스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)

Az SK C&C bemutatja a 'Soluer LLMOps' platformot, amely támogatja a testreszabott sLLM-ek implementációját az ügyfelek számára

  • Írás nyelve: Koreai
  • Országkód: Minden országcountry-flag
  • Informatika

Létrehozva: 2024-05-20

Létrehozva: 2024-05-20 11:29

A ChatGPT, a ClovaX és egyéb kereskedelmi LLM-ek, valamint az nyílt forráskódú LLM-ek által biztosított különböző alapmodellek használata.

A sLLM készítés teljes folyamatában, beleértve az adatgyűjtést, az előfeldolgozást, a tanulást, a tesztelést és a kiszolgálást, a hiperautomatizálás megvalósítása.

A hallucináció (Hallucination) jelenségének kiküszöbölése és a sLLM tesztelési funkciók biztosítása is.

A drag and drop segítségével gyors sLLM létrehozása és a folyamatos párhuzamos adatbetanítás a sLLM megbízhatóságának biztosítása érdekében.

Eljött a korszak, amikor a vállalatok egyedi AI-szolgáltatásokat hozhatnak létre saját maguknak, a különböző alapmodellek szabadon kombinálható sLLM-jeinek (kis méretű nagyméretű nyelvi modellek) használatával.

Az sLLM-ek kisebbek, mint a ChatGPT, a HyperclovaX vagy a Gemini, mint LLM-ek (nagy nyelvi modellek), de képesek egy adott területre specializálódni. Szignifikánsan kevesebb számítási erőforrást igényelnek, ami csökkenti a fejlesztési költségeket és javítja a biztonságot. A sLLM-ek használatával a vállalatok hatékonyan építhetnek vállalati AI-szolgáltatásokat.

Az SK C&C (elnök-vezérigazgató: Yoon Phong-young, skcc.co.kr) bejelentette, hogy a vállalatok számára egy egyszerűen és gyorsan használható, egyedi sLLM-ek (kis méretű nagyméretű nyelvi modellek) létrehozását támogató platformot, a „Solur LLMOps”-t (a továbbiakban: „Solur LLMOps”) biztosítja.

Az SK C&C a generatív AI-szolgáltatások kialakításával és üzemeltetésével kapcsolatos tapasztalatait, amelyeket számos különböző iparágban (például pénzügy, gyártás, telekommunikáció, szolgáltatás) dolgozó ügyfelekkel együtt szerzett, a generatív AI alapmodellek alkalmazási lehetőségeit, a vállalati adatok integrálására és betanítására vonatkozó know-how-t, valamint a vállalatspecifikus sLLM-ek kialakításának teljes folyamatát integrálta a „Solur LLMOps” platformba.

Az alapmodellek strukturált és strukturálatlan adatokat tanulnak meg, hogy támogatást nyújtsanak különböző AI feladatok elvégzéséhez, mint például a nyelvi megértés, a szöveg és kép generálása, valamint a természetes nyelvi párbeszéd.

A „Solur LLMOps” elsősorban a különböző külső alapmodellek kombinálásának és használatának támogatásával foglalkozik.

Nem csak kereskedelmi LLM-eket, mint például az OpenAI ChatGPT vagy a Naver Cloud HyperclovaX, hanem nyílt forráskódú LLM-ekből származó különböző alapmodelleket is használhatunk. A platform javaslatokat tesz a vállalati AI-szolgáltatásokhoz szükséges alapmodellekre, és támogatja azok kiválasztását, kombinálását és használatát, hogy egy egyedi sLLM-et építsünk.

Különösen fontos kiemelni, hogy a hiperautomatizálás (hiperautomatizálás) alkalmazása a folyamat minden szakaszában – beleértve az adatgyűjtést és előfeldolgozást, az automatikus tanulási adatok generálását, a külső alapmodellek használatával történő betanítást, valamint az sLLM létrehozását és tesztelését – forradalmasítja a vállalatspecifikus sLLM-ek létrehozásának hatékonyságát és csökkenti a költségeket.

A „Solur LLMOps” valójában automatikusan generál tanulási adatokat a vállalat által birtokolt adatok gyűjtése és a strukturálatlan adatok előfeldolgozása révén. Ezt követően a kiválasztott külső generatív AI alapmodellt használva gyorsan betanítja az sLLM-et, és elkészíti a vállalati üzleti céloknak megfelelően. Továbbá, egy olyan architektúrát biztosít, amely a kiszolgáló nélküli (Serverless) tanulási erőforrás-kezeléssel optimalizálja a korlátozott erőforrásokat.

A „Solur LLMOps” a hallucináció (Hallucination, hallucináció) jelenségének kiküszöbölésére és az sLLM tesztelési funkcióinak biztosítására is alkalmas.

Az adat előfeldolgozás, a modell létrehozása, az értékelés és a felhasználás minden szakaszában automatizált AI eszközöket biztosít a hallucináció kezeléséhez, így a nem szakértők is biztonságosan létrehozhatnak sLLM-eket.

A „Solur LLMOps” chat ablakában egyszerű kérdések feltevésével végezhető el a befejezettség tesztelése, és a teszthez szükséges kérdéseket is automatikusan generálja.

Ezenkívül a „Solur LLMOps” felhasználóbarát felületet (UI) és felhasználói élményt (UX) biztosít, amely lehetővé teszi a vállalati környezetbe illeszkedő gyors sLLM modellek létrehozását és a megbízhatóság biztosítását.

A felhasználók a webes felületen kiválaszthatják az adatokat, és a drag and drop (húzd és dobd) módszerrel egyszerűen elvégezhetik az adatok finomhangolásától a modell beállításáig és teszteléséig terjedő feladatokat. Több adat feldolgozása és több alapmodell egyidejű, párhuzamos betanítása is egyszerűen, csak egérrel végezhető el.

Ennek eredményeként a vállalati környezetben dolgozó szakemberek könnyedén létrehozhatnak maguknak olyan sLLM-eket, amelyek megfelelnek a saját feladataiknak, és felhasználhatják azokat a különböző feladatok során.

Cha Ji-won, az SK C&C G.AI csoport vezetője elmondta: „A Solur LLMOps főbb funkcióit már alkalmazták a pénzügyi szektorban, valamint az SK-hoz kapcsolódó vállalatok generatív AI-projektekben is”. Hozzátette: „Ezt követően arra törekszünk, hogy a hazai iparágakban széles körben elterjesszük a vállalatspecifikus sLLM-eket.”

Weboldal: http://www.skcc.com

Kapcsolatfelvétel
SK㈜ C&C
PR csapat
Ji Yun-jin menedzser

Hozzászólások0