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

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…