El modelo de lenguaje confiable (TLM) elimina el principal obstáculo para el uso empresarial de los LLM
SAN FRANCISCO, 25 de abril de 2024 (GLOBE NEWSWIRE) – Una startup nacida en un laboratorio de computación cuántica ha revelado la solución a uno de los mayores problemas de la IA generativa.
laboratorio limpio hoy lanzó el Modelo de lenguaje confiable (TLM), un avance fundamental en la IA generativa que detecta cuándo los modelos de lenguaje grandes (LLM) están alucinando.
Steven Gawthorpe, PhD, director asociado y científico de datos senior del Berkeley Research Group, calificó el modelo de lenguaje confiable como “la primera respuesta viable a las alucinaciones de LLM que he visto”.
La IA generativa está preparada para transformar todas las industrias y profesiones, pero enfrenta un desafío importante en las “alucinaciones”, cuando los LLM generan resultados incorrectos o engañosos. Una determinada respuesta de LLM puede parecer convincente. ¿Pero es correcto? ¿Se basa en la realidad? Los LLM no ofrecen forma de estar seguro. Esto hace que la automatización de tareas delicadas con IA generativa sea casi imposible.
La falta de confianza es el obstáculo importante para la adopción empresarial de LLM. Miles de millones de dólares en ganancias de productividad están encerrados detrás de este dilema. Cleanlab es el primero en resolverlo.
TLM de Cleanlab combina estimación de incertidumbre de clase mundial, ensamblaje automático de ML y algoritmos de información cuántica reutilizados para la informática general para agregar confianza a la IA generativa. Su API se adapta a cualquier LLM y produce una puntuación de confiabilidad confiable para cada respuesta.
En los puntos de referencia estándar de la industria para la confiabilidad del LLM, el TLM supera a otros métodos en todos los ámbitos. Ofrece un rendimiento que no sólo es superior, sino consistentemente superior, lo que brinda a las empresas la confianza para confiar en la IA generativa para trabajos importantes.
Por ejemplo, las empresas pueden utilizar el TLM para automatizar los reembolsos de los clientes, incorporando a un revisor humano cada vez que la respuesta de un LLM cae por debajo de un nivel predeterminado de confiabilidad.
“TLM de Cleanlab nos brinda el poder de miles de científicos de datos para enriquecer los datos y fortalecer los resultados de LLM, proporcionando un retorno de la inversión de 10 a 100 veces para muchos de nuestros clientes. En comparación con lo que está haciendo Cleanlab, otras herramientas ni siquiera están en el mismo campo de juego”, dijo Gawthorpe.
“TLM de Cleanlab es una solución verdaderamente pionera para abordar eficazmente las alucinaciones”, añadió Akshay Pachaar, ingeniero de inteligencia artificial de Lightning.ai. “La integración de las puntuaciones de confiabilidad de Cleanlab transforma los flujos de trabajo humanos, permitiendo hasta un 90% de automatización. No solo conserva cientos de horas de mano de obra por semana, sino que también aumenta nuestra eficiencia en el procesamiento de conjuntos de datos sustanciales para el enriquecimiento de datos, el análisis de documentos y registros de chat y otras tareas a gran escala. Tiene el potencial de revolucionar la forma en que gestionamos y obtenemos valor de los datos”.
La historia continúa
Además de hacer que los LLM sean más confiables, el TLM también los hace más precisos. Funciona como una especie de súper LLM, que verifica el resultado de los LLM para ofrecer mejores resultados que los LLM por sí solos. en puntos de referencia Al comparar la precisión de GPT4 con GPT4 + TLM, la combinación de GPT4 y TLM supera al GPT4 por sí solo en todo momento. Esto hace que el TLM sea ideal para escenarios como:
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RAG (Generación Aumentada de Recuperación): Proporcionar a los LLM un contexto más confiable
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Chatbots empresariales: responder con precisión a las preguntas de clientes y empleados
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Extracción de datos: extracción de información compleja de archivos PDF
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Análisis de valores: escaneo de reseñas de acciones para encontrar la señal de compra más fuerte.
Al igual que otros productos de Cleanlab, TLM tiene sus raíces en la innovadora investigación de los fundadores sobre la incertidumbre en los conjuntos de datos de IA. Su director ejecutivo, Curtis Northcutt, pasó ocho años trabajando con el inventor de la computadora cuántica para comprender cómo extraer cálculos confiables a partir de datos arbitrarios. Su científico jefe, Jonas Mueller, dirigió el desarrollo de AutoGluon, la plataforma Auto-ML de código abierto y estándar de la industria para AWS. Su CTO, Anish Athlaye, es uno de los desarrolladores de ML más reconocidos del mundo, con más de 30.000 estrellas de GitHub por sus proyectos personales.
AWS, Google, JPMorgan Chase, Tesla y Walmart son algunas de las empresas Fortune 500 que utilizan la tecnología de Cleanlab para mejorar sus entradas de datos. Ahora Cleanlab está aplicando esa misma experiencia a la producción de LLM, con implicaciones económicas que son, en todo caso, incluso mayores.
“Este es un punto de inflexión para la IA generativa en la empresa”, dijo el director ejecutivo de Cleanlab, Curtis Northcutt. “Agregar confianza a los LLM cambiará el cálculo en torno a su uso. Siempre tendremos alguna versión de alucinaciones. La diferencia es que ahora tenemos una potente solución para detectarlos y gestionarlos. Eso significa que las empresas pueden implementar IA generativa para casos de uso que antes eran impensables y desbloquear una nueva e importante fuente de productividad e ingresos”.
Para obtener más información sobre Cleanlab TLM para empresas, visite https://cleanlab.ai/tlm.
Acerca de Cleanlab
Fundada en 2021 por tres doctores en informática del MIT y con la confianza de cientos de organizaciones importantes, incluidas AWS, Chase, Google y Tesla, laboratorio limpio agrega confianza a cada entrada y salida de los procesos basados en datos al convertir datos poco confiables en modelos e información confiables. La plataforma de datos de inteligencia artificial de Cleanlab, Cleanlab Studio, encuentra y corrige automáticamente errores en conjuntos de datos estructurados y no estructurados, como datos visuales, de texto y tabulares, y agrega más de 30 dimensiones de puntuaciones de calidad/confianza para puntos de datos. Su modelo de lenguaje confiable (TLM) ofrece la primera forma confiable de evaluar la confiabilidad de los resultados de LLM. Reconocida como una empresa Forbes AI 50, Cleanlab tiene su sede en San Francisco y está respaldada por inversores líderes, incluidos Menlo Ventures, Bain Capital Ventures, Databricks Ventures, TQ Ventures, Samsung Ventures y ángeles, incluidos los directores ejecutivos y fundadores de Yahoo, GitHub, Mosaic y Okta. .
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