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SK C&C stellt Plattform „Soluer LLMOps“ für die Implementierung von kundenspezifischen sLLM vor
- Schreibsprache: Koreanisch
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Referenzland: Alle Länder
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Von durumis AI zusammengefasster Text
- SK C&C hat die Plattform „Soluer LLMOps“ veröffentlicht, die Unternehmen bei der einfachen Erstellung von kundenspezifischen kleinen Sprachmodellen (sLLM) unterstützt.
- Diese Plattform unterstützt die Kombination und Nutzung verschiedener externer Foundation-Modelle und erhöht die Effizienz durch die Anwendung von Hyperautomatisierung in allen Phasen von der Datenerfassung bis zum Training, Testen und Bereitstellen.
- Darüber hinaus bietet sie eine benutzerfreundliche Oberfläche mit Drag-and-Drop-Funktion, sodass auch Nicht-Experten sLLM einfach erstellen und verwenden können.
Verwendung verschiedener Foundation-Modelle, die von kommerziellen LLMs wie ChatGPT und ClovaX sowie von Open-Source-LLMs angeboten werden
Implementierung von Hyperautomatisierung im gesamten Prozess der sLLM-Erstellung, einschließlich Datenerfassung, -vorverarbeitung, -training, -tests und -bereitstellung
Beseitigung von Halluzinationsphänomenen und Bereitstellung von sLLM-Testfunktionen
Schnelle sLLM-Erstellung per Drag-and-Drop und Sicherstellung der sLLM-Zuverlässigkeit durch regelmäßige parallele Daten-Trainings
Unternehmen können mit sLLMs, die aus verschiedenen Foundation-Modellen zusammengestellt wurden, maßgeschneiderte KI-Dienste selbst entwickeln.
sLLMs sind im Vergleich zu LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT, HyperclovaX und Gemini zwar kleiner, ermöglichen aber ein spezialisiertes Training für bestimmte Bereiche. Sie verbrauchen auch deutlich weniger Rechenressourcen, was die Entwicklungskosten senkt und die Sicherheit erhöht. Die Verwendung von sLLMs ermöglicht die effiziente Einrichtung von unternehmensspezifischen KI-Diensten.
SK C&C (CEO: Yoon Phong-young, skcc.co.kr) kündigte heute an, dass die Plattform „Solur LLMOps“ (im Folgenden „Solur LLMOps“) bereitgestellt wird, um Unternehmen die einfache und schnelle Implementierung maßgeschneiderter sLLMs (Small Large Language Models) zu ermöglichen.
SK C&C hat im Laufe der Entwicklung und des Betriebs von generativen KI-Diensten in verschiedenen Branchen wie Finanzwesen, Fertigung, Telekommunikation und Dienstleistungen in Zusammenarbeit mit zahlreichen Kunden Erkenntnisse über die Anwendung von generativen KI-Foundation-Modellen, die Kombination und das Training von Unternehmensdaten sowie das gesamte Verfahren der Implementierung von maßgeschneiderten sLLMs für Unternehmen in „Solur LLMOps“ integriert.
Foundation-Modelle werden mit strukturierten und unstrukturierten Daten trainiert und unterstützen so die Ausführung verschiedener KI-Aufgaben wie Sprachverständnis, Text- und Bildgenerierung sowie natürlichsprachliche Konversation.
„Solur LLMOps“ unterstützt zunächst die Kombination und Verwendung verschiedener externer Foundation-Modelle.
Neben kommerziellen LLMs wie OpenAI ChatGPT und Naver Cloud HyperclovaX können auch verschiedene Foundation-Modelle verwendet werden, die auf Open-Source-LLMs basieren. Die Plattform empfiehlt die Foundation-Modelle, die für die Erstellung von sLLMs für spezifische KI-Anforderungen von Unternehmen erforderlich sind, und unterstützt den Auswahl-, Kombinations- und Nutzungsprozess.
Insbesondere wird Hyperautomatisierung auf alle Phasen des Prozesses angewendet, von der Datenerfassung und -vorverarbeitung über die automatische Generierung von Trainingsdaten und die Verwendung externer Foundation-Modelle für das Training bis hin zur Erstellung und zum Testen von sLLMs. Dies erhöht die Effizienz und senkt die Kosten im Prozess der Erstellung von maßgeschneiderten sLLMs für Unternehmen.
„Solur LLMOps“ erfasst Unternehmensdaten und verarbeitet gleichzeitig unstrukturierte Daten automatisch zu Trainingsdaten. Anschließend werden die ausgewählten externen generativen KI-Foundation-Modelle verwendet, um schnell zu trainieren und sLLMs zu erstellen, die auf die Geschäftsziele des Unternehmens abgestimmt sind. Die Plattform bietet eine Serverless-Architektur für die Verwaltung von Trainingsressourcen, um begrenzte Ressourcen optimal zu nutzen.
„Solur LLMOps“ bietet auch Funktionen zur Beseitigung von Halluzinationsphänomenen (Halluzinationen), bei denen die KI falsche Informationen generiert, sowie zum Testen von sLLMs.
Die Plattform stellt automatisierte KI-Tools bereit, um Halluzinationen in jeder Phase des Prozesses von der Datenvorverarbeitung über die Modellgenerierung bis hin zur Bewertung und Nutzung zu behandeln. So können auch Nichtfachleute sLLMs sicher erstellen.
Mithilfe des Chat-Fensters in „Solur LLMOps“ können Sie einfache Fragen stellen, um die Vollständigkeit des Modells zu testen. Die Plattform stellt auch automatisch Testfragen bereit.
Darüber hinaus bietet „Solur LLMOps“ eine benutzerfreundliche Oberfläche (UI) und ein benutzerfreundliches Erlebnis (UX), um schnelle sLLM-Modelle zu erstellen, die perfekt auf die Arbeitsumgebung des Unternehmens abgestimmt sind, und die Zuverlässigkeit des Modells zu gewährleisten.
Benutzer können Daten auf dem Bildschirm auswählen und die Schritte von der Datenbereinigung über die Modelloptimierung bis hin zum Testen mithilfe eines einfachen Drag-and-Drop-Verfahrens (Drag & Drop) mehrmals wiederholen. Neben der Verarbeitung großer Datenmengen können auch parallele Trainings mit mehreren Foundation-Modellen mit nur wenigen Mausklicks durchgeführt werden.
So können Praktiker in Unternehmen einfach sLLMs erstellen, die auf ihre eigenen Aufgaben zugeschnitten sind, und diese für verschiedene Aufgaben verwenden.
„Die wichtigsten Funktionen von Solur LLMOps sind in Projekten zur Erstellung von generativen KI-Systemen für Finanzinstitute und SK-Unternehmen implementiert“, sagte Cha Ji-won, Leiter der G.AI Group von SK C&C. „Wir werden uns weiterhin aktiv für die Verbreitung von maßgeschneiderten sLLMs für Unternehmen in allen Branchen einsetzen.“
Website: http://www.skcc.com
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Manager Ji Yoon-jin
