- SK C&C, 고객 맞춤형 sLLM 구현 지원 플랫폼 ‘솔루어 LLMOps’ 선보여 > 뉴스 - 스타트업 커뮤니티 씬디스
- 챗GPT, 클로바X 등 상용 LLM, 오픈소스 LLM이 제공하는 다양한 파운데이션 모델 활용데이터수집∙전처리∙학습∙테스트∙서빙 등 sLLM 제작…, 스타트업에 종사하시는 여러분들의 놀이터 씬디스는 스타트업 커뮤니티 입니다.
Menggunakan berbagai model dasar yang disediakan oleh LLM komersial seperti ChatGPT dan Clova X, serta LLM open source.
Menerapkan hiperotomatisasi (hyperautomation) pada seluruh proses pembuatan sLLM, termasuk pengumpulan data, prapemrosesan, pelatihan, pengujian, dan penyajian.
Menawarkan fungsi penghapusan halusinasi (Hallucination) dan pengujian sLLM.
Memungkinkan pembuatan sLLM dengan cepat melalui drag and drop, serta memastikan keandalan sLLM melalui pembelajaran paralel data yang dilakukan secara berkala.
Era di mana perusahaan dapat membuat sendiri layanan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka telah tiba, melalui sLLM yang dikombinasikan dari berbagai model dasar.
sLLM berukuran lebih kecil dibandingkan dengan LLM (model bahasa besar) seperti ChatGPT, Hyperclova X, dan Gemini, tetapi mampu dilatih secara khusus pada bidang tertentu. Karena membutuhkan sumber daya komputasi yang jauh lebih sedikit, sLLM dapat mengurangi biaya pengembangan dan meningkatkan keamanan. Dengan memanfaatkan sLLM, perusahaan dapat membangun layanan AI khusus secara efisien.
SK C&C (Presiden Direktur: Yoon Phong Young, skcc.co.kr) pada tanggal 20 hari ini mengumumkan peluncuran platform ‘Solur LLMOps’ (selanjutnya disebut ‘Solur LLMOps’), yang memungkinkan perusahaan untuk membuat sLLM (model bahasa besar kecil) yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka dengan mudah dan cepat.
SK C&C telah mengumpulkan berbagai strategi penerapan model dasar AI generatif, pengetahuan tentang penggabungan dan pelatihan data perusahaan, dan seluruh proses pembuatan sLLM yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan dalam ‘Solur LLMOps’, yang didasarkan pada pengalaman membangun dan mengoperasikan layanan AI generatif bersama dengan berbagai klien di berbagai industri seperti keuangan, manufaktur, telekomunikasi, dan jasa.
Model dasar mendukung berbagai tugas AI seperti pemahaman bahasa, pembuatan teks dan gambar, serta percakapan bahasa alami dengan mempelajari data terstruktur dan tidak terstruktur.
‘Solur LLMOps’ pertama-tama mendukung penggabungan dan penggunaan berbagai model dasar eksternal.
Tidak hanya LLM komersial seperti ChatGPT dari OpenAI dan Hyperclova X dari Naver Cloud, tetapi juga berbagai model dasar yang dibuat dari LLM open source dapat digunakan. Platform ini merekomendasikan model dasar yang diperlukan untuk membangun sLLM yang sesuai dengan karakteristik AI perusahaan, dan mendukung proses pemilihan, penggabungan, dan penggunaan model dasar tersebut.
Terutama, hiperotomatisasi (hyperautomation) diterapkan pada seluruh proses, termasuk △pengumpulan dan prapemrosesan data △pembuatan data pelatihan otomatis △pelatihan menggunakan model dasar eksternal △pembuatan dan pengujian sLLM, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya dalam proses pembuatan sLLM yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan.
Secara khusus, ‘Solur LLMOps’ secara otomatis menghasilkan data pelatihan dengan memproses data tidak terstruktur secara bersamaan dengan pengumpulan data yang dimiliki perusahaan. Setelah itu, pelatihan dilakukan dengan cepat menggunakan model dasar AI generatif eksternal yang dipilih, dan sLLM yang sesuai dengan tujuan bisnis perusahaan diselesaikan. Selain itu, arsitektur yang memungkinkan optimalisasi sumber daya terbatas disediakan melalui manajemen sumber daya pembelajaran tanpa server (Serverless).
‘Solur LLMOps’ juga menawarkan fungsi penghapusan halusinasi (Hallucination) AI yang menghasilkan jawaban yang salah dan fungsi pengujian sLLM.
Dengan menyediakan alat otomatisasi AI yang menangani halusinasi pada setiap tahap, mulai dari prapemrosesan data, pembuatan model, evaluasi, hingga penggunaan, siapa pun dapat membuat sLLM dengan tenang.
Pengujian kelengkapan dapat dilakukan dengan mengajukan pertanyaan sederhana melalui jendela obrolan ‘Solur LLMOps’, dan pertanyaan yang diperlukan untuk pengujian juga disediakan secara otomatis.
Selain itu, ‘Solur LLMOps’ menyediakan antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) yang ramah pengguna untuk pembuatan model sLLM yang cepat dan tepat sesuai dengan lingkungan kerja perusahaan serta untuk memastikan keandalannya.
Pengguna dapat melakukan pekerjaan berulang seperti pemurnian data hingga penyetelan dan pengujian model dengan memilih data di layar web dan menggunakan metode drag and drop (seret dan lepas) yang sederhana. Pemrosesan sejumlah besar data serta pembelajaran paralel yang simultan menggunakan sejumlah besar model dasar dapat dilakukan dengan mudah hanya dengan mengoperasikan mouse.
Dengan demikian, staf di lapangan dapat dengan mudah membuat sLLM yang mereka butuhkan untuk pekerjaan mereka dan menggunakannya dalam berbagai tugas.
Cha Ji-won, kepala G.AI Group di SK C&C, mengatakan, "Fitur utama yang terdapat dalam Solur LLMOps telah diterapkan dalam proyek pembuatan AI generatif untuk perusahaan keuangan dan afiliasi SK." Ia menambahkan, "Kami akan berupaya keras untuk menyebarkan sLLM yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan di seluruh industri domestik, dimulai dari sini."
Situs web: http://www.skcc.com
Kontak
SK㈜ C&C
Tim Humas
Manajer Ji Yoon-jin
Komentar0