IBM 几乎没有提供有关 Granite 的详细信息，因此无法将这些模型与竞争对手的 LLM（包括 IBM 自己的 LLM）进行比较。但该公司声称，它将在 2022 年第三季度推出 Granite 系列模型之前，披露用于训练该模型的数据，以及用于过滤和处理这些数据的步骤。希望该公司能做到这一点。

在 Watsonx.ai（Watsonx 的组件，可让客户在部署后测试、部署和监控模型）的其他部分，IBM 正在推出 Tuning Studio，这是一款允许用户根据自己的数据定制生成式人工智能模型的工具。

利用Tuning Studio，IBM Watsonx的客户可以对模型进行微调，以适应新任务，只需100到1000个示例。一旦用户指定了任务并提供了所需数据格式的标注示例，他们就可以通过 IBM 云的 API 部署模型。

Watsonx.ai 即将推出的还有表格数据（关系数据库中的行和列集合）合成数据生成器。IBM 在一份新闻稿中称，通过从自定义数据模式和内部数据集生成合成数据，公司可以使用生成器提取洞察力，用于人工智能模型的训练和微调，同时”降低风险”。目前还不清楚”降低风险”的确切含义，因为使用合成数据训练人工智能存在一系列隐患。

IBM 还将在 Watsonx.data 中推出新的生成式人工智能功能，该公司的数据存储允许用户访问数据，同时应用查询引擎、治理、自动化以及与现有数据库和工具的集成。从 2023 年第四季度开始，作为技术预览的一部分，客户将能够通过一个类似聊天机器人的自助服务工具，为人工智能”发现、增强、可视化和完善”数据。

IBM对具体细节再次语焉不详。但能够想象的是一种类似于 ChatGPT 的体验，尽管它以数据可视化和转换为重点。

IBM 表示，大约在同一时间（2023 年第四季度），Watsonx.data 将获得矢量数据库功能，以支持检索增强生成（RAG）。RAG 是一个人工智能框架，通过将模型建立在外部知识源的基础上，提高 LLM 生成的响应质量，这对 IBM 的企业客户来说显然非常有用。

在其他重大新闻方面，IBM 正在进行 Watsonx.governance 的技术预览，这是一个工具包–用该公司相当含糊的话说–提供了保护客户隐私、检测模型偏差和漂移以及帮助组织满足道德标准的机制。从下周开始，IBM 将推出智能修复（Intelligent Remediation）功能，该公司表示，该功能将利用生成式人工智能模型来帮助 IT 团队总结事件并提出工作流程建议，以帮助实施解决方案。

IBM 产品高级副总裁 Dinesh Nirmal 在一份新闻稿中说：”正如 watsonx 平台在推出后短短几个月内不断发展所证明的那样，我们将在整个人工智能生命周期内为客户提供支持。作为转型合作伙伴，IBM 正在与客户合作，帮助他们以安全、可信的方式扩展人工智能–从帮助他们建立数据战略的基础要素，到为他们的特定业务用例调整模型，再到帮助他们管理模型。”

当然，IBM 也面临着压力，需要证明自己能够在拥挤的人工智能领域有所作为。

在公司第二财季，IBM 公布的营收不及分析师预期，原因是公司基础设施业务部门的增长放缓幅度超过预期。营收缩减至 154.8 亿美元，同比下降 0.4%，略低于分析师一致预期的第二季度销售额 155.8 亿美元。

在财报电话会议上，IBM 首席执行官阿尔文德-克里希纳（Arvind Krishna）反复强调了人工智能对 IBM 未来增长的重要性，并断言企业正在以健康的速度签约使用 IBM 的混合云和人工智能技术，包括 Watsonx。克里希纳说，截至7月Watsonx开始推出时，已有150多家企业客户在使用Watsonx，其中包括三星和花旗。

“我们将继续满足客户寻求值得信赖的企业人工智能解决方案的需求，我们对最近推出的 Watsonx 人工智能平台的反响尤为兴奋。最后，我们对今年全年的收入和自由现金流增长预期仍然充满信心，”克里希纳在财报电话会议上说。

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