hr

Jezik

Podaci i modeli UI

Inženjerstvo modela

Većini poslovnih primjena najbolje odgovara sposoban opći model s dobrim pretraživanjem. Nekima ne: uska područja, velik opseg, strogi zahtjevi za kašnjenje ili podaci koji ne smiju napustiti vaš opseg. Njima se bavimo mi.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi na području UI Usluge

Poslovni izazov

Za dodatnim učenjem poseže se prerano

Timovi model dodatno uče kako bi riješili probleme koji su bili problemi pretraživanja ili naredbe, a zatim posjeduju model koji moraju održavati, ocjenjivati i ponovno učiti svaki put kad se pomakne osnovni model. Taj je trošak stalan i rijetko planiran. U međuvremenu se previđaju stvarni razlozi za prilagodbu, dakle trošak pri opsegu, kašnjenje, rad bez veze i stručni jezik s kojim se opći model ne snalazi.

Čime se bavimo

Utvrditi je li to opravdano, pa napraviti kako treba

Počinjemo provjerom rješava li problem pretraživanje, formulacija naredbe ili drugi osnovni model, jer je to obično jeftinije izgraditi i posjedovati. Gdje je prilagodba doista opravdana, sastavljamo skup podataka, provodimo učenje i vrednujemo na odvojenom skupu vaših vlastitih slučajeva. Stavljanje u uporabu osmišljavamo prema vašim zahtjevima za kašnjenje i trošak, s verzioniranjem i mogućnošću povratka, jer je model u produkciji artefakt iz kojeg se morate znati povući.

Inženjerstvo modela

Kompetencije

  • Dodatno učenje modela

  • Prilagodba modela

  • Vektorski prikazi

  • Optimizacija modela

  • Stavljanje modela u uporabu

  • Otvoreni modeli

Uobičajene primjene

Uobičajene primjene

  • Sniziti trošak zaključivanja pri opsegu premještanjem većine prometa na manji specijaliziran model.
  • Svladati stručni jezik koji opći model dosljedno izobličuje.
  • Raditi u cijelosti unutar vašeg opsega, gdje podaci ne smiju u API treće strane.
  • Ispuniti zahtjev za kašnjenje koji smješteni vrhunski model ne ispunjava.

Kako isporučujemo

Kako isporučujemo

  1. Revizija

    Utvrđivanje koji podaci postoje, tko ih posjeduje i u kakvom su zapravo stanju.

  2. Podatkovni tokovi

    Izgradnja prikupljanja, preoblikovanja i provjera kvalitete o kojima modeli ovise.

  3. Usporedba

    Usporedba pristupa na vašim podacima, a ne na javnoj ljestvici.

  4. Stavljanje u uporabu

    Uvođenje iza stabilnog sučelja, s verzioniranjem, nadzorom i putem za povratak.

Tehnologija

Tehnologija

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

Sigurnost i upravljanje

Sigurnost i upravljanje

Podrijetlo podataka bilježi se od početka do kraja, pa je uvijek moguće odgovoriti odakle potječe neka vrijednost i koja je verzija modela proizvela određeni izlaz. Osobni podaci svode se na najmanju mjeru, razvrstavaju i čuvaju prema izričitoj politici, a ne podrazumijevano. Skupovi za učenje i vrednovanje verzioniraju se zajedno s kodom koji ih koristi.

Modeli suradnje

Modeli suradnje

Projekt UI

Preuzimamo odgovornost za osmišljavanje i isporuku određenog rješenja UI.

Namjenski tim UI

Dugoročni namjenski inženjerski kapacitet izgrađen oko vaših tehnologija i modela isporuke.

Upravljana UI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo produkcijske sustave UI.

Zašto TeamExtension.ai

Obično ćemo vas od toga odgovarati

Prilagodba je opravdana rjeđe nego što se predlaže, i radije to kažemo nego da je prodamo. Kad je opravdana, posao nije nimalo efektan: sastavljanje skupa podataka, pošteno vrednovanje i put do uporabe kojim znate upravljati. Upravo to odlučuje hoće li rezultat izdržati.

Odabrani klijenti

Česta pitanja

Česta pitanja

Koliko podataka trebamo za dodatno učenje?
Za stil i oblik znatno manje nego što se obično pretpostavlja, često nekoliko stotina dobro odabranih primjera. Naučiti model doista novo znanje drugi je problem i obično se bolje rješava pretraživanjem.
Hoće li dodatno naučen model pobijediti vrhunski model?
Na uskom zadatku ponekad da, i obično uz znatno niži trošak i kašnjenje. U općem zaključivanju ne. Stvaran obrazac manji je model koji obrađuje većinu i eskalira teške slučajeve.
Što se događa kad se osnovni model nadogradi?
Vaše dodatno učenje ne pomiče se s njim, pa ponovno vrednujete i često ponovno učite. Taj stalni trošak dio je odluke i navodimo ga izričito prije nego se obvežete.
Možemo li otvorene modele voditi sami?
Da, a kod rezidencije podataka ili izolacije to je često upravo razlog. Znači voditi infrastrukturu za zaključivanje, što ima stvaran trošak, pa neka to bude svjestan izbor, a ne zadana postavka.

Povezane kompetencije

Povezane kompetencije

Podaci i modeli UI

Podatkovno inženjerstvo za UI

Podatkovni tokovi, provjere kvalitete i vektorske pohrane o kojima ovisi ispravnost sustava UI.

Saznajte više

Infrastruktura UI i LLMOps

LLMOps

Uvođenje, nadzor, vrednovanje i kontrola troškova jezičnih modela kad već nose stvaran promet.

Saznajte više

Aplikacije UI i znanje

Razvoj RAG-a

Sustavi pretraživanja koji odgovore utemeljuju u vašem vlastitom sadržaju, s navodima izvora i mjerljivom točnošću.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi na području UI

Dodatno učenje, vektorski prikazi, optimizacija i stavljanje u uporabu, uključujući otvorene i vlastito smještene modele.

Razgovarajte sa stručnjakom za UI Pokrenite procjenu UI