새로운 기능

조정 스튜디오를 사용할 수 있습니다.

2023년 12월 7 일

조정 스튜디오는 유용한 출력을 리턴하도록 기초 모델을 안내하는 데 도움을 줍니다. 조정 스튜디오를 사용하면 flan-t5-xl-3b 기본 모델을 프롬프트 조정하여 분류, 요약 및 생성과 같은 자연어 처리 태스크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 신속하게 조정하면 더 작고 계산 효율적인 기초 모델이 동일한 모델 계열의 더 큰 모델과 비교할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 더 작은 모델의 튜닝된 버전을 튜닝하고 배치하여 장기 추론 비용을 줄일 수 있습니다. 튜닝 스튜디오는 댈러스 지역의 유료 플랜 사용자가 사용할 수 있습니다.

• 자세한 정보는 튜닝 스튜디오를 참조하십시오.
• 시작하려면 빠른 시작: 기본 모델 조정을 참조하십시오.

워크로드 관리를 위한 Db2 연결의 새 클라이언트 특성

2023년 12월 8 일

이제 모니터링을 위해 애플리케이션 이름, 클라이언트 계정 정보, 클라이언트 호스트 이름및 클라이언트 사용자필드에 특성을 지정할 수 있습니다. 이러한 필드는 선택적이며 다음 연결에 사용할 수 있습니다.

• IBM Db2
• IBM Db2 for z/OS
• IBM Db2 Warehouse
• IBM Watson Query

Watsonx.governance 가 사용 가능합니다!

2023년 12월 1 일

Watsonx.governance 는 Watson OpenScale 의 거버넌스 기능을 확장하여 기계 학습 자산 및 기초 모델 자산을 평가합니다. 예를 들어, 정확성과 같은 차원에 대한 기초 모델 프롬프트 템플리트를 평가하거나 혐오스럽고 남용적인 음성의 존재를 발견하십시오. 또한 AI 유스 케이스를 정의하여 비즈니스 문제점을 해결한 후 프롬프트 템플리트를 추적하거나 패시트의 데이터를 모델링하여 준수 및 통제 목표를 지원할 수 있습니다. Watsonx.governance 플랜 및 기능은 댈러스 지역에서만 사용 가능합니다.

• 플랜 세부사항을 보려면 watsonx.governance 플랜을 참조하십시오.
• 통제 기능에 대한 세부사항은 watsonx.governance의 내용을 참조하십시오.
• 시작하려면 watsonx.governance프로비저닝 및 실행을 참조하십시오.

AI 리스크 지도책 자세히 보기

2023년 12월 1 일

이제 생성 AI, 기반 모델 및 기계 학습 모델에 대한 작업의 일부 위험성을 탐색할 수 있습니다. 개인정보 보호, 공정성, 설명 가능성, 값 맞추기 및 기타 영역에 대한 위험에 대해 읽어보십시오. AI 위험 지도책을 참조하십시오.

IBM Granite 모델의 새 버전 사용 가능

2023년 11월 30 일

최신 버전의 Granite 모델에는 다음과 같은 변경사항이 포함되어 있습니다.

granite-13b-chat-v2: 질문 응답, 요약 및 생성 태스크를 더 잘 수행하도록 조정되었습니다. 충분한 컨텍스트를 사용하여 이전 버전에 대해 다음과 같은 개선사항이 있는 응답을 생성합니다.

• 전문적인 어조로 더 길고 높은 품질의 응답을 생성합니다.
• 사고 방식의 응답을 지원합니다.
• 사람들의 멘션을 인식하고 어조 및 감성을 더 잘 감지할 수 있습니다.
• 입력의 공백을 보다 적절하게 처리합니다.

광범위한 변경사항으로 인해 최신 버전으로 전환하기 전에 v1 에 대해 엔지니어링된 프롬프트를 테스트하고 개정하십시오.

granite-13b-명령-v2: 분류, 추출 및 요약 태스크를 위해 특별히 조정되었습니다. 최신 버전은 다음과 같은 점에서 이전 버전과 다릅니다.

• 다양한 어휘를 사용하여 다양한 길이의 일관된 응답을 더 많이 리턴합니다.
• 사람의 멘션을 인식하고 더 긴 입력을 요약할 수 있습니다.
• 입력의 공백을 보다 적절하게 처리합니다.

v1 에서 잘 작동하는 엔지니어링된 프롬프트는 v2 에서도 잘 작동하지만 모델을 전환하기 전에 테스트해야 합니다.

최신 버전의 Granite 모델은 클래스 2모델로 분류됩니다.

일부 기본 모델은 이제 저렴한 비용으로 사용 가능합니다.

2023년 11월 30 일

일부 인기 있는 기초 모델은 저비용 청구 클래스로 다시 분류되었습니다.

다음 기본 모델이 클래스 3에서 클래스 2로 변경되었습니다.

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b

다음 기본 모델이 클래스 2에서 클래스 1로 변경되었습니다.

• llama-2-13b

청구 클래스에 대한 자세한 정보는 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

새 샘플 노트북을 사용할 수 있습니다. 감지를 사용하는 RAG 소개

2023년 11월 30 일

검색 컴포넌트로 IBM Watson Discovery 를 사용하여 IBM watsonx.ai 에서 검색 기능이 보강된 생성 패턴을 적용하는 방법을 학습하려면 검색을 통한 RAG 소개 노트북을 사용하십시오. 자세한 정보는 감지가 있는 RAG 소개를 참조하십시오.

서비스 및 소프트웨어 배치로서 watsonx 간의 기능 차이 이해

2023년 11월 30 일

이제 Cloud Pak for Data 소프트웨어, 버전 4.8에서 IBM watsonx as a Service 및 watsonx 의 기능 및 구현을 비교할 수 있습니다. watsonx 배치 간의 기능 차이를 참조하십시오.

중지 시퀀스가 처리되는 방법으로 변경

2023년 11월 30 일

중지 시퀀스 (예: 줄 바꾸기 문자) 가 프롬프트 랩에 지정된 경우, 모델 출력 텍스트는 중지 시퀀스의 첫 번째 발생 후에 종료됩니다. 발생이 출력의 처음에 오는 경우에도 모델 출력이 중지됩니다. 이전에는 모델 출력 시작 시 지정된 경우 중지 시퀀스가 무시되었습니다.

더 작은 버전의 Llama-2 대화 모델을 사용할 수 있습니다.

2023년 11월 9일

이제 Llama-2 대화 모델의 13b 또는 70b 버전 중에서 선택할 수 있습니다. 선택할 때 다음 요소를 고려하십시오.

• 비용
• 성능

13b 버전은 클래스 2모델이며, 이는 70b 버전보다 사용하는 것이 더 저렴함을 의미합니다. 벤치마크 및 기타 요인 (예: 각 모델 크기의 탄소 배출량) 을 비교하려면 모델 카드를 참조하십시오.

프롬프트 변수를 사용하여 재사용 가능한 프롬프트 빌드

프롬프트 변수를 사용하여 프롬프트에 유연성을 추가하십시오. 프롬프트 변수는 추론 시 동적으로 텍스트로 바꿀 수 있는 프롬프트 입력의 정적 텍스트에서 플레이스홀더 역할을 합니다. 프롬프트 템플리트 자산에 프롬프트 변수 이름 및 기본값을 저장하여 사용자 자신을 재사용하거나 프로젝트의 협업자와 공유할 수 있습니다. 자세한 정보는 재사용 가능 프롬프트 빌드를 참조하십시오.

