター・ツールです。これを使用して、モデルのトレーニングに使用する表形式データを生成できます。 ビジュアル・フローと統計モデルを使用して、既存のデータまたはカスタム・データ・スキーマに基づいて合成データを作成できます。 元のデータをマスクして、合成データをデータベースにエクスポートするか、ファイルとしてエクスポートするかを選択できます。
開始するには、 シンセティック・データを参照してください。
Llama-2 自然言語の生成とチャットのための基盤モデル
2023 年 9 月 7 日
Llama-2 Foundation Model from Meta がダラス・リージョンで使用可能になりました。 Llama-2 チャット・モデルは、最適化されたトランスフォーマー・アーキテクチャーを使用する自動リグレッシブ言語モデルです。 このモデルは、公開されているオンライン・データを使用して事前にトレーニングされ、その後、人間のフィードバックからの強化学習を使用して微調整されます。 このモデルは、英語のアシスタントのようなチャット・シナリオでの商用および調査の使用を目的としています。
- Llama-2 モデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされている基盤モデルを参照してください。
- サンプル・プロンプトの説明については、 一般的なタスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。
- Llama-2の料金の詳細については、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
基盤モデル Python ライブラリーの LangChain 拡張
2023 年 9 月 7 日
基盤モデル Python ライブラリー用の新しい LangChain 拡張を使用して、 watsonx.ai 内の基盤モデルで LangChain フレームワークを使用できるようになりました。
このサンプル・ノートブックは、新しい拡張機能の使用方法を示しています。 サンプル・ノートブック
取得拡張された生成パターンの概要サンプル
2023 年 9 月 7 日
取得拡張世代は、知識ベースを活用して基盤モデルから事実上正確な出力を得るための、単純で強力な手法です。
取得拡張世代の概要 を参照してください。
2023 年 9 月 1 日までの週
ノートブックでのコメントの非推奨
2023 年 8 月 31 日
現時点では、ノートブックのアクション・バーからノートブックにコメントを追加することはできません。 既存のコメントはすべて削除されました。
コード生成およびコード変換のための StarCoder 基盤モデル
2023 年 8 月 31 日
Hugging Face の StarCoder モデルをダラス地域で使用できるようになりました。 StarCoder を使用して、コードを生成するためのプロンプト、またはあるプログラミング言語から別のプログラミング言語にコードを変換するためのプロンプトを作成します。 1 つのサンプル・プロンプトは、 StarCoder を使用して一連の命令から Python コードを生成する方法を示しています。 2 番目のサンプル・プロンプトは、 StarCoder を使用して C++ で作成されたコードを Python コードに変換する方法を示しています。
- StarCoder モデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
- サンプル・プロンプトの説明については、 共通タスクのサンプル・基盤モデル・プロンプトを参照してください。
IBM watsonx.ai はフランクフルト地域で使用可能です。
2023 年 8 月 31 日
Watsonx.ai は、フランクフルト・データ・センターで一般出荷可能になり、サインアップ時に優先リージョンとして選択できるようになりました。 フランクフルト地域では、以下のモデルに対してプロンプト・ラボと基盤モデルの推論がサポートされています。
- mpt-7b-instruct2
- flan-t5-xxl-11b
flan-ul2-20b
サポートされるモデルについて詳しくは、 watsonx.aiで使用可能なサポートされる基盤モデルを参照してください。
2023 年 8 月 25 日までの週
Watson Pipelines で使用可能な追加のキャッシュ機能拡張
2023 年 8 月 21 日
パイプライン・フロー設定をカスタマイズするために追加のオプションを使用できます。 キャッシュがパイプラインの実行に使用されるタイミングをより詳細に制御できるようになりました。 詳しくは、 デフォルト設定の管理を参照してください。
2023 年 8 月 18 日までの週
Watson Machine Learning サービスのプラン名の更新
2023 年 8 月 18 日
すぐに、以下のように、 IBM Watson Machine Learning サービスのプラン名が更新されます。
v2 標準プランが Essentials プランになりました。 この計画は、基盤モデルおよび機械学習資産の使用を開始するために必要なリソースを組織に提供するように設計されています。
