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A Composition of Experts

あらゆるユースケースに対応できる、最も柔軟で1兆を超えるパラメータを持つモデルでありながら、小型モデルの性能を備えています。

大規模で兆単位のパラメータを持つモデルは、一般的な知識に対しては驚異的な精度を誇りますが、企業に特有な情報への適応には苦労します。さらに悪いことに、ある用途のためにファインチューニングされた場合、他の用途では精度が落ちる可能性があります。小規模なモデルは、特定のユースケースのために学習することができますが、大規模な組織の幅広いニーズに対応することはできません。

Composition of Expertsモデルは、最大規模のモデルにしか見出せない知識の広さと深さを、小規模モデルの学習可能性、柔軟性、パフォーマンスと組み合わせることで、この問題を解決します。これは、欠点のない「両方の長所を併せ持つ」ソリューションです。

Composition of Experts

  • 小さなエキスパート・モデルをいくつでも組み合わせて、一つの大きなモデルにすることができます
  • モデルは簡単かつ迅速にファインチューニング可能
  • ルーターモデルは、ユーザーのプロンプトを適切なエキスパートモデルに誘導し、役割とルールに基づくアクセス制御を可能にします
  • 推論に関連するエキスパートモデルのみにクエリを発行し、コストを10分の1に削減

オープンソース

  • 最新のオープンソースモデルを活用
  • データのプライバシーや所有権に関する懸念を払拭

モデルの所有権

  • SambaNovaの顧客は、常に自分たちのデータでファインチューニングされたモデルを所有
  • コンプライアンス達成能力の向上
  • データの安全性とプライベート性を確保

学習

  • プライベートデータを使ったモデルのファインチューニングを迅速かつ簡単に行うことができる。
  • 継続的なファインチューニングを行うことで、モデルを常に最新の状態に保つことができます。

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