런타임 23.1 에서 Python 3.10 및 R4.2 프레임워크 및 소프트웨어 스펙에 대한 지원 발표

2023년 11월 9일

조치 필요 이제 Python 3.10 및 R 4.2기반의 최신 데이터 과학 프레임워크를 포함하는 IBM Runtime 23.1을 사용하여 Watson Studio Jupyter 노트북 및 R 스크립트를 실행하고 모델을 훈련하고 Watson Machine Learning 배치를 실행할 수 있습니다. IBM Runtime 23.1 프레임워크 및 소프트웨어 스펙을 사용하도록 자산 및 배치를 업데이트하십시오.

• IBM Runtime 23.1 릴리스 및 Python 3.10 및 R 4.2에 포함된 환경에 대한 정보는 노트북 환경 변경을 참조하십시오.
• 배치 프레임워크에 대한 세부사항은 프레임워크 및 소프트웨어 스펙 관리를 참조하십시오.

Apache Spark 3.4 를 사용하여 노트북 및 스크립트 실행

Python 3.10 및 R 4.2 가 있는 Spark 3.4 는 이제 프로젝트의 노트북 및 RStudio 스크립트에 대한 런타임으로 지원됩니다. 사용 가능한 노트북 환경에 대한 세부사항은 프로젝트의 노트북 편집기에 대한 자원 옵션 계산 및 프로젝트의 RStudio에 대한 자원 옵션 계산을 참조하십시오.

Satellite 커넥터를 사용하여 온프레미스 데이터베이스에 연결

2023년 10월 26 일

새 Satellite 커넥터를 사용하여 인터넷을 통해 액세스할 수 없는 데이터베이스에 연결하십시오 (예: 방화벽 뒤). Satellite 커넥터는 온프레미스 환경에서 다시 IBM Cloud로 안전하고 감사 가능한 통신을 작성하는 경량 Docker기반 통신을 사용합니다. 지시사항은 방화벽 뒤의 데이터에 연결을 참조하십시오.

Secure Gateway는 더 이상 사용되지 않습니다.

2023년 10월 26 일

IBM Cloud 는 Secure Gateway의 사용 중단을 발표했습니다. 자세한 정보는 개요 및 타임라인을 참조하십시오.

필요한 조치 현재 Secure Gateway로 설정된 연결이 있는 경우 대체 통신 방법을 사용하도록 계획하십시오. IBM watsonx에서 Satellite 커넥터를 Secure Gateway의 대체로 사용할 수 있습니다. 방화벽 뒤의 데이터에 연결을 참조하십시오.

최대 토큰 크기 증가

2023년 10월 16 일

이전에 기초 모델의 출력에서 허용되는 최대 토큰 수에 적용된 한계는 유료 플랜에서 제거됩니다. 프롬프트 랩 및 Python 라이브러리 모두에서 프롬프트 엔지니어링 중에 더 큰 최대 토큰 값을 사용할 수 있습니다. 허용되는 토큰의 정확한 수는 모델에 따라 다릅니다. 유료 및 라이트 플랜의 토큰 한계에 대한 자세한 정보는 지원되는 기반 모델을 참조하십시오.

샘플의 새 노트북

2023년 10월 12 일

검색 기능이 보강된 생성 패턴의 검색 단계에서 Elasticsearch 의 벡터 데이터베이스를 사용하는 두 개의 새 노트북을 사용할 수 있습니다. 노트북은 인덱싱된 문서와 사용자가 제출한 쿼리 텍스트 간의 시맨틱 유사성을 기반으로 일치 항목을 찾는 방법을 보여줍니다.

