複雑さに依らない自然言語処理の精度
デジタル変革を実現する重要な要素である自然言語処理(NLP)は、センチメント分析、詐欺検出、自動サービスエージェント、チャットボットなど、ビジネスの改善や加速のために多くの業界で使用されています。しかしBERTや小規模なモデルでNLPを開発すると、精度が低く、コストやメンテナンスが困難で、説明責任に限界があるモデルになりがちです。
小さなNLPモデルを用いた場合の一般的な課題
01
それぞれのタスクやユースケースに個別のモデルを利用する結果、企業は何千もの個別のモデルを展開することになり、その管理は複雑で高価なものになってしまいます。
02
小規模なモデルでは、学習させる用語の数や分析できるテキストデータの量に制限があります。そのため、精度に限界があり、効果が激減してしまいます。
03
多数のモデルを管理することは困難で、それぞれのモデルで利用した学習データセットが不明であったり、多くのモデルが適切に文書化されていない可能性があります。このため説明可能性とコンプライアンスが大きな問題となります。
「AIベースのNLPは、デジタルトランスフォーメーションで成功したい企業のスタンダードになりつつあります。」
IDC
最先端の大規模言語モデルの適用
新しいコンテンツの生成
LLMは、従来の自然言語処理モデルをはるかに超える人間レベルの精度で言語データを理解し、質問やプロンプトに基づいて、文脈に応じた新しい言語を生成することができます。
非構造化データからインサイトを引き出す
組織のデータの80%は、情報量の多い電子メール、顧客との通話記録、ナレッジベース、レポートなどの非構造化データであり、従来のシステムやビジネス・ワークフローでは解釈することができません。大規模言語モデル(LLM)を使用することにより、組織はこれらの閉じ込められた洞察を引き出し、ビジネスを改善することができます。
非構造化データからインサイトを引き出す
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22倍高速な結果
Dataflow-as-a-Service は、これらのモデルの学習、更新、管理の複雑さを大幅に軽減し、企業データの管理と取り込みを合理化し、組織全体の透明性と監査可能性を向上させます。
すぐ利用可能なファンデーションモデル
SambaNova Dataflow-as-a-Service™ GPTは、事前にトレーニングされたGPTファンデーションモデルを提供し、企業独自の環境において無制限のファインチューニングや事前トレーニングを行うことにより、世界最高精度を達成することができます。
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Dataflow-as-a-Service GPTは、NLPのための最先端のファンデーションモデルへの最も速く、最も簡単で、保証されたパスです
価値創造までの時間短縮
Dataflow-as-a-Service は、モデルのトレーニング、更新、管理の複雑さを大幅に軽減し、企業データの管理と取り込みを合理化し、組織全体の透明性と監査可能性を向上させます。
比類ない柔軟さ
単一のファンデーションモデルで包括的な言語タスクのセットを正確に解決する柔軟性を備えているため、大規模言語モデルによって組織は従来のNLPの課題であるモデルの精度の低さ、透明性の制限とモデルのメンテナンスの高さを克服することができます。
圧倒的な使いやすさ
Dataflow-as-a-Serviceは、複雑な技術インフラの並列化や最適化を必要としない無制限かつシームレスな推論を実現し、企業がビジネスのニーズに応じてAI戦略をスケールアップすることを可能にします。
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