Construye y despliega aplicaciones personalizadas de modelos de lenguaje a nivel empresarial con Scale AI

No difficulty

No complicated process

Find ai tools

Home AI News ES Construye y despliega aplicaciones personalizadas de modelos de lenguaje a nivel empresarial con Scale AI

Construye y despliega aplicaciones personalizadas de modelos de lenguaje a nivel empresarial con Scale AI

Tabla de contenido

Introducción
Descripción de la empresa
Visión general de Scale
Spellbook: Plataforma para desarrollar aplicaciones de modelos de lenguaje
Demo de Spellbook
RLHF: Mejoramiento de modelos de lenguaje a través de la retroalimentación humana
Evaluación y mejora continua de modelos de lenguaje
Conclusiones

📖 Introducción

¡Hola a todos! En este artículo, vamos a hablar sobre cómo construir y desplegar aplicaciones personalizadas de modelos de lenguaje a nivel empresarial. En los últimos tiempos, ha habido mucha emoción e interés en las posibilidades de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje a gran escala. En Scale, hemos estado trabajando arduamente en este ámbito y nos complace compartir con ustedes más sobre cómo hacerlo. A lo largo de este artículo, daremos una introducción sobre nuestra empresa, Scale, y luego profundizaremos en Spellbook, nuestra plataforma que permite a los desarrolladores y equipos desplegar aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. También exploraremos nuestro trabajo en RLHF (reforzamiento del aprendizaje a partir de la retroalimentación humana) y cómo mejora nuestros modelos. ¡Así que sigan leyendo y descubran más sobre estos emocionantes avances en el campo de la IA!

🏢 Descripción de la empresa

Antes de adentrarnos en los detalles, permítanme presentar Scale. Somos una empresa de tecnología con sede en San Francisco y fundada en 2016. Hasta la fecha, hemos recaudado más de 600 millones de dólares en financiación, con una valuación de más de 7 mil millones de dólares. Contamos con más de 600 empleados en todo el mundo y tenemos oficinas en San Francisco, Nueva York, Washington DC, St. Louis y otros lugares. Nuestra misión es acelerar la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial, y hemos trabajado con una amplia gama de clientes, desde empresas de vehículos autónomos hasta el gobierno federal y diversas industrias del sector privado.

🌐 Visión general de Scale

En Scale, somos líderes en modelos de lenguaje a gran escala y en IA generativa. Hemos colaborado de cerca con empresas como OpenAI, Adept, Cohere y Anthropics en el desarrollo de estos modelos. Nuestro enfoque se basa en brindar la retroalimentación humana necesaria para desarrollar y desplegar modelos de lenguaje que cumplan con los altos estándares y requisitos de las empresas. Durante los últimos años, hemos construido una sólida infraestructura que puede manejar y desplegar múltiples casos de uso y modelos comerciales, ya sea en nuestro entorno alojado o en el entorno privado de nuestros clientes. Ahora, permítanme presentarles Spellbook, nuestra plataforma que permite a los desarrolladores y equipos experimentar, probar y lanzar aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala de manera rápida y sencilla.

🔮 Spellbook: Plataforma para desarrollar aplicaciones de modelos de lenguaje

Spellbook es la solución API que brinda a los equipos la capacidad de desarrollar y desplegar aplicaciones de modelos de lenguaje de manera ágil. Esta capa de software se sitúa entre los modelos de lenguaje base y las aplicaciones finales, permitiendo una experimentación rápida y eficiente. Con Spellbook, los desarrolladores pueden seleccionar modelos base de diferentes proveedores, como OpenAI, A21 o Cohere, y luego realizar experimentos para encontrar el modelo más adecuado para su caso de uso específico. Además, Spellbook brinda la posibilidad de personalizar y ajustar los modelos a través de su motor de datos, lo que permite optimizar el rendimiento y mejorar la precisión de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje.

🚀 Demo de Spellbook

Ahora, permítanme mostrarles una demostración de Spellbook en acción. Imaginen que queremos crear una aplicación para generar correos electrónicos de marketing. Con Spellbook, podemos definir los diferentes modelos base que vamos a utilizar, como GPT-3 DaVinci, y establecer límites en el tamaño de las respuestas generadas por los modelos. Luego, ingresamos la instrucción de generar un correo electrónico sobre un evento específico, teniendo en cuenta el tamaño y otros detalles demográficos. Una vez que ponemos en marcha el proceso de generación, podemos ver cómo Spellbook nos presenta múltiples ejemplos de correos electrónicos generados por los modelos de lenguaje. Estos correos electrónicos pueden ser copiados y utilizados directamente, lo que facilita aún más el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje.

🔄 RLHF: Mejoramiento de modelos de lenguaje a través de la retroalimentación humana

Además de Spellbook, Scale ha estado trabajando arduamente en el reforzamiento del aprendizaje a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Este enfoque implica el uso de la retroalimentación proporcionada por seres humanos para mejorar los modelos de lenguaje. Mediante la recopilación y evaluación de las respuestas generadas por los modelos, podemos enseñar a los modelos a imitar las preferencias humanas y mejorar su rendimiento. El proceso de RLHF es iterativo y continuo, ya que constantemente buscamos formas de evaluar y mejorar nuestros modelos para que estén mejor alineados con las expectativas humanas y brinden una experiencia segura y de Alta calidad.

⚙ Evaluación y mejora continua de modelos de lenguaje

En Scale, creemos en la mejora continua de nuestros modelos de lenguaje. Para lograr esto, realizamos evaluaciones sistemáticas y recopilamos datos que nos ayudan a identificar las debilidades y los puntos de mejora de nuestros modelos. Nuestro equipo de evaluación y control de calidad trabaja en estrecha colaboración con expertos y revisores humanos para desarrollar pautas y métricas efectivas que nos permitan evaluar el rendimiento de nuestros modelos. Mediante estas evaluaciones, podemos identificar y corregir problemas como salidas tóxicas o respuestas inapropiadas, mejorando así la calidad y la seguridad de nuestros modelos.

✔ Conclusiones

En resumen, en Scale estamos comprometidos con el desarrollo y despliegue de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. A través de Spellbook, brindamos a los desarrolladores y equipos las herramientas necesarias para experimentar, probar y lanzar aplicaciones de modelos de lenguaje de manera rápida y sencilla. Además, mediante el uso de RLHF, mejoramos constantemente nuestros modelos de lenguaje en función de la retroalimentación humana y las evaluaciones continuas. Estamos emocionados por el futuro de la IA generativa y los modelos de lenguaje y estamos comprometidos en seguir impulsando el campo hacia adelante.

Recursos: