Искусственный интеллект Hamming: быстрый способ сделать ваши запросы, RAG и AI-агенты более надежными

 Hamming AI: An AI Startup that Provides Fastest Way to Make Your Prompts, RAG, and AI Agents More Reliable

“`html

Hamming AI: Искусственный Интеллект, Обеспечивающий Самый Быстрый Способ Сделать Ваши Prompt’ы, RAG и Агентов ИИ Более Надежными

Внедрение RAG и AI-агентов эффективно производить в несколько этапов сложно. Результаты LLM могут радикально изменяться путем настройки всего нескольких параметров, таких как определение вызова функции или параметры извлечения. Необходимо проводить много проб и ошибок при написании prompt’ов вручную, чтобы добиться их хорошей работы. Не говоря уже о том, что обновленные модели часто делают старые prompt’ы неиспользуемыми.

Решение от Hamming AI

Знакомьтесь с Hamming AI – инновационной стартап-компанией, которая предоставляет платформу для экспериментов, чтобы помочь командам в разработке надежных решений искусственного интеллекта. Hamming AI нацелен на помощь инженерным и продуктовым командам в создании систем искусственного интеллекта, способных улучшаться с минимальным вмешательством человека.

Hamming AI поддерживает основные отрасли, такие как юридическая, медицинская, финансовая, туристическая и другие, в их усилиях по созданию долговечных продуктов в области искусственного интеллекта. Сотрудничество между командами внедрено в Hamming AI. В области высокорискованных сфер, где неправильный ответ может привести к регуляторным последствиям или значительному оттоку, Hamming AI является экспертом в помощи компаниям.

Практические решения

Для автоматизации создания prompt’ов Hamming AI представили Prompt Optimizer, новую функцию, которая находится на стадии бета-тестирования. Hamming AI генерирует различные варианты prompt’ов с использованием LLM. Их адъюдикатор LLM оценивает эффективность конкретного prompt’а при выполнении задания. Они выявляют экстремальные случаи и применяют их для улучшения нескольких примеров prompt’a.

Используя продукты Hamming AI, вы можете создавать продукты искусственного интеллекта, ориентированные на конкретные отрасли, такие как:

  • Организация золотых наборов данных с уже реализованной версионностью.
  • Преобразование трасс в тестовые случаи с легкостью и интеграция их в ваш золотой набор данных.
  • Оптимизированные оценки RAG для быстрого выявления узких мест в потоке данных.
  • Система Hamming AI будет оценивать производительность потока данных на каждом наборе данных, используя наши собственные оценки для точности, тональности, галлюцинаций, точности и полноты.

Цель Hamming заключается в создании среды для тестирования продуктов искусственного интеллекта. Он автоматизирует процесс оценки, используя большие языковые модели (LLM). То, что делает Hamming, практически идентично тому, как группа специалистов по искусственному интеллекту внимательно рассматривает результаты модели ИИ. По сравнению с часами, которые бы заняло вручную тестирование различных конфигураций и наборов данных, автоматизированное тестирование является огромным временным экономичным для разработчиков. По сравнению со старомодным методом человеческой рецензии, Hamming утверждает, что работает в 20 раз быстрее и в 10 раз дешевле.

Дополнительные преимущества

Кроме скорости и эффективности, у Hamming есть еще несколько преимуществ. Команды могут быть уверены, что используют самые последние данные благодаря версионированию набора данных, и они могут точно видеть, как различные итерации сравниваются благодаря отслеживанию экспериментов. Кроме того, Hamming позволяет разработчикам создавать метрики, идеально подходящие для их требований.

Практические советы

Если вы хотите использовать ИИ в своем бизнесе, оптимально применяйте Hamming AI. Проанализируйте, как ИИ может улучшить ваш бизнес и определите ключевые показатели производительности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно, начиная с небольших проектов, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru


“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…