Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Galileo, một công ty máy học nổi tiếng chuyên về dữ liệu phi cấu trúc, đã công bố cung cấp rộng rãi Galileo LLM Studio. Nền tảng sáng tạo này được thiết kế để đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng LLM đáng tin cậy. Nền tảng này bao gồm ba mô-đun: Nhắc, Tinh chỉnh và Trình giám sát mới cung cấp vòng phản hồi liên tục cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu. Các mô-đun này sử dụng Cửa hàng số liệu Guardrail của Galileo. Đây là tính năng độc đáo cung cấp các số liệu đánh giá do nhóm nghiên cứu của Galileo phát triển nhằm cải thiện năng suất của nhà phát triển và tăng cường khả năng phát hiện ảo giác. LLM Studio sẽ được trình diễn tại Hội nghị AI ở San Francisco. Được thành lập vào năm 2022 bởi các cựu lãnh đạo sản phẩm và kỹ thuật AI tại các công ty công nghệ nổi tiếng, Galileo đã giới thiệu nền tảng trí tuệ dữ liệu học máy đầu tiên dành cho dữ liệu phi cấu trúc. Nền tảng này hiện được các công ty khởi nghiệp cũng như các công ty Fortune 500 sử dụng và hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (CV) và LLM. Nó nhằm mục đích mở khóa tiềm năng của dữ liệu phi cấu trúc, hiện chiếm hơn 80% dữ liệu của thế giới. Khi các ứng dụng AI tổng quát trở nên phổ biến hơn trong các ngành và tổ chức, nhu cầu về khung quản trị để giảm thiểu rủi ro ảo giác LLM ngày càng trở nên quan trọng. LLM Studio của Galileo được thiết kế để giải quyết nhu cầu này một cách hiệu quả và có thể mở rộng. Mỗi mô-đun trong số ba mô-đun của Galileo LLM Studio phục vụ một mục đích khác nhau. Mô-đun lời nhắc giúp các nhóm nhanh chóng xác định những lời nhắc hiệu quả nhất và tạo điều kiện thuận lợi cho việc thử nghiệm và đánh giá hợp tác. Mô-đun Tinh chỉnh cho phép người dùng tinh chỉnh LLM bằng dữ liệu duy nhất và bối cảnh phù hợp, đồng thời các số liệu đánh giá của Galileo đơn giản hóa quá trình xác định dữ liệu làm giảm hiệu suất. Cuối cùng, mô-đun Giám sát cung cấp cho người dùng các công cụ có thể quan sát và số liệu đánh giá để theo dõi hiệu suất ứng dụng trong sản xuất, tạo điều kiện liên tục nhắc nhở và cải thiện dữ liệu.