Данные и модели ИИ

Инженерия моделей

Большинству корпоративных применений лучше всего подходит сильная общая модель с хорошим извлечением. Некоторым нет: узкие области, большой объём, жёсткие требования к задержке или данные, которые не могут покинуть вашу границу. Этим занимаемся мы.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ Услуги

Бизнес-задача

К дообучению прибегают слишком рано

Команды дообучают, чтобы решить задачи, которые были задачами извлечения или подсказки, и получают модель, которую нужно сопровождать, оценивать и переобучать при каждом сдвиге базовой модели. Эти затраты постоянны и редко заложены в бюджет. Тем временем настоящие поводы для настройки — стоимость при объёме, задержка, работа без связи и предметный язык, с которым общая модель справляется плохо, — остаются без внимания.

Чем мы занимаемся

Установить, оправдано ли это, и сделать как следует

Мы начинаем с проверки, решают ли задачу извлечение, подсказка или другая базовая модель, потому что это обычно дешевле в создании и владении. Там, где настройка действительно оправдана, мы формируем набор данных, проводим обучение и оцениваем по отложенному набору из ваших собственных случаев. Обслуживание проектируется под ваши требования к задержке и затратам, с версиями и откатом, потому что модель в продуктиве — это артефакт, от которого нужно уметь отступить.

Инженерия моделей

Компетенции

Дообучение
Настройка моделей
Векторные представления
Оптимизация моделей
Обслуживание моделей
Модели с открытым кодом

Типичные сценарии применения

Снизить стоимость вывода при объёме, переведя основной трафик на меньшую специализированную модель.
Справиться с предметным языком, который общая модель стабильно понимает неверно.
Работать полностью внутри вашей границы, где данные не могут дойти до стороннего интерфейса.
Выполнить требование по задержке, которому размещённая передовая модель не соответствует.

Как мы работаем

Аудит

Установить, какие данные есть, кто за них отвечает и в каком они на самом деле состоянии.
Конвейер

Построить приём, преобразование и проверки качества, от которых зависят модели.
Сравнение

Сравнить подходы на ваших данных, а не по публичному рейтингу.
Обслуживание

Развернуть за стабильным интерфейсом с версионированием, наблюдением и путём отката.

Технологии

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Безопасность и управление

Происхождение данных фиксируется от начала до конца, поэтому всегда можно ответить, откуда взялось значение и какая версия модели произвела тот или иной результат. Персональные данные минимизируются, классифицируются и хранятся по явной политике, а не по умолчанию. Обучающие и оценочные наборы версионируются вместе с кодом, который их использует.

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Обычно мы вас от этого отговорим

Настройка оправдана реже, чем её предлагают, и мы скорее скажем об этом, чем продадим её. Когда она оправдана, работа неэффектна: формирование набора данных, честная оценка и путь обслуживания, который вы сможете эксплуатировать. Именно это решает, устоит ли результат.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Сколько данных нужно для дообучения?

Гораздо меньше, чем принято считать, если речь о стиле и формате: часто нескольких сотен хорошо подобранных примеров. Обучить действительно новым знаниям — другая задача, и её обычно лучше решать извлечением.

Обгонит ли дообученная модель передовую?

На узкой задаче иногда да, и обычно при существенно меньших затратах и задержке. На общем рассуждении нет. Реалистичная схема — меньшая модель на основном объёме с передачей сложных случаев выше.

Что происходит при обновлении базовой модели?

Ваше дообучение вместе с ней не переезжает, поэтому вы заново оцениваете и часто переобучаете. Эти постоянные затраты — часть решения, и мы говорим о них явно до принятия обязательств.

Можем ли мы сами запускать модели с открытым кодом?

Да, и при требованиях к резидентности или изоляции это часто и есть повод. Это означает эксплуатацию инфраструктуры вывода с реальными затратами, поэтому решение должно быть осознанным, а не принятым по умолчанию.

Смежные компетенции

Данные и модели ИИ

Инженерия данных для ИИ

Конвейеры, контроль качества и векторные хранилища, от которых зависит правильность систем с ИИ.

Подробнее

Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Эксплуатация языковых моделей

Развёртывайте, отслеживайте, оценивайте и контролируйте затраты языковых моделей, когда они несут реальный трафик.

Подробнее

Приложения ИИ и знания

Разработка извлечения и генерации

Системы извлечения, обосновывающие ответы вашим собственным содержимым, со ссылками и измеримой точностью.

Подробнее

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Дообучение, векторные представления, оптимизация и обслуживание, включая открытые и самостоятельно размещённые модели.

Поговорить с экспертом по ИИ Начать оценку ИИ