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Utilizando diversos modelos de fundação fornecidos por LLMs comerciais como ChatGPT e ClovaX, e LLMs de código aberto
Implementação de hiperautomação em todo o processo de criação de sLLM, incluindo coleta e pré-processamento de dados, treinamento, teste e fornecimento.
Também oferece recursos para remover o fenômeno de alucinação (Hallucination) e testar o sLLM.
Criação rápida de sLLM por meio de arrastar e soltar e garantia da confiabilidade do sLLM por meio de aprendizado paralelo de dados frequentes.
A era em que as empresas podem implementar serviços de IA personalizados por meio de sLLM (Modelos de Linguagem Grande de Pequeno Porte), combinando livremente vários modelos de fundação, está se abrindo.
O sLLM é menor do que LLMs (Modelos de Linguagem Grande) como ChatGPT, HyperclovaX e Gemini, mas pode ser treinado para se especializar em áreas específicas. Ele também consome muito menos recursos computacionais, o que reduz os custos de desenvolvimento e aumenta a segurança. Ao usar o sLLM, as empresas podem construir serviços de IA exclusivos de forma eficiente.
A SK C&C (Presidente: Yoon Fung-young, skcc.co.kr) anunciou hoje que oferecerá a plataforma 'Solur LLMOps' (doravante 'Solur LLMOps'), que ajuda as empresas a implementar sLLM (Modelos de Linguagem Grande de Pequeno Porte) personalizados de forma fácil e rápida.
A SK C&C incorporou o 'Solur LLMOps' com o know-how acumulado no processo de construção e operação de serviços de IA generativos em várias indústrias, incluindo finanças, manufatura, telecomunicações e serviços, em colaboração com vários clientes, incluindo métodos de aplicação de modelos de fundação de IA generativos, métodos de combinação e treinamento de dados corporativos e o processo completo de implementação de sLLM personalizado para cada empresa.
Os modelos de fundação aprendem dados estruturados e não estruturados para suportar várias tarefas de IA, como compreensão da linguagem, geração de texto e imagens e conversação em linguagem natural.
O 'Solur LLMOps' primeiro suporta a combinação e uso de vários modelos de fundação externos.
Além de LLMs comerciais como ChatGPT do OpenAI e HyperclovaX do Naver Cloud, ele também pode usar vários modelos de fundação criados com LLMs de código aberto. Ele recomenda, seleciona, combina e usa os modelos de fundação necessários para construir um sLLM que atenda às características de IA da empresa.
Em particular, ele aplica hiperautomação (automação ultra) a todo o processo, incluindo △coleta e pré-processamento de dados △geração automática de dados de treinamento △treinamento usando modelos de fundação externos △criação e teste de sLLM, para melhorar drasticamente a eficiência e reduzir custos no processo de construção de sLLM personalizado para empresas.
Na verdade, o 'Solur LLMOps' gera automaticamente dados de treinamento pré-processando dados não estruturados enquanto coleta os dados que a empresa possui. Em seguida, ele usa o modelo de fundação de IA generativo externo selecionado para aprender rapidamente e completar o sLLM que atende ao propósito comercial da empresa. Além disso, ele fornece uma arquitetura que permite otimizar recursos limitados por meio da gestão de recursos de aprendizado sem servidor (Serverless).
O 'Solur LLMOps' também oferece recursos para remover o fenômeno de alucinação (Hallucination) de IA, em que a IA gera respostas incorretas, e testar o sLLM.
Ele fornece ferramentas de automação de IA que lidam com alucinação em cada etapa, desde o pré-processamento de dados e criação de modelos até avaliação e uso, para que até mesmo não especialistas possam criar sLLM com segurança.
Você pode executar um teste de integridade simplesmente fazendo uma pergunta simples na janela de bate-papo do 'Solur LLMOps', e ele também fornece automaticamente as perguntas necessárias para o teste.
Além disso, o 'Solur LLMOps' fornece uma interface de usuário (UI) e experiência do usuário (UX) amigáveis para criar rapidamente modelos de sLLM que atendam ao ambiente de trabalho corporativo e garantir sua confiabilidade.
Os usuários podem executar repetidamente tarefas, desde a purificação de dados até a otimização e teste de modelos, simplesmente selecionando dados na tela da web e usando o método simples de arrastar e soltar (Drag & Drop). O processamento de vários dados e o treinamento paralelo simultâneo usando vários modelos de fundação também podem ser facilmente realizados com apenas operações do mouse.
Isso permite que os profissionais de campo nas empresas criem facilmente os sLLMs de que precisam para seu trabalho e os usem em várias tarefas.
Cha Ji-won, chefe do G.AI Group da SK C&C, disse: “As principais funções incluídas no Solur LLMOps foram aplicadas a projetos de construção de IA generativos para empresas financeiras e afiliadas da SK”, e acrescentou: “Começando com isso, faremos o nosso melhor para espalhar o sLLM personalizado para empresas em todas as indústrias na Coréia.”
Website: http://www.skcc.com
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