fi

Kieli

Tekoälyn data ja mallit

Mallitekniikka

Useimpia yrityskäyttötapauksia palvelee parhaiten kyvykäs yleismalli hyvällä haulla. Joitakin ei: kapeat toimialueet, suuri volyymi, tiukka viive tai data joka ei voi ylittää rajaanne. Ne hoidamme me.

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne Palvelut

Liiketoiminnan haaste

Hienosäätöön tartutaan liian aikaisin

Tiimit hienosäätävät korjatakseen ongelmia, jotka olivat haku- tai kehoteongelmia, ja omistavat sitten mallin jota on ylläpidettävä, arvioitava ja säädettävä uudelleen aina kun perusmalli muuttuu. Kustannus on jatkuva ja harvoin budjetoitu. Samaan aikaan aidot syyt räätälöintiin, kustannus volyymissa, viive, verkoton käyttö ja toimialakieli jota yleismalli käsittelee huonosti, jäävät huomaamatta.

Mitä teemme

Selvitä onko se perusteltua ja tee se kunnolla

Aloitamme testaamalla, ratkaiseeko haku, kehote tai eri perusmalli ongelman, koska se on yleensä halvempi rakentaa ja omistaa. Siellä missä räätälöinti on aidosti perusteltua, rakennamme datajoukon, ajamme koulutuksen ja arvioimme sen erilleen jätettyä joukkoa vasten omista tapauksistanne. Tarjoilu suunnitellaan viive- ja kustannusraameihinne, versioinnin ja paluun kanssa, koska tuotannossa oleva malli on artefakti josta on voitava perääntyä.

Mallitekniikka

Osaaminen

  • Hienosäätö

  • Mallien räätälöinti

  • Upotukset

  • Mallien optimointi

  • Mallien tarjoilu

  • Avoimen lähdekoodin mallit

Yleisimmät käyttötapaukset

Yleisimmät käyttötapaukset

  • Leikata päättelykustannusta volyymissa siirtämällä valtaosa liikenteestä pienemmälle erikoistuneelle mallille.
  • Käsitellä toimialakieltä, jonka yleismalli ymmärtää johdonmukaisesti väärin.
  • Toimia kokonaan oman rajanne sisällä, kun data ei voi päätyä kolmannen osapuolen rajapintaan.
  • Täyttää viivevaatimus, jota isännöity huippumalli ei pysty täyttämään.

Miten toimitamme

Miten toimitamme

  1. Auditointi

    Selvittää, mitä dataa on, kuka siitä vastaa ja missä kunnossa se todella on.

  2. Putki

    Rakentaa vastaanotto, muunnos ja laatutarkistukset, joista mallit riippuvat.

  3. Vertailu

    Vertailla lähestymistapoja teidän datallanne, ei julkisen tulostaulun perusteella.

  4. Tarjoilu

    Ottaa käyttöön vakaan rajapinnan taakse versioinnin, seurannan ja paluupolun kanssa.

Teknologia

Teknologia

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

Turvallisuus ja hallinta

Tietoturva ja hallinta

Datan alkuperä kirjataan päästä päähän, joten aina voidaan vastata, mistä arvo tuli ja mikä malliversio tuotti tietyn tuloksen. Henkilötietoja minimoidaan, luokitellaan ja säilytetään nimenomaisen politiikan mukaan eikä oletusarvoisesti. Koulutus- ja arviointijoukot versioidaan yhdessä niitä käyttävän koodin kanssa.

Yhteistyömallit

Yhteistyömallit

Tekoälyprojekti

Otamme vastuun määritellyn tekoälyratkaisun suunnittelusta ja toimituksesta.

Omistettu tekoälytiimi

Pitkäaikainen omistettu insinöörikapasiteetti, rakennettu teknologioidenne ja toimitusmallinne ympärille.

Hallinnoitu tekoäly

Käytämme, seuraamme ja parannamme jatkuvasti tuotannossa olevia tekoälyjärjestelmiä.

Miksi TeamExtension.ai

Yleensä puhumme teidät siitä pois

Räätälöinti on perusteltua harvemmin kuin sitä ehdotetaan, ja sanomme sen mieluummin kuin myymme sen. Kun se on perusteltua, työ on epäglamurista: datajoukon rakentaminen, rehellinen arviointi ja tarjoilupolku jota osaatte käyttää. Juuri se ratkaisee kestääkö se.

Valitut asiakkaat

Usein kysytyt kysymykset

Usein kysytyt kysymykset

Kuinka paljon dataa hienosäätöön tarvitaan?
Paljon vähemmän kuin yleisesti oletetaan tyylin ja muodon osalta, usein muutama sata hyvin valittua esimerkkiä. Aidosti uuden tiedon opettaminen on eri ongelma ja se ratkeaa yleensä paremmin haulla.
Voittaako hienosäädetty malli huippumallin?
Kapeassa tehtävässä joskus, ja yleensä paljon pienemmällä kustannuksella ja viiveellä. Yleisessä päättelyssä ei. Realistinen malli on pienempi malli hoitamassa valtaosan ja vaikeat tapaukset nostettuna ylemmäs.
Mitä tapahtuu kun perusmalli päivitetään?
Hienosäätönne ei siirry sen mukana, joten arvioitte uudelleen ja usein koulutatte uudelleen. Tuo jatkuva kustannus on osa päätöstä, ja teemme sen näkyväksi ennen kuin sitoudutte.
Voimmeko ajaa avoimen lähdekoodin malleja itse?
Kyllä, ja datan sijainnin tai eristyksen vuoksi se on usein juuri syy. Se tarkoittaa päättelyinfrastruktuurin ylläpitoa, jolla on todellinen kustannus, joten sen pitäisi olla harkittu valinta eikä oletus.

Liittyvä osaaminen

Liittyvä osaaminen

Tekoälyn data ja mallit

Tekoälyn datatekniikka

Putket, laadunvalvonta ja vektorivarastot, joista tekoälyjärjestelmien oikeellisuus riippuu.

Lue lisää

Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö

Kielimallien käyttö

Ota käyttöön, seuraa, arvioi ja hallitse kielimallien kustannuksia, kun ne kantavat todellista liikennettä.

Lue lisää

Tekoälysovellukset ja tieto

Haun ja generoinnin kehitys

Hakujärjestelmät, jotka perustavat vastaukset omaan sisältöönne, lähdeviittein ja mitattavin tarkkuuksin.

Lue lisää

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne

Hienosäätö, upotukset, optimointi ja tarjoilu, mukaan lukien avoimen lähdekoodin ja itse isännöidyt mallit.

Keskustele tekoälyasiantuntijan kanssa Aloita tekoälyarviointi