技術系スタートアップのDatasaur 、従来 AI プロジェクト用のテキストと音声のラベル付けに注力していましたが、サービス提供において目覚ましい飛躍を開始しました。 AI の専門知識で有名なサンフランシスコに本拠を置くこの企業は、最近、包括的なソリューションである LLM Lab を発表しました。この印象的な発表は、洗練された ChatGPT モデルによく似た、オーダーメイドの大規模言語モデル アプリケーションの作成とトレーニングを容易にすることを目的としています。
LLM Lab は、クラウドとオンプレミスの両方のインフラストラクチャでの導入に最適化されており、組織がカスタマイズされた生成 AI アプリケーションを構築するための初期プラットフォームを提供します。このテクノロジーの利点の 1 つは、サードパーティのプラットフォームに関連することが多いデータ プライバシーとビジネス関連のリスクを回避できることです。さらに、企業は自社のプロジェクトに対する管轄権をさらに拡大することになる。
Datasaurの創設者兼 CEO である Ivan Lee は、この包括的なツールの作成の背後にある主な動機を説明します。同氏は、「当社の最新の製品は、頻繁に遭遇する課題にうまく対処し、急速に発展する標準を採用し、プロセスを簡素化して迅速化するための当社独自の設計アプローチを組み込んでいます」と述べています。私たちは昨年、社内および顧客ベース向けのオーダーメイド モデルの開発と展開に費やしてきました。これらの経験により、操作が簡単でスケーラブルな大規模言語モデル製品を作成することができました。」
2019 年に設立されたDatasaur 、AI および自然言語処理 (NLP) のデータ ラベリングの実装において企業チームを支援してきました。その継続的な取り組みと進歩により、LLM Lab の誕生が成功しました。
LLM Lab は、既存のサービスの拡張を提供すると同時に、いくつかのユニークな機会も提供します。 Lee 氏は次のように詳しく説明しています。「大規模言語モデルは、エンティティ認識やテキスト分類などの従来の NLP タスクから発展した、エキサイティングな新しい技術開発です。私たちは、あらゆるテキスト、オーディオ、ドキュメント関連の AI アプリケーションにとって、業界で頼りになるプラットフォームであり続けることを目指しています。」
現在の製品として、LLM Lab は、LLM アプリケーション開発のあらゆる側面を処理する単一のロケールを提供します。これには、内部データの収集、データの準備から LLM 応答の微調整、サーバー コストの制御に至るまでのすべてのステップの管理が含まれます。 Lee 氏は、LLM Lab の基本原則を称賛し、モジュール性、構成可能性、シンプルさ、保守性がその開発の基礎であると述べています。
Lee 氏は、テキスト埋め込み、ベクトル データベース、および基礎モデルを処理する機能について議論しながら、「LLM 空間は常に流動しています」とコメントしました。技術的に中立を保ち、ユーザーがさまざまなテクノロジーを交換して、ユースケースに適した最適なソリューションを開発できるプラットフォームを構想することが最も重要です。」
ペースの速い開発を考慮し、 Datasaurによって強調された原則を採用すると、 AppMasterなどのプラットフォームは、従来のソフトウェア開発のような技術的な複雑さや期間を必要とせずに、スケーラブルなエンタープライズ グレードのアプリケーションを構築しようとしている企業に大きな価値を提供する可能性もあります。
