Adaptive

Adaptive – это инструмент искусственного интеллекта, который меняет то, как предприятия используют большие языковые модели (LLM). Он предоставляет набор инструментов для тонкой настройки и развертывания открытых моделей с использованием методов обучения с подкреплением, что повышает их производительность и обеспечивает соответствие конкретным бизнес-потребностям, сохраняя конфиденциальность пользователей. Adaptive предназначен для компаний, стремящихся повысить возможности генеративного ИИ за счет оптимизации адаптации моделей, быстрого вывода и непрерывного совершенствования на основе обратной связи в реальном времени.

Особенностью Adaptive является возможность развертывания и тонкой настройки современных LLM в частных облачных средах, обеспечивая полный контроль над данными и корректировками моделей. Упор на интеграцию обратной связи с пользователями в режиме реального времени и строгое соблюдение конфиденциальности данных делает компанию мощным инструментом для предприятий, стремящихся расширить свои возможности в области ИИ.

Подробные руководства и учебники доступны на официальном сайте Adaptive и охватывают все этапы - от начальной установки до продвинутой настройки и интеграции моделей.

Adaptive превосходит всех в предоставлении передовых, безопасных и эффективных решений в области ИИ, что делает ее незаменимым инструментом для предприятий, стремящихся использовать мощь технологий генеративного ИИ. Упор на интеграцию обратной связи в режиме реального времени и конфиденциальность данных, а также способность оптимизировать большие языковые модели делают Adaptive ведущим решением в области ИИ для инновационных и дальновидных организаций.

Примеры использования нейросети:

• Технологические компании: Усовершенствование ботов для обслуживания клиентов и других взаимодействий, управляемых искусственным интеллектом.
• Финансовые учреждения: Внедрение адаптивных технологий для обнаружения мошенничества и финансового анализа в режиме реального времени.
• Поставщики медицинских услуг: Персонализация взаимодействия с пациентами и совершенствование диагностических инструментов.
• Розничные сети: Использование Adaptive для динамических рекомендаций товаров и вовлечения покупателей.
• Необычные примеры использования: Некоммерческие организации используют Adaptive для автоматизации написания грантов; академические институты применяют его в исследованиях и анализе данных.

Ключевые особенности нейросети:

• Адаптация моделей с помощью RLHF и RLAI: использование методов обучения с подкреплением, таких как обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и обучение с подкреплением на основе искусственного интеллекта (RLAI), для точной настройки моделей для повышения производительности.
• Быстрые выводы: Обеспечивает низкую задержку откликов, что очень важно для поддержания вовлеченности пользователей и эффективности работы.
• Автоматизированное A/B-тестирование: Эмпирически тестирует различные модели, чтобы определить и внедрить наиболее эффективную версию.
• Дизайн, ориентированный на конфиденциальность: Модели работают в частном облаке компании, обеспечивая конфиденциальность данных и не передавая их на сторонние серверы.
• Непрерывный мониторинг: Отслеживает ключевые показатели эффективности (KPI) и пользовательские метрики для постоянного совершенствования модели.