top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Cleanlab merilis TLM untuk meningkatkan keandalan AI

Generatived

26/4/24, 16.52

Sebuah startup yang berbasis di San Francisco telah mengumumkan solusi baru yang bertujuan untuk mengatasi masalah "halusinasi" pada AI generatif. Dalam solusi ini, model bahasa skala besar (LLM) menghasilkan informasi yang tidak akurat atau menyesatkan. Model Bahasa Tepercaya (TLM) Cleanlab dirancang untuk mendeteksi ketidakakuratan ini dan memberikan skor keyakinan untuk setiap respons yang dihasilkan oleh LLM. Steven Gawthorpe dari Berkeley Research Group memuji TLM sebagai pengembangan penting yang akan meningkatkan keandalan AI generatif.

TLM mengintegrasikan estimasi ketidakpastian tingkat lanjut, ansambel ML otomatis, dan algoritme informasi kuantum untuk menilai keandalan keluaran LLM. Alat ini memungkinkan perusahaan mengukur kepercayaan terhadap konten yang dihasilkan AI. Ini penting untuk mengotomatiskan tugas-tugas sensitif. Dalam pengujian benchmark, TLM secara konsisten mengungguli metode lain dan menerapkan AI generatif dalam fungsi-fungsi utama, seperti mengotomatiskan pengembalian dana pelanggan dengan pengawasan manusia untuk respons di bawah tingkat kepercayaan tertentu.

Inovasi Cleanlab telah mendapat pujian dari pakar industri atas kemampuannya meningkatkan efisiensi tugas pemrosesan data secara signifikan. Akshay Pachaar dari Lightning.ai menyoroti dampak TLM pada alur kerja yang melibatkan manusia, sehingga memungkinkan otomatisasi dan penghematan biaya tenaga kerja secara signifikan. TLM tidak hanya meningkatkan keandalan LLM tetapi juga meningkatkan akurasinya dan bertindak sebagai LLM super yang meningkatkan keluaran dan memberikan hasil yang lebih baik.

Pengembangan TLM berakar pada penelitian ekstensif para pendirinya mengenai ketidakpastian dalam AI, dan tim Cleanlab memiliki keahlian yang signifikan dalam bidang ini. Teknologi ini sudah digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar Fortune 500 untuk meningkatkan entri data. Dengan TLM, Cleanlab bertujuan untuk memperluas keahlian ini pada keluaran LLM dan membuka manfaat ekonomi yang signifikan. CEO Cleanlab Curtis Northcutt yakin TLM akan mengubah penggunaan AI generatif dalam bisnis secara mendasar, memungkinkan aplikasi baru dan meningkatkan produktivitas dan pendapatan secara signifikan. Untuk informasi lebih lanjut tentang TLM dan aplikasi bisnis, silakan kunjungi situs web Cleanlab.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
WISDOMが音声EQ計測提供

WISDOMが音声EQ計測提供

30/9/26, 07.00

WISDOM(東京都港区)は、PSTと共同で感情知能(EQ)のトレーニングと音声解析技術を組み合わせた「EQトレーニング×音声EQ計測」サービスの提供を開始した。

新潟IPC�財団がAI講座開催

新潟IPC財団がAI講座開催

30/9/26, 07.00

新潟市産業振興財団(新潟県新潟市)は、次世代ビジネスリーダー育成プログラム「NIIGATA BR[AI]N」を開講すると発表した。

AWLLが経営OSの運用開始

AWLLが経営OSの運用開始

30/9/26, 07.00

AWLL(東京都千代田区)は、経営数値と日々の業務プロセスおよび意思決定を統合して管理する「経営OS」を開発し、自社の営業および採用部門にて運用を開始した。

BeeXがデータ基盤構築支援

BeeXがデータ基盤構築支援

29/9/26, 07.00

BeeX(東京都中央区)は、三好不動産におけるAIデータクラウド「Snowflake」を活用したデータ分析基盤の構築を支援し、その事例を公開したと発表した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
WISDOMが音声EQ計測提供

WISDOMが音声EQ計測提供

30/9/26, 07.00

WISDOM(東京都港区)は、PSTと共同で感情知能(EQ)のトレーニングと音声解析技術を組み合わせた「EQトレーニング×音声EQ計測」サービスの提供を開始した。

新潟IPC財団がAI講座開催

新潟IPC財団がAI講座開催

30/9/26, 07.00

新潟市産業振興財団(新潟県新潟市)は、次世代ビジネスリーダー育成プログラム「NIIGATA BR[AI]N」を開講すると発表した。

AWLLが経営OSの運用開始

AWLLが経営OSの運用開始

30/9/26, 07.00

AWLL(東京都千代田区)は、経営数値と日々の業務プロセスおよび意思決定を統合して管理する「経営OS」を開発し、自社の営業および採用部門にて運用を開始した。

BeeXがデータ基盤構築支援

BeeXがデータ基盤構築支援

29/9/26, 07.00

BeeX(東京都中央区)は、三好不動産におけるAIデータクラウド「Snowflake」を活用したデータ分析基盤の構築を支援し、その事例を公開したと発表した。

bottom of page