Adaptive-LLM
ローカル大規模言語モデルの使用に革命を起こす
TieSet のAdaptive-LLM でビジネスを強化！
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絶対的なセキュリティ、絶対的なプライバシー
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最新の LLM テクノロジーの力で最大限のパフォーマンスを実現
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コスト効率が高く、信頼性が高く、妥協のない製品
安全・安価かつ精度の高いAIをご提供
安全でローカル
ローカルでトレーニングされた