v2 Professional プランが 標準 プランになりました。 この計画は、資産の作成から生産的な使用に至るまで、ほとんどの組織をサポートするように設計されたリソースを提供します。
プラン名を変更しても、サービスのご利用条件は変更されません。 つまり、 v2 標準プランを使用するように登録されている場合は、 Essentialsという名前になりますが、プランの詳細はすべて同じままです。 同様に、 v2 Professional プランを使用するように登録されている場合、プラン名を Standardに変更する以外の変更はありません。
各プランに含まれる内容について詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。 料金情報については、 IBM Cloud カタログの Watson Machine Learning プラン・ページ でプランを確認してください。
2023 年 8 月 11 日までの週
ノートブックでのコメントの非推奨
2023 年 8 月 7 日
2023 年 8 月 31 日以降、ノートブック・アクション・バーからノートブックにコメントを追加できなくなります。 この方法で追加された既存のコメントは削除されます。
2023 年 8 月 4 日までの週
ライト・プランのトークン制限の増加
2023 年 8 月 4 日
基盤モデルをテストするためにライト・プランを使用している場合、プロンプトの入出力のトークン制限が、アカウントごとに 1 カ月当たり 25,000 から 50,000 に引き上げられました。 これにより、基盤モデルを探索したり、プロンプトを試したりする際の柔軟性が向上します。
- watsonx.ai プランについて詳しくは、 Watson Machine Learning プランを参照してください。
- プロンプトの処理について詳しくは、 プロンプト・ラボでのエンジニア・プロンプトを参照してください。
カスタム・テキスト分析テンプレート (SPSS Modeler)
2023 年 8 月 4 日
SPSS Modelerで、カスタム・テキスト分析テンプレートをプロジェクトにアップロードできるようになりました。 これにより、コンテキストに固有の方法で主要な概念をより柔軟に取り込んで抽出することができます。
2023 年 7 月 28 日までの週
基盤モデルの Python ライブラリーが使用可能
2023 年 7 月 27 日
watsonx.ai で Python ライブラリーを使用してプログラムで基盤モデルのプロンプトを出すことができるようになりました。
基盤モデル Python ライブラリー を参照してください。
2023 年 7 月 14 日までの週
AI ガードレールの制御
2023 年 7 月 14 日
プロンプト・ラボで AI ガードレールをオンにするかオフにするかを制御できるようになりました。 AI ガードレールは、入力フィールドと出力フィールドの両方から潜在的に有害なテキストを削除します。 有害テキストには、ヘイトスピーチ、虐待、および不適切表現が含まれることがあります。 有害な可能性があるテキストが削除されないようにするには、 「AI ガードレール」 スイッチをオフに設定します。 Hate Speech, 迷惑メール、および不適切表現を参照してください。
Microsoft Azure SQL Database 接続では、 Azure Active Directory 認証 (Azure AD) がサポートされます。
2023 年 7 月 14 日
Microsoft Azure SQL Database 接続用に Active Directory を選択できるようになりました。 Active Directory 認証は、 SQL Server 認証に代わるものです。 この機能拡張により、管理者は Azureに対するユーザー権限を一元的に管理できます。 詳しくは、 Microsoft Azure SQL Database 接続を参照してください。
2023 年 7 月 7 日までの週
IBM watsonx.aiへようこそ。
2023 年 7 月 7 日
IBM watsonx.ai は、機械学習モデルと基盤モデルを処理するために必要なすべてのツールを提供します。
開始:
この資料で生成された AI 検索と回答を試す
2023 年 7 月 7 日
watsonx.ai 資料で新しい生成 AI の検索と回答のオプションを試し、実際に生成 AI が動作していることを確認できます。 回答は、 watsonx.ai で実行され、文書の内容に基づいているラージ言語モデルによって生成されます。 この機能は、 watsonx.aiにログインしているときに資料を表示する場合にのみ使用できます。
資料の検索フィールドに質問を入力し、 「生成 AI の検索と回答を試す (Try 生殖 AI search and answer)」 アイコン (
) をクリックします。 「生成された AI の検索と回答 (Generative AI search and answer)」 ペインが開き、質問に回答します。
