SentiSquare tworzy małe modele językowe precyzyjnie dopasowane do potrzeb klienta. Szkolimy własne transformery, aby tworzyć małe, wyspecjalizowane modele. Transformer to specjalna architektura sieci neuronowej, która zrewolucjonizowała dziedzinę przetwarzania języka naturalnego (NLP). Najbardziej zaawansowane współczesne modele językowe, takie jak ChatGPT i Gemini, oparte są na transformerach.
Podstawą naszej platformy są wyspecjalizowane małe modele językowe (SLM). Są one łatwe w adaptacji, szkoleniu i zapewniają wysoką dokładność. SLM zostały zaprojektowane z myślą o przetwarzaniu ogromnej liczby interakcji z klientami, zapewniając ich efektywną ocenę w czasie rzeczywistym. Działają bezpiecznie lokalnie, dzięki czemu Twoje wrażliwe dane zawsze pozostają pod Twoją pełną kontrolą.
Idealne rozwiązanie w przypadku scenariuszy obejmujących dane wrażliwe, dużą liczbę interakcji i wymagających krótkiego czasu reakcji.
Idealne do analiz ad hoc i szybko zmieniających się środowisk dzięki swojej uniwersalnej wiedzy.
Łączymy modele SLM, gwarantujące niezawodną analizę na dużą skalę, z modelami LLM, które zapewniają elastyczność i głębsze zrozumienie danych. Obie technologie są dostępne w ramach jednej, bezpiecznej platformy No-Code NLP.
SentiSquare dostarcza analitykę wielokanałową obejmującą cały cykl życia SLM. Platforma umożliwia firmom tworzenie i dostosowywanie własnych wyspecjalizowanych modeli AI do analizy interakcji z klientami we wszystkich kanałach w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie jest niezależne od języka, szybkie i samowystarczalne, z możliwością lokalnej instalacji i pełną kontrolą nad poufnymi danymi. Platforma jest również w pełni zintegrowana z LLM, które uzupełniają SLM w sytuacjach wymagających doraźnej analizy lub odpowiedzi na nowe typy pytań. SentiSquare obejmuje cały cykl życia AI, od przetwarzania danych i adnotacji, przez modele, po monitorowanie i mierzalne korzyści biznesowe, takie jak zwiększona wydajność, sprzedaż i satysfakcja klienta.
.png)
Gartner przewiduje, że do 2027 roku organizacje będą korzystać z małych, wąsko wyspecjalizowanych modeli AI trzy razy częściej niż z uniwersalnych modeli LLM. Modele SLM zapewniają szybsze reakcje i zużywają mniej mocy obliczeniowej, co obniża koszty operacyjne i serwisowe.
Link do badania
Platforma SentiSquare No-Code NLP jest gotowa do wdrożenia wielodostępowego. Pojedyncza instalacja może obsługiwać wiele organizacji. Nie musisz martwić się o bezpieczeństwo danych, ponieważ każda organizacja działa we własnym dedykowanym środowisku danych.
Niezależność językowa - nasze algorytmy nie są zależne od języka. Są skuteczne w językach z różnych rodzin językowych, w tym w językach o bogatej morfologii.
Nasz system bezpieczeństwa opiera się na jawnej polityce bezpieczeństwa. Każdy standardowy użytkownik wymaga wyraźnych uprawnień dla każdego obiektu, zapewniając pełną kontrolę nad dostępem. Zarządzaj swoimi uprawnieniami jak profesjonalista.
Musisz przetwarzać duże ilości tekstu? Skorzystaj z automatyzacji i oszczędzaj czas związany z obsługą call center. Nasze zautomatyzowane rozwiązanie działa non stop, 24/7 aby zapewnić spójne wyniki bez wahań i przestojów.
Szczegółowe statystyki zapewniają kompleksowy przegląd wykorzystania systemu. Śledź użycie klasyfikatorów i zobacz, jak często były one wywoływane. Bądź na bieżąco z wydajnością swojego systemu.
System rejestruje wszystkie działania w dzienniku audytu, co gwarantuje jasny wgląd w podejmowane akcje. Dzięki temu możesz monitorować każdy krok w systemie, zapewniając pełną odpowiedzialność i możliwość śledzenia historii zmian.
Opracowywanie nowych, efektywnych klasyfikatorów tekstów, wykorzystujących połączenie generatywnych i niegeneratywnych modeli sztucznej inteligencji jest współfinansowane przez Unię Europejską.
Nazwa projektu: Opracowanie nowych, efektywnych klasyfikatorów tekstu przy użyciu połączenia modeli sztucznej inteligencji generatywnej i niegeneratywnej
Nazwa wyzwania: OP TAK 2021–2027, Nabór II. Rozwój rozwiązań cyfrowych
Celem projektu jest dalsze udoskonalanie małych, wyspecjalizowanych modeli językowych, tak aby ich trenowanie wymagało jak najmniej ręcznej adnotacji, przy jednoczesnym zachowaniu skuteczności na poziomie zbliżonym do ludzkiego, bardzo krótkiego czasu reakcji i minimalnych wymagań sprzętowych. Innowacja polega na jednoczesnym wykorzystaniu dwóch rodzajów nadzoru nad małymi modelami językowymi, a mianowicie ręcznych adnotacji i modeli LLM. Kluczową cechą dla utrzymania krótkiego czasu reakcji i minimalnych wymagań sprzętowych jest to, że model LLM jest potrzebny tylko w fazie trenowania. Nie jest już potrzebny przy dalszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
Projekt jest wspierany finansowo przez UE.
Przeczytaj o realnych doświadczeniach z rozwiązaniem SentiSquare No-Code NLP.
.png)
.png)