• 샘플 노트북: watsonx, Elasticsearch및 LangChain 을 사용하여 질문에 응답 (RAG)
• 샘플 노트북: watsonx및 Elasticsearch Python SDK를 사용하여 질문에 응답 (RAG)

Decision Optimization 의 중간 솔루션

2023년 10월 12 일

이제 Decision Optimization 실험이 실행되는 동안 중간 솔루션의 샘플을 보도록 선택할 수 있습니다. 이는 디버깅 또는 해결 프로그램의 진행 상태를 확인하는 데 유용할 수 있습니다. 해결하는 데 시간이 더 오래 걸리는 대형 모델의 경우, 중간 솔루션을 사용하면 이제 해결이 완료될 때까지 기다리지 않고도 해결과 관련된 잠재적인 문제점을 빠르고 쉽게 식별할 수 있습니다. 실행 구성에서 중간 솔루션 전달 매개변수를 구성하고 이러한 솔루션의 빈도를 선택할 수 있습니다. 자세한 정보는 모델 실행 및 구성 매개변수 실행 을 참조하십시오.

새 Decision Optimization 저장된 모델 대화 상자

Decision Optimization 사용자 인터페이스에서 배치를 위해 모델을 저장할 때 이제 입력 및 출력 스키마를 검토하고 포함할 테이블을 더 쉽게 선택할 수 있습니다. 또한 실행 구성 매개변수를 추가, 수정 또는 삭제하고 환경 및 사용된 모델 파일을 검토할 수 있습니다. 이러한 모든 항목은 동일한 배치를 위해 모델로 저장 대화 상자에 표시됩니다. 자세한 정보는 사용자 인터페이스를 사용하여 Decision Optimization 모델 배치를 참조하십시오.

프랑크푸르트의 추가 기반 모델

2023년 10월 5 일

댈러스 데이터 센터에서 사용 가능한 모든 기본 모델은 이제 프랑크푸르트 데이터 센터에서도 사용 가능합니다. watsonx.ai 프롬프트 랩 및 기반 모델 추론은 이제 다음 모델에 대해 프랑크푸르트 지역에서 지원됩니다.

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b-chat
• gpt-neox-20b
• mt0-xxl-13b
• starcoder-15.5b

이러한 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.

가격 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

연결 오퍼레이션 (Data Refinery) 에서 새 열의 배치 제어

2023년 10월 6 일

이제 연결 조작의 결과인 새 열의 위치를 지정할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다. 데이터 세트에서 가장 오른쪽에 있는 열로 또는 원래 열 옆에 있습니다.

이전에는 새 열이 데이터 세트의 시작 부분에 배치되었습니다.

Data Refinery 오퍼레이션에 대한 정보는 Data Refinery의 GUI 오퍼레이션을 참조하십시오.

자연어 생성을 위한 IBM Granite 기반 모델

2023년 9월 28 일

IBM Foundation 모델의 Granite 제품군의 처음 두 모델은 이제 댈러스 지역에서 사용 가능합니다.

• granite-13b-chat-v1: 대화 유스 케이스에 최적화된 일반 사용 모델
• granite-13b-명령-v1: 질문 응답에 최적화된 일반 사용 모델

두 모델 모두 영어로 언어를 효율적으로 예측하고 생성할 수 있는 13B-parameter 디코더 모델입니다. 이들은 Granite 제품군의 모든 모델과 마찬가지로 비즈니스용으로 설계되었습니다. 화강암 모델은 공용 인터넷과 같은 일반 언어 소스와 학술, 과학, 법률 및 금융 분야의 산업별 데이터 소스 모두에서 여러 테라바이트의 데이터에 대해 사전 훈련되어 있습니다.

지금 프롬프트 랩에서 사용해 보거나 감성 분석을 위해 granite-13b-instruct-v1 모델을 사용하는 샘플 노트북 을 실행하십시오.

자세히 알아보려면 비즈니스를 위한 AI 빌드: IBM의 Granite Foundation Models 블로그 게시물을 읽으십시오.

• 이러한 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.
• 샘플 프롬프트에 대한 설명은 공통 태스크에 대한 샘플 기초 모델 프롬프트를 참조하십시오.
• 가격 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

Decision Optimization Java 모델

2023년 9월 20 일

이제 Decision Optimization Java 모델을 Watson Machine Learning에 배치할 수 있습니다. Java 작업자 API를 사용하여 OPL, CPLEX및 CP Optimizer Java API로 최적화 모델을 작성할 수 있습니다. 이제 공용 Java 작업자 GitHub에서 제공되는 표준 유형을 사용하여 로컬로 모델을 쉽게 작성하고 패키지하여 Watson Machine Learning 에 배치할 수 있습니다. 자세한 정보는 Decision Optimization용 Java 모델 배치를 참조하십시오.

샘플의 새 노트북

2023년 9월 21 일

샘플에서 다음과 같은 새 노트북을 사용할 수 있습니다.

• RAG를 사용하여 질문에 응답하려면 watsonx 및 LangChain 을 사용하십시오.
• watsonx 및 BigCode starcoder-15.5b 를 사용하여 코드 생성

엔지니어링 및 합성 데이터 빠른 시작 학습서 프롬프트

2023년 9월 14 일

다음을 수행하는 방법을 학습하는 데 도움이 되는 새 학습서를 사용해 보십시오.

• 프롬프트 기반 모델: 일반적으로 성공적인 결과를 위해 기반 모델을 프롬프트하는 여러 가지 방법이 있습니다. 프롬프트 랩에서는 다른 기초 모델을 프롬프트하는 실험을 수행하고, 샘플 프롬프트를 탐색하며, 최상의 프롬프트를 저장하고 공유할 수 있습니다. 생성된 출력의 정확성을 향상시키는 한 가지 방법은 검색 기능이 보강된 생성 패턴을 사용하여 프롬프트 텍스트에서 필요한 요소를 컨텍스트로 제공하는 것입니다.
• 합성 데이터 생성: watsonx.ai에서 합성 테이블 형식 데이터를 생성할 수 있습니다. 합성 데이터의 이점은 요청 시 데이터를 조달한 후 유스 케이스에 맞게 사용자 정의하고 대량으로 생성할 수 있다는 것입니다.

Watsonx.ai 커뮤니티

2023년 9월 14 일

이제 AI 설계자 및 빌더를 위한 watsonx.ai 커뮤니티 에 참여하여 아이디어를 학습하고, 공유하고, 다른 사용자와 연결할 수 있습니다.

Synthetic Data Generator 를 사용하여 합성 테이블 데이터 생성

2023년 9월 7 일

이제 댈러스 및 프랑크푸르트 지역에서 사용 가능한 Synthetic Data Generator 는 watsonx.ai 에서 훈련 모델에 사용할 테이블 형식 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 새 그래픽 편집기 도구입니다. 비주얼 플로우 및 통계 모델을 사용하여 기존 데이터 또는 사용자 정의 데이터 스키마를 기반으로 합성 데이터를 작성할 수 있습니다. 원래 데이터를 마스크하고 합성 데이터를 데이터베이스에 내보내거나 파일로 내보내도록 선택할 수 있습니다.

시작하려면 합성 데이터를 참조하십시오.

Llama-2 자연어 생성 및 대화를 위한 기초 모델

2023년 9월 7 일

이제 메타의 Llama-2 Foundation 모델을 댈러스 지역에서 사용할 수 있습니다. Llama-2 대화 모델은 최적화된 변환기 아키텍처를 사용하는 자동 회귀 언어 모델입니다. 이 모델은 공개적으로 사용 가능한 온라인 데이터로 사전 훈련된 후 인간 피드백의 강화 학습을 사용하여 미세 조정됩니다. 이 모델은 영어 어시스턴트와 유사한 대화 시나리오에서 상업적 및 연구용으로 사용됩니다.

• Llama-2 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.
• 샘플 프롬프트에 대한 설명은 공통 태스크에 대한 샘플 기초 모델 프롬프트를 참조하십시오.
• Llama-2에 대한 가격 책정 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

기초 모델 Python 라이브러리에 대한 LangChain 확장

2023년 9월 7 일

이제 watsonx.ai 의 기본 모델과 함께 LangChain 프레임워크를 사용할 수 있으며 기본 모델 Python 라이브러리에 대한 새 LangChain 확장이 있습니다.

