- który stał się częścią mikrousług NVIDIA NIM™ i jest objęty programem Sovereign AI firmy Perplexity
With Katarzyna Dorosz-Żurkowska & Szymon Szerewicz
Home Usługi
Aby osiągnąć najwyższą wydajność i precyzję w obrębie konkretnej domeny dopasowujemy modele LLM do rodzaju danych.
OPRACOWUJEMY I WDRAŻAMY MODELE LLM W TWOJEJ PRYWATNEJ INFRASTRUKTURZE
1. Dostrajanie modelu pod nadzorem
Używamy uczenia nadzorowanego, aby dostosować zachowanie modelu na podstawie oetykietowanych danych. Zapewnia to, że model uczy się na danych wejściowych dostarczonych przez człowieka. Poprawia to dokładność modelu w zadaniach takich jak klasyfikacja, generowanie języka i rozumienie.
Ten proces obejmuje:
2. Optymalizacja hiperparametrów
Optymalizujemy krytyczne hiperparametry, czyli takie jak współczynnik uczenia, rozmiar partii i liczba epok (number of epochs), poprzez systematyczne eksperymenty. To dostrajanie poprawia wydajność modelu bez konieczności czasochłonnego ponownego szkolenia.
Jak do tego podchodzimy:
3. Uczenie wielozadaniowe
Uczenie wielozadaniowe usprawnia funkcjonowanie modelu LLM, umożliwiając mu jednoczesne obsługiwanie wielu powiązanych zadań. Poprawia to zdolność adaptacji i wydajność modelu dla poszczególnych zadań poprzez dzielenie się wiedzą w różnych domenach.
Oto jak to działa:
4. Uczenie modelu na kilku przykładach
Wykorzystujemy uczenie z kilkoma przykładami (few-shot learning) do dostrajania modeli LLM przy użyciu minimalnych ilości danych. Ta metoda pozwala modelom na skuteczną generalizację, nawet gdy dostarczono im ograniczoną liczbę przykładów.
Nasze podejście obejmuje:
5. Dostrajanie modelu do specyficznych zadań
W przypadku wyzwań związanych z realizacją niecodziennych zadań dla danej domeny, przeprowadzamy dostrajanie dla zadań specyficznych, aby zapewnić, że model osiągnie szczytową wydajność w dobrze zdefiniowanych, specjalistycznych warunkach, takich jak prognozowanie finansowe czy analiza dokumentów prawnych.
Koncentrujemy się na:
6. Uczenie modelu przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF)
Wdrażamy uczenie przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF), aby stale udoskonalać wyniki modelu w oparciu o mechanizm dostarczania informacji zwrotnej od ludzi. Poprawia to dostosowanie odpowiedzi modelu do rzeczywistych oczekiwań użytkowników.
Nasza metoda obejmuje:
We build effective LLMs
Dopasowanie modelu do specyficznych wymagań daje lepsze efekty w specjalizowanych zadaniach, takich jak analiza dokumentów prawnych, diagnostyka medyczna czy prognozowanie finansowe.
Opracowując zbiory danych treningowych, które odzwierciedlają różnorodne perspektywy, możemy tworzyć modele generujące bardziej wyważone i etyczne wyniki. Zmniejsza to ryzyko kontrowersyjnych lub stronniczych treści.
Dostrajanie wykorzystuje wiedzę podstawową zdobytą podczas wstępnego szkolenia. Oznacza to, że na późniejszych etapach potrzeba mniej czasu i mniej zasobów w porównaniu z opracowaniem nowego modelu od zera.
wysoce WYDAJNE MODELE LLM
Asystent oparty o AI wykorzystany do interakcji przy obsłudze klienta.
KLIENT: CREDIT AGRICOLE
Analizy ryzyka i zgodności z wytycznymi wewnątrznymi kontraktów
CLIENT: BANK • UAE
Określamy precyzyjne wytyczne, aby zapewnić odpowiedzialne korzystanie z modeli LLM, minimalizując ryzyko związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji.
Nasz zespół pomaga w opracowywaniu i wdrażaniu zasad, które regulują wykorzystanie AI w organizacji, zapewniając etyczne praktyki.
Przestrzegamy zasad sprawiedliwości, przejrzystości i odpowiedzialności, zapewniając, że nasze rozwiązania AI są nie tylko skuteczne, ale i etyczne.
Dzięki automatyzacji niektórych interakcji z klientem, pracownicy banku mają do dyspozycji gotowy „półprodukt”, który pozwala oszczędzić czas. Przez to mają więcej przestrzeni na personalizację i empatię w komunikacji z indywidualnym klientem oraz mogą lepiej zadbać o jego potrzeby.
Bądźmy w kontakcie
Head of Sales | Application Development
Nasz doradca jest dostępny od poniedziałku do piątku od 9 do 17. Czeka na Twoje pytania i chętnie udzieli dodatkowych informacji.