sl

Jezik

Podatki in modeli UI

Inženiring modelov

Večini poslovnih uporab najbolje ustreza zmogljiv splošni model z dobrim iskanjem. Nekaterim ne: ozka področja, velik obseg, stroge zahteve glede zakasnitve ali podatki, ki ne smejo zapustiti vašega obsega. Teh se lotimo mi.

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI Storitve

Poslovni izziv

Po dodatnem učenju se poseže prezgodaj

Ekipe model dodatno naučijo, da bi rešile težave, ki so bile težave iskanja ali navodila, nato pa imajo v lasti model, ki ga morajo vzdrževati, ocenjevati in znova učiti vsakič, ko se premakne osnovni model. Ta strošek je stalen in redko načrtovan. Medtem se spregledajo resnični razlogi za prilagoditev, torej strošek pri obsegu, zakasnitev, delovanje brez povezave in strokovni jezik, s katerim se splošni model ne znajde.

Kaj počnemo

Ugotoviti, ali je to upravičeno, in nato narediti prav

Začnemo s preverjanjem, ali težavo reši iskanje, ubeseditev navodila ali drug osnovni model, ker je to običajno ceneje zgraditi in imeti v lasti. Kjer je prilagoditev resnično upravičena, sestavimo podatkovni nabor, izvedemo učenje in ovrednotimo na ločenem naboru vaših lastnih primerov. Postavitev v uporabo zasnujemo po vaših zahtevah glede zakasnitve in stroškov, z verzioniranjem in možnostjo vrnitve, saj je model v produkciji artefakt, iz katerega se morate znati umakniti.

Inženiring modelov

Kompetence

  • Dodatno učenje modelov

  • Prilagoditev modelov

  • Vektorske predstavitve

  • Optimizacija modelov

  • Postavitev modelov v uporabo

  • Odprtokodni modeli

Pogosti primeri uporabe

Pogosti primeri uporabe

  • Znižati strošek sklepanja pri obsegu s prenosom večine prometa na manjši specializiran model.
  • Obvladati strokovni jezik, ki ga splošni model dosledno popači.
  • Delovati v celoti znotraj vašega obsega, kjer podatki ne smejo v API tretje osebe.
  • Izpolniti zahtevo glede zakasnitve, ki je gostovan vrhunski model ne izpolni.

Kako dostavljamo

Kako dostavljamo

  1. Revizija

    Ugotovitev, kateri podatki obstajajo, kdo jih ima v lasti in v kakšnem stanju dejansko so.

  2. Podatkovni tokovi

    Izgradnja zajema, preoblikovanja in kontrol kakovosti, od katerih so odvisni modeli.

  3. Primerjava

    Primerjava pristopov na vaših podatkih in ne na javni lestvici.

  4. Postavitev v uporabo

    Uvedba za stabilnim vmesnikom, z verzioniranjem, nadzorom in potjo za vrnitev.

Tehnologija

Tehnologija

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

Varnost in upravljanje

Varnost in upravljanje

Izvor podatkov se beleži od začetka do konca, tako da je vedno mogoče odgovoriti, od kod izhaja določena vrednost in katera različica modela je ustvarila določen izhod. Osebni podatki se zmanjšujejo na najmanjši obseg, razvrščajo in hranijo po izrecni politiki in ne privzeto. Učni in ocenjevalni nabori so verzionirani skupaj s kodo, ki jih uporablja.

Modeli sodelovanja

Modeli sodelovanja

Projekt UI

Prevzamemo odgovornost za zasnovo in izvedbo opredeljene rešitve UI.

Namenska ekipa UI

Dolgoročna namenska inženirska zmogljivost, zgrajena okoli vaših tehnologij in modela dostave.

Upravljana UI

Upravljamo, nadziramo in sproti izboljšujemo produkcijske sisteme UI.

Zakaj TeamExtension.ai

Običajno vas bomo od tega odvračali

Prilagoditev je upravičena redkeje, kot je predlagana, in raje to povemo, kot da bi jo prodali. Ko je upravičena, delo ni nič spektakularnega: sestava podatkovnega nabora, pošteno vrednotenje in pot do uporabe, ki jo znate upravljati. Prav to odloča, ali bo rezultat zdržal.

Izbrane stranke

Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Koliko podatkov potrebujemo za dodatno učenje?
Za slog in obliko precej manj, kot se običajno predpostavlja, pogosto nekaj sto dobro izbranih primerov. Naučiti model resnično novega znanja je druga težava in se običajno bolje reši z iskanjem.
Ali bo dodatno naučen model premagal vrhunski model?
Pri ozki nalogi včasih da, in običajno ob precej nižjih stroških in zakasnitvi. Pri splošnem sklepanju ne. Realističen vzorec je manjši model, ki obvlada večino, in eskalacija težkih primerov.
Kaj se zgodi, ko se osnovni model posodobi?
Vaše dodatno učenje se z njim ne premakne, zato znova ovrednotite in pogosto znova učite. Ta stalni strošek je del odločitve in ga izrecno navedemo, preden se zavežete.
Ali lahko odprtokodne modele upravljamo sami?
Da, in pri rezidenci podatkov ali izolaciji je to pogosto prav razlog. Pomeni upravljanje infrastrukture za sklepanje, kar ima resničen strošek, zato naj bo to zavestna izbira in ne privzeta nastavitev.

Sorodne kompetence

Sorodne kompetence

Podatki in modeli UI

Podatkovni inženiring za UI

Podatkovni tokovi, kontrole kakovosti in vektorske shrambe, od katerih je odvisna pravilnost sistemov UI.

Več o tem

Infrastruktura UI in LLMOps

LLMOps

Uvedba, nadzor, vrednotenje in obvladovanje stroškov jezikovnih modelov, ko že nosijo resničen promet.

Več o tem

Aplikacije UI in znanje

Razvoj RAG

Sistemi iskanja, ki odgovore utemeljijo v vaši lastni vsebini, z navedbami virov in merljivo natančnostjo.

Več o tem

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI

Dodatno učenje, vektorske predstavitve, optimizacija in postavitev v uporabo, vključno z odprtokodnimi in lastno gostovanimi modeli.

Pogovorite se s strokovnjakom za UI Začnite oceno UI