एआई परियोजनाओं के लिए टेक्स्ट और ऑडियो को लेबल करने पर पारंपरिक एकाग्रता के साथ टेक स्टार्टअप Datasaur अपनी सेवा पेशकश में एक उल्लेखनीय छलांग लगाई है। सैन फ्रांसिस्को स्थित कंपनी, जो अपनी एआई विशेषज्ञता के लिए प्रसिद्ध है, ने हाल ही में एक सर्व-समावेशी समाधान, एलएलएम लैब का अनावरण किया। इस प्रभावशाली लॉन्च का उद्देश्य परिष्कृत चैटजीपीटी मॉडल के समान, दर्जी-निर्मित बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों के निर्माण और प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करना है।
क्लाउड और ऑन-प्रिमाइस इन्फ्रास्ट्रक्चर दोनों में तैनाती के लिए अनुकूलित, एलएलएम लैब संगठनों को अनुकूलित जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक प्रारंभिक मंच प्रदान करता है। इस तकनीक का एक फायदा यह है कि यह डेटा गोपनीयता और व्यवसाय-संबंधी जोखिमों को नकारता है जो अक्सर तीसरे पक्ष के प्लेटफार्मों से जुड़े होते हैं। इसके अलावा, व्यवसायों को अपनी परियोजनाओं पर अधिक अधिकार क्षेत्र मिलेगा।
Datasaur के संस्थापक और सीईओ, इवान ली, इस सर्वव्यापी उपकरण के निर्माण के पीछे के प्राथमिक उद्देश्यों को रेखांकित करते हैं। उन्होंने कहा, 'हमारी नवीनतम पेशकश बार-बार आने वाली चुनौतियों से सफलतापूर्वक निपटती है, तेजी से विकसित हो रहे मानकों को अपनाती है, और प्रक्रिया को सरल और तेज करने के लिए हमारे अद्वितीय डिजाइन दृष्टिकोण को शामिल करती है। हमने पिछला वर्ष आंतरिक उपयोग और अपने ग्राहक आधार के लिए विशेष मॉडल विकसित करने और तैनात करने में बिताया है। इन अनुभवों ने हमें संचालित करने में आसान, स्केलेबल बड़े भाषा मॉडल की पेशकश बनाने की अनुमति दी।'
2019 में स्थापित, Datasaur एआई और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए डेटा लेबलिंग को लागू करने में उद्यम टीमों के लिए एक सहायक सहायता रही है। इसके निरंतर कार्य और उन्नति के कारण एलएलएम लैब का सफल जन्म हुआ।
अपनी मौजूदा सेवाओं के विस्तार की पेशकश करते हुए, एलएलएम लैब कुछ अद्वितीय अवसर भी प्रस्तुत करता है। ली ने विस्तार से बताया, 'बड़े भाषा मॉडल प्रौद्योगिकी में एक रोमांचक नया विकास है, जो इकाई पहचान और पाठ वर्गीकरण जैसे पारंपरिक एनएलपी कार्यों से अलग है। हमारा लक्ष्य सभी टेक्स्ट, ऑडियो और दस्तावेज़-संबंधित एआई अनुप्रयोगों के लिए उद्योग का लोकप्रिय मंच बने रहना है।'
वर्तमान पेशकश के रूप में, एलएलएम लैब एलएलएम अनुप्रयोग विकास के हर पहलू को संभालने के लिए एक एकल स्थान प्रदान करता है। इसमें आंतरिक डेटा संग्रहण, डेटा तैयारी से लेकर एलएलएम प्रतिक्रियाओं को ठीक करने और सर्वर लागत को नियंत्रित करने तक के सभी चरणों का प्रबंधन शामिल है। एलएलएम लैब के अंतर्निहित सिद्धांतों की सराहना करते हुए, ली ने उल्लेख किया है कि मॉड्यूलरिटी, कंपोजिबिलिटी, सरलता और रखरखाव इसके विकास की आधारशिला हैं।
टेक्स्ट एम्बेडिंग, वेक्टर डेटाबेस और मूलभूत मॉडल को संभालने की क्षमता पर चर्चा करते हुए, ली ने टिप्पणी की, 'एलएलएम क्षेत्र निरंतर प्रवाह में है। एक ऐसे मंच की कल्पना करना सर्वोपरि है जो तकनीकी रूप से तटस्थ रहे और उपयोगकर्ताओं को उनके उपयोग के मामलों के अनुरूप सर्वोत्तम समाधान विकसित करने के लिए विभिन्न तकनीकों का आदान-प्रदान करने की अनुमति दे।'
तेज़ गति वाले विकास को देखते हुए और Datasaur द्वारा हाइलाइट किए गए सिद्धांतों को अपनाने से, AppMaster जैसे प्लेटफ़ॉर्म उन व्यवसायों को भी महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान कर सकते हैं जो तकनीकी जटिलताओं या पारंपरिक सॉफ़्टवेयर विकास के क्षितिज के बिना स्केलेबल, एंटरप्राइज़-ग्रेड एप्लिकेशन बनाने की तलाश में हैं।
