資料魔手（Datasaur）推出 LLM 實驗室：一站式自定義大語言模型應用的解決方案
簡介
聖佛朗西斯科的人工智慧初創企業資料魔手（Datasaur）日前宣布推出 LLM 實驗室（LLM Lab），這是一個全面的一站式解決方案，專為幫助團隊建立和訓練自定義的大型語言模型應用（如 ChatGPT）。LLM 實驗室可以在雲端和企業內部部署兩種環境，為企業提供了一個開始建立內部自定義生成式人工智慧應用的平臺，同時也解決了與第三方服務相關的業務和資料隱私風險，並給予團隊更多對專案的控制權。 資料魔手執行長兼創始人 Ivan Lee 在一份宣告中表示：“我們已經打造了一個綜合處理各種常見痛點、支援快速發展最佳實踐的工具，並應用了我們的簡化和最佳化設計理念。在過去的一年中，我們為我們自己的內部使用和客戶開發了自定義模型，並透過這一經驗建立了一個可擴充套件且易於使用的 LLM 產品。”LLM 實驗室的特點
擴充套件現有服務的範疇
自 2019 年推出以來，資料魔手一直在持續改進和發展全面的資料標註平臺，以支援企業團隊進行人工智慧和自然語言處理（NLP）的資料標註。現在他們的努力已經得到了 LLM 實驗室的成果。該產品提供了一個全方位的介面，用於處理建立 LLM 應用的各個方面，包括內部資料輸入、資料準備、擴充生成、嵌入式模型選擇以及相似性搜尋最佳化，還能夠增強 LLM 模型的回答並最佳化伺服器成本。該產品以模組化、可組合、簡潔和易維護為原則展開工作。這種方法可以高效處理各種文字嵌入、向量資料庫和基礎模型，以應對 LLM 領域不斷變化的技術。使用 LLM 實驗室的流程
使用者需要從多個基礎模型中挑選並更新相關設定/配置（如溫度、最大長度等）。支援的模型包括 Meta 的 Llama 2、阿布扎比科技創新學院的 Falcon、Anthropic 的 Claude 以及 Pinecone 用於向量資料庫。接下來，使用者需要選擇提示模板來構建和測試所需的提示效果。他們還可以上傳檔案以用於擴充生成。完成以上步驟後，使用者需要確保最佳配置以平衡質量和效能的取捨，然後部署應用。在應用使用的過程中，使用者還可以透過評分/排名專案評估提示/完成對，並將結果用於進一步的模型微調和透過人類反饋進行增強學習。技術突破
儘管 Ivan Lee 沒有分享多少公司正在測試這款新的 LLM 實驗室，但他提到回饋迄今為止是積極的。GLAIR.ai 的創始人兼執行長 Michell Handaka 是該公司的一位客戶，他指出該實驗室消除了工程和非工程團隊之間的溝通障礙，打破了發展 LLM 應用的技術壁壘，使他們能夠輕鬆擴充套件開發過程。到當前為止，資料魔手已經幫助金融、法律和醫療等關鍵行業的企業將原始非結構化資料轉化為有價值的機器學習資料集。一些重要的合作方包括 Qualtrics、Ontra、Consensus、LegalTech 和 Von Wobeser y Sierra。 Lee 強調：“我們一直支援前瞻性的行業領導者……我們將在 2024 年實現收入 5 倍增長的目標。”資料魔手和 LLM 實驗室的發展前景
在未來一年內，資料魔手計劃進一步發展 LLM 實驗室，在企業級別加大 LLM 的研發投入。產品使用者將能夠儲存他們最成功的配置和提示，並與同事分享他們的發現。實驗室還將支援新興的基礎模型。整體而言，由於對定制和隱私導向的 LLM 應用的需求不斷增長，這款產品有望產生重大影響。根據最近的 2023 年 LLM 調查報告，近 62%的受訪者表示他們至少在一個用例中使用 LLM 應用（如 ChatGPT 和 Github Copilot），例如聊天機器人、客戶支援和編碼等。然而由於隱私問題，企業約束員工對通用模型的存取許可權，因此焦點大都轉向了基於定制的內部解決方案，以滿足隱私、安全和監管要求。總結
資料魔手的 LLM 實驗室為企業團隊提供了一個全面的平臺，使他們能夠建立和訓練自定義的大型語言模型應用，同時解決了第三方服務所帶來的業務和資料隱私風險。該實驗室使用模組化、可組合、簡潔和易維護的方法，提供了一個一站式介面，用於處理模型構建的各個方面。公司當前已經為金融、法律和醫療等關鍵行業的企業提供了重要的資料標註服務，將非結構化資料轉化為有價值的機器學習資料集。未來，資料魔手將進一步發展 LLM 實驗室，加大在企業級別的 LLM 研發投入，以滿足日益增長的對定制和隱私導向的 LLM 應用的需求。 （本文根據 VentureBeat 的報導整理，照片來源：Datasaur 官方網站）Chatbot-wordpress,ChatGPT,LLMLab,企業利器,數碼獸,定製聊天應用程式
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