Hogyan működik az IBM Granite LLM és miért fontos a megfelelő paraméterezés?

A generatív nyelvi modellek (LLM) működésének megértése és alkalmazása az informatikai világ egyik kulcsfontosságú témája. Az IBM Granite LLM modell példája rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia alapú rendszerek miként képesek valós idejű adatokat feldolgozni és választ generálni különböző szöveges kérdésekre. A modell tanítása hatalmas mennyiségű nyers adat alapján történik, amit transformer alapú alkalmazásokkal dolgoznak fel. A tanulási folyamat során az LLM-ek megtanulják, hogyan generáljanak szövegeket, amelyek minden tekintetben koherensek és összefüggőek.

Az IBM Granite LLM modell a transformer-alapú rendszerek egyik kiemelkedő képviselője, amely képes követni az utasításokat, válaszokat adni problémákra, és akár kódot is generálni. A modell képes különböző típusú feladatokat elvégezni, mint például összefoglalás, fordítás, szövegelemzés és ok-okozati összefüggések feltárása. Az LLM-ek működése során a bemeneti adatokat, például kérdéseket vagy instrukciókat, egy sor paraméter segítségével dolgozzák fel, hogy megtalálják a legvalószínűbb választ.

Az IBM Granite LLM modell, amely az 8B paraméteres hosszú kontextusú modell, egyesíti az open-source tanulási adatokat és az IBM saját adatbázisait. Ezen adatok és technikák kombinálásával alakították ki azt a rendszert, amely képes optimálisan kezelni a hosszú kontextusú problémákat. A modell az Apache 2.0 licenc alatt elérhető, így könnyedén alkalmazható különböző feladatok megoldására, például AI asszisztensek fejlesztésére is. Az IBM e modell felhasználásával célzottan támogathatja az üzleti alkalmazásokat, mint például automatizált válaszadást, szövegelemzést, vagy kód-generálást.

A nagy nyelvi modellek egyik legfontosabb problémája, hogy azok hajlamosak úgynevezett "hallucinációkat" generálni: olyan válaszokat, amelyek bár valószínűnek tűnnek, mégis teljesen hibásak. A "hallucinációk" csökkentésére különböző technikákat alkalmaznak, mint például a Nucleus filtering, amely segít abban, hogy csak a legvalószínűbb kimeneteket válassza a rendszer. Az ilyen típusú problémák elkerülése érdekében minden AI alapú rendszer kimenetét érdemes ellenőrizni és validálni, mielőtt azokra bármilyen következtetést alapoznánk.

A modell használata során a különböző paraméterek szabályozzák a generált válaszok minőségét és mennyiségét. Ilyenek például a "min_tokens" és "max_tokens" paraméterek, amelyek meghatározzák a válasz hossza közötti határokat, vagy a "temperature" és "top_p" paraméterek, amelyek a válasz valószínűségét befolyásolják. Ezek a paraméterek biztosítják, hogy a generált válaszok relevánsak és koherensek legyenek, miközben minimalizálják a felesleges szövegek előállítását.

A felhasználók számára az IBM Granite LLM modellt egy egyszerű Python-kóddal lehet integrálni, amely lehetővé teszi, hogy automatikusan generáljunk kódot, vagy például unit teszteket. A modellt integrálva például könnyedén végezhetünk automatizált tesztelést, amely nélkülözhetetlen az AI rendszerek fejlesztése és karbantartása során. A modellt különböző Jupyter Lab notebookokon keresztül is futtathatjuk, és minden egyes futtatás után az AI által generált választ ellenőrizhetjük.

Fontos, hogy az AI rendszerek működése során alkalmazott paraméterek beállítása, valamint a válaszok validálása egyaránt kulcsfontosságú. A technológia fejlődése lehetővé teszi a gyors és pontos válaszok generálását, de a megfelelő paraméterezés nélkül az eredmények pontatlanok és megbízhatatlanok lehetnek. A hallucinációk elkerüléséhez és a rendszerek megbízhatóságának növeléséhez ezért minden felhasználónak fontos ismernie és megfelelően alkalmaznia a különböző paramétereket.

Hogyan segíthetik a mesterséges intelligencia alapú kódkészítő eszközök az Ansible kódfejlesztést?

A mesterséges intelligencia (MI) és gépi tanulás folyamatosan új lehetőségeket kínálnak a fejlesztők számára, hogy hatékonyabban és gyorsabban hozzanak létre működő kódokat. Az IBM Watsonx Code Assistant és a GitHub CoPilot olyan eszközök, amelyek nemcsak egyszerű kódkiegészítéseket kínálnak, hanem a legjobb gyakorlati megoldásokat is segítenek alkalmazni a kód írása során. A következőkben bemutatjuk, hogyan használhatók ezek az eszközök az Ansible kódfejlesztésben, különös tekintettel az IBM Watsonx Code Assistant használatára és annak integrálására a Red Hat Ansible Lightspeed-szel.

A kódgenerálás első lépéseként, amikor a fejlesztő egy új feladatot szeretne létrehozni, például egy Ansible playbook feladatot, a GitHub Copilot segíthet automatikusan létrehozni az ajánlott kódrészletet. Ez a folyamat a természetes nyelven megadott utasítások alapján történik. A fejlesztő beírhatja például a „this is ok” szöveget, és az eszköz válaszában megjelenik egy kódrészlet, amely megfelel az adott kéréseknek. Az eszköz lehetőséget ad arra is, hogy a javasolt kódot elfogadjuk vagy elutasítsuk, így a fejlesztő dönthet a végső kód érvényesítéséről.

Például, ha a feladatban szereplő Ansible modulokat szeretnénk konfigurálni, a GitHub Copilot képes az Ansible Red Hat specifikus modult ajánlani, mint az ansible.builtin.yum, amely segít a csomagok kezelésében a Red Hat Linux rendszeren. A mesterséges intelligencia a megfelelő kódot és legjobb gyakorlatokat alkalmazza, amelyek javítják a kód utófeldolgozási képességeit.

A Watsonx Code Assistant egyik kiemelkedő tulajdonsága, hogy képes több feladatot egyetlen természetes nyelvi kéréssé kombinálni. Például, ha a fejlesztő egy több lépésből álló feladatot szeretne automatizálni, mint például a „Cockpit” rendszer telepítése és konfigurálása, a Watsonx Code Assistant lehetőséget ad arra, hogy ezeket a feladatokat egyetlen sorban megfogalmazzuk, és az MI intelligensen felbontja azokat egyéni Ansible task-okra. Ezáltal az MI képes több feladatot egyszerre kezelni, és a felhasználó egyetlen végrehajtás során végigviheti az összes szükséges lépést.

Egy másik példát hozva, ha a fejlesztő több feladatot szeretne végrehajtani egyszerre, például egy Ansible playbook-ban a szolgáltatás telepítését, fájlok másolását és portok figyelését, a Watsonx Code Assistant képes kombinálni a feladatokat, majd a szükséges kódrészleteket generálni. Ez a megoldás különösen hasznos a DevOps rendszerekben, ahol gyors és megbízható kódfejlesztésre van szükség.

Fontos megjegyezni, hogy a több feladatot tartalmazó kód generálásának folyamata hosszabb időt vehet igénybe, mint az egy feladatra vonatkozó kód generálása. A felhasználónak minden egyes feladathoz manuálisan kell elfogadnia a javasolt kódot, mielőtt a következő feladathoz is hozzájárul. Ez a különbség a formázás és végrehajtási mechanizmusok tekintetében tükröződik, ahol a többfeladatos kódgenerálás során minden feladatot külön-külön kell végrehajtani.

A mesterséges intelligencia segítségével történő kódgenerálás előnyei között kiemelendő a gyorsabb fejlesztési ciklusok, a jobb kódminőség és a legjobb gyakorlatok alkalmazása. A fejlesztők így nemcsak a kód létrehozásában, hanem a kód karbantartásában és optimalizálásában is nagyobb hatékonyságra számíthatnak. A mesterséges intelligencia alapú eszközök alkalmazása különösen a nagy, összetett rendszerek fejlesztésekor hasznos, ahol a kézi kódolás hosszú időt vehetne igénybe, míg az MI gyorsan és pontosan elvégzi a feladatokat.