Galileo, perusahaan pembelajaran mesin terkemuka yang berspesialisasi dalam data tidak terstruktur, mengumumkan ketersediaan umum Galileo LLM Studio. Platform inovatif ini dirancang untuk mempercepat pengembangan dan penerapan aplikasi LLM yang andal. Platform ini terdiri dari tiga modul: Prompt, Fine-Tune, dan Monitor baru yang memberikan umpan balik berkelanjutan bagi pengembang dan ilmuwan data. Modul-modul ini memanfaatkan Penyimpanan Metrik Pagar Pembatas Galileo. Ini adalah fitur unik yang menyediakan metrik evaluasi yang dikembangkan oleh tim peneliti Galileo untuk meningkatkan produktivitas pengembang dan meningkatkan deteksi halusinasi. LLM Studio akan didemonstrasikan pada AI Conference di San Francisco. Didirikan pada tahun 2022 oleh mantan pemimpin produk dan teknik AI di perusahaan teknologi terkenal, Galileo memperkenalkan platform kecerdasan data pembelajaran mesin pertama untuk data tidak terstruktur. Platform ini saat ini digunakan oleh perusahaan rintisan dan perusahaan Fortune 500 dan mendukung pemrosesan bahasa alami (NLP), computer vision (CV), dan LLM. Hal ini bertujuan untuk membuka potensi data tidak terstruktur, yang saat ini mencakup lebih dari 80% data dunia. Ketika penerapan AI generatif menjadi lebih lazim di seluruh industri dan organisasi, kebutuhan akan kerangka tata kelola untuk memitigasi risiko halusinasi LLM menjadi semakin penting. LLM Studio Galileo dirancang untuk memenuhi kebutuhan ini dengan cara yang terukur dan efisien. Masing-masing dari tiga modul Galileo LLM Studio memiliki tujuan yang berbeda. Modul prompt membantu tim dengan cepat mengidentifikasi perintah yang paling efektif dan memfasilitasi eksperimen dan evaluasi kolaboratif. Modul Fine-Tune memungkinkan pengguna untuk menyempurnakan LLM dengan data unik dan konteks yang sesuai, dan metrik evaluasi Galileo menyederhanakan proses mengidentifikasi data yang menurunkan kinerja. Terakhir, modul Monitor memberi pengguna alat observasi dan metrik evaluasi untuk melacak kinerja aplikasi dalam produksi, memfasilitasi dorongan berkelanjutan dan peningkatan data.