非構造化データを専門とする著名な機械学習企業であ​​るGalileoは、Galileo LLM Studioの一般提供を発表した。この革新的なプラットフォームは、信頼性の高いLLMアプリケーションの開発と展開を促進するように設計されている。このプラットフォームは、Prompt、Fine-Tune、開発者とデータサイエンティストに継続的なフィードバック ループを提供する新しいMonitorの3つのモジュールで構成されている。これらのモジュールは、GalileoのGuardrail Metrics Storeを利用する。これは、Galileoの研究チームが開発した評価メトリクスを提供する独自の機能であり、開発者の生産性を向上させ、幻覚の検出を強化する。LLM Studioは、サンフランシスコで開催されるAIコンファレンスでデモンストレーションが行われる予定だ。Galileoは、有名なテクノロジー企業のAI製品およびエンジニアリングの元リーダーによって2022年に設立され、初の非構造化データ用の機械学習データインテリジェンス プラットフォームを導入した。このプラットフォームは現在、スタートアップ企業とフォーチュン500企業に同様に利用されており、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン（CV）、およびLLMをサポートしている。現在、世界のデータの80%以上を構成する非構造化データの可能性を解き放つことを目指している。生成型AIアプリケーションがさまざまな業界や組織で普及するにつれて、LLM幻覚のリスクを軽減するためのガバナンスフレームワークの必要性がますます重要になっている。GalileoのLLM Studioは、スケーラブルかつ効率的な方法でこのニーズに対処できるように設計されている。Galileo LLM Studioの3つのモジュールは、それぞれ異なる目的を果たす。プロンプトモジュールは、チームが最も効果的なプロンプトを迅速に特定するのに役立ち、共同での実験と評価を促進する。Fine-Tuneモジュールを使用すると、ユーザーは固有のデータと適切なコンテキストを使用してLLMを微調整でき、Galileoの評価メトリクスによりパフォーマンスを低下させるデータを特定するプロセスが簡素化される。最後に、Monitorモジュールは、運用環境でアプリケーションのパフォーマンスを追跡するための可観測性ツールと評価メトリクスをユーザーに提供することで、継続的なプロンプトとデータの改善を促進する。