이 샘플 노트북은 새 확장을 사용하는 방법을 보여줍니다. 샘플 노트북

검색 기능 보강 생성 패턴에 대한 소개 샘플

2023년 9월 7 일

검색 기능 보강 생성은 기초 모델에서 사실적으로 정확한 출력을 얻기 위해 지식 기반을 활용하는 단순하고 강력한 기술입니다.

다음을 참조하십시오. 검색 소개-기능 보강된 생성

노트북에서 주석 사용 중단

2023년 8월 31 일

오늘 현재 노트북 조치 막대에서 노트북에 주석을 추가할 수 없습니다. 기존 주석이 제거되었습니다.

코드 생성 및 코드 변환을 위한 StarCoder Foundation 모델

2023년 8월 31 일

이제 댈러스 지역에서 Hugging Face의 StarCoder 모델을 사용할 수 있습니다. 코드를 생성하거나 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하기 위한 프롬프트를 작성하려면 StarCoder 를 사용하십시오. 하나의 샘플 프롬프트는 StarCoder 를 사용하여 지시사항 세트에서 Python 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다. 두 번째 샘플 프롬프트는 StarCoder 를 사용하여 C++로 작성된 코드를 Python 코드로 변환하는 방법을 보여줍니다.

• StarCoder 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.
• 샘플 프롬프트에 대한 설명은 공통 태스크에 대한 샘플 기초 모델 프롬프트를 참조하십시오.

IBM watsonx.ai 는 프랑크푸르트 지역에서 사용 가능합니다.

2023년 8월 31 일

Watsonx.ai 는 이제 프랑크푸르트 데이터 센터에서 일반적으로 사용 가능하며 등록 시 선호 지역으로 선택할 수 있습니다. 프롬프트 랩 및 기반 모델 추론은 다음 모델에 대해 프랑크푸르트 지역에서 지원됩니다.

• mpt-7b-instruct2

• flan-t5-xxl-11b

• flan-ul2-20b

• 지원되는 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.

Watson Pipelines 에 사용 가능한 추가 캐시 개선사항

2023년 8월 21 일

파이프라인 플로우 설정을 사용자 정의하는 데 추가 옵션을 사용할 수 있습니다. 이제 파이프라인 실행에 캐시가 사용될 작업니다에과까지어야 권한니다에 대한 제어를 강화할 수 있습니다. 자세한 내용은 기본 설정 관리를 참조하십시오.

Watson Machine Learning 서비스에 대한 플랜 이름 업데이트

2023년 8월 18 일

즉시 시작하여 다음과 같이 IBM Watson Machine Learning 서비스에 대한 플랜 이름이 업데이트됩니다.

• v2 표준 플랜은 이제 Essentials 플랜입니다. 이 계획은 조직에 기초 모델 및 기계 학습 자산에 대한 작업을 시작하는 데 필요한 자원을 제공하도록 설계되었습니다.

• v2 Professional 플랜은 이제 Standard 플랜입니다. 이 계획은 자산 작성을 통해 생산적인 용도로 대부분의 조직을 지원하도록 설계된 자원을 제공합니다.

플랜 이름을 변경해도 서비스 이용 약관이 변경되지 않습니다. 즉, v2 표준 플랜을 사용하도록 등록된 경우 이제 이름이 Essentials로 지정되지만 모든 플랜 세부사항은 동일하게 유지됩니다. 마찬가지로 v2 Professional 플랜을 사용하도록 등록된 경우에는 플랜 이름이 Standard로 변경되는 것 외에는 변경사항이 없습니다.

각 플랜에 포함된 항목에 대한 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오. 가격 정보를 보려면 IBM Cloud 카탈로그의 Watson Machine Learning 플랜 페이지 에서 플랜을 찾으십시오.

노트북에서 주석 사용 중단

2023년 8월 7 일

2023년 8월 31일에는 노트북 조치 표시줄에서 노트북에 주석을 추가할 수 없습니다. 이 방법으로 추가된 기존 주석은 제거됩니다.

Lite 플랜의 토큰 한계 증가

2023년 8월 4 일

Lite 플랜을 사용하여 기초 모델을 테스트하는 경우 프롬프트 입력 및 출력에 대한 토큰 한계가 이제 매월 계정당 25 ,000에서 50 ,000으로 증가합니다. 이는 기본 모델을 탐색하고 프롬프트를 사용하여 실험하는 데 보다 많은 유연성을 제공합니다.

• watsonx.ai 플랜에 대한 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.
• 프롬프트에 대한 작업의 세부사항은 프롬프트 랩을 사용하여 프롬프트 엔지니어를 참조하십시오.

사용자 정의 텍스트 분석 템플리트 (SPSS Modeler)

2023년 8월 4 일

SPSS Modeler의 경우 이제 사용자 정의 텍스트 분석 템플리트를 프로젝트에 업로드할 수 있습니다. 이는 사용자의 컨텍스트에 고유한 방식으로 키 개념을 캡처하고 추출하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다.

Foundation 모델 Python 라이브러리 사용 가능

2023년 7월 27 일

이제 Python 라이브러리를 사용하여 watsonx.ai 에서 프로그래밍 방식으로 기초 모델을 프롬프트할 수 있습니다.

Foundation models Python library 를 참조하십시오.

AI 가드레일 제어

2023년 7월 14 일

이제 프롬프트 랩에서 AI 가드레일이 켜져 있는지 여부를 제어할 수 있습니다. AI 가드레일은 입력 및 출력 필드 모두에서 잠재적으로 유해한 텍스트를 제거합니다. 유해한 텍스트에는 증오 발언, 학대 및 욕설이 포함될 수 있습니다. 잠재적으로 유해한 텍스트가 제거되지 않도록 하려면 AI 가드레일 스위치를 끄도록 설정하십시오. 언어, 학대 및 욕설을 참조하십시오.

Microsoft Azure SQL Database 연결은 Azure Active Directory 인증 (Azure AD) 을 지원합니다.

2023년 7월 14 일

이제 Microsoft Azure SQL Database 연결에 대해 Active Directory 를 선택할 수 있습니다. Active Directory 인증은 SQL Server 인증의 대안입니다. 이 개선사항을 사용하여 관리자는 Azure에 대한 사용자 권한을 중앙에서 관리할 수 있습니다. 자세한 정보는 Microsoft Azure SQL Database 연결을 참조하십시오.

IBM watsonx.ai를 시작합니다!

2023년 7월 7 일

IBM watsonx.ai 는 기계 학습 및 기반 모델에 대해 작업하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

시작하기:

• watsonx.ai에 대해 알아보기
• 기초 모델에 대해 알아보기
• 프롬프트 랩을 사용하는 엔지니어 프롬프트
• 빠른 시작 학습서
• Watson 자연어 처리

이 문서에서 생성 AI 검색 및 응답을 시도하십시오.

2023년 7월 7 일

watsonx.ai 문서에서 새 생성 AI 검색 및 응답 옵션을 시도하여 작동 중인 생성 AI를 확인할 수 있습니다. 응답은 watsonx.ai 에서 실행되는 대형 언어 모델에 의해 생성되며 문서 컨텐츠를 기반으로 합니다. 이 기능은 watsonx.ai에 로그인하는 동안 문서를 보는 경우에만 사용 가능합니다.

문서 검색 필드에 질문을 입력하고 생성 AI 검색 및 응답 시도 아이콘 () 을 클릭하십시오. 생성 AI 검색 및 응답 분할창이 열리고 질문에 응답합니다.