pl

Język

Dane i modele AI

Inżynieria modeli

Większość zastosowań korporacyjnych najlepiej obsługuje sprawny model ogólny z dobrym wyszukiwaniem. Niektóre nie: wąskie dziedziny, duże wolumeny, ostre wymagania co do opóźnień lub dane, które nie mogą opuścić Państwa granicy. Tymi zajmujemy się my.

Omów swoją inicjatywę AI Usługi

Problem biznesowy

Po dostrajanie sięga się zbyt wcześnie

Zespoły dostrajają model, aby naprawić problemy, które były problemami wyszukiwania albo instrukcji, a potem są właścicielami modelu, który muszą utrzymywać, oceniać i dostrajać ponownie przy każdej zmianie modelu bazowego. Ten koszt jest stały i rzadko zaplanowany. Tymczasem prawdziwe powody dostosowania, czyli koszt przy dużej skali, opóźnienia, praca w trybie offline i język dziedzinowy, z którym model ogólny sobie nie radzi, są pomijane.

Czym się zajmujemy

Ustalić, czy jest uzasadnione, a potem zrobić to porządnie

Zaczynamy od sprawdzenia, czy problem rozwiązuje wyszukiwanie, instrukcja lub inny model bazowy, bo to zwykle taniej zbudować i utrzymać. Tam, gdzie dostosowanie jest naprawdę uzasadnione, budujemy zbiór danych, przeprowadzamy trening i oceniamy na wydzielonym zbiorze Państwa własnych przypadków. Udostępnianie projektujemy pod Państwa wymagania co do opóźnień i kosztów, z wersjonowaniem i możliwością wycofania, bo model na produkcji jest artefaktem, z którego trzeba móc się wycofać.

Inżynieria modeli

Kompetencje

  • Dostrajanie modeli

  • Dostosowanie modeli

  • Osadzenia

  • Optymalizacja modeli

  • Udostępnianie modeli

  • Modele otwarte

Typowe zastosowania

Typowe zastosowania

  • Obniżenie kosztu wnioskowania przy dużej skali przez przeniesienie większości ruchu na mniejszy, wyspecjalizowany model.
  • Obsługa języka dziedzinowego, który model ogólny konsekwentnie przekręca.
  • Praca w całości wewnątrz Państwa granicy, gdzie dane nie mogą trafić do zewnętrznego API.
  • Spełnienie wymagania co do opóźnienia, którego hostowany model czołowy nie jest w stanie osiągnąć.

Jak realizujemy projekty

Jak realizujemy projekty

  1. Audyt

    Ustalenie, jakie dane istnieją, kto jest ich właścicielem i w jakim są rzeczywiście stanie.

  2. Potoki danych

    Zbudowanie procesów pozyskiwania, przekształcania i kontroli jakości, od których zależą modele.

  3. Porównanie

    Zestawienie podejść na Państwa danych, a nie na publicznym rankingu.

  4. Udostępnienie

    Wdrożenie za stabilnym interfejsem, z wersjonowaniem, monitorowaniem i ścieżką wycofania.

Technologia

Technologia

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

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

Pochodzenie danych jest rejestrowane od początku do końca, więc zawsze można odpowiedzieć, skąd wzięła się dana wartość i która wersja modelu wygenerowała konkretny wynik. Dane osobowe są minimalizowane, klasyfikowane i przechowywane zgodnie z wyraźną polityką, a nie domyślnie. Zbiory treningowe i ewaluacyjne są wersjonowane razem z kodem, który z nich korzysta.

Modele współpracy

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Zwykle będziemy Państwa od tego odwodzić

Dostosowanie jest uzasadnione rzadziej, niż bywa proponowane, i wolimy to powiedzieć, niż je sprzedać. Gdy jest uzasadnione, praca jest nieefektowna: budowa zbioru danych, uczciwa ewaluacja i ścieżka udostępniania, którą da się prowadzić. To właśnie ta część decyduje, czy całość się obroni.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Najczęstsze pytania

Ile danych potrzeba do dostrojenia?
Znacznie mniej, niż się zwykle sądzi, jeśli chodzi o styl i format, często kilkaset dobrze dobranych przykładów. Nauczenie naprawdę nowej wiedzy to inny problem i zwykle lepiej rozwiązać go wyszukiwaniem.
Czy dostrojony model pokona model czołowy?
Na wąskim zadaniu czasem tak, i zwykle znacznie niższym kosztem oraz przy mniejszym opóźnieniu. W ogólnym rozumowaniu nie. Realistyczny wzorzec to mniejszy model obsługujący większość ruchu i eskalacja trudnych przypadków.
Co się dzieje, gdy model bazowy zostanie zaktualizowany?
Państwa dostrojenie za nim nie podąża, więc trzeba je ocenić ponownie i często wytrenować od nowa. Ten stały koszt jest częścią decyzji i wskazujemy go wyraźnie przed zobowiązaniem.
Czy możemy sami prowadzić modele otwarte?
Tak, a przy rezydencji danych lub izolacji często jest to właśnie powód. Oznacza to prowadzenie infrastruktury wnioskowania, co ma realny koszt, więc powinien to być świadomy wybór, a nie ustawienie domyślne.

Powiązane kompetencje

Powiązane kompetencje

Dane i modele AI

Inżynieria danych dla AI

Potoki, kontrole jakości i magazyny wektorowe, od których zależy poprawność systemów AI.

Dowiedz się więcej

Infrastruktura AI i LLMOps

LLMOps

Wdrażanie, monitorowanie, ewaluacja i kontrola kosztów modeli językowych, gdy obsługują już realny ruch.

Dowiedz się więcej

Aplikacje AI i wiedza

Rozwój systemów RAG

Systemy wyszukiwania osadzające odpowiedzi w Państwa własnych treściach, z odwołaniami do źródeł i mierzalną trafnością.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Dostrajanie, osadzenia, optymalizacja i udostępnianie, w tym modele otwarte i hostowane u Państwa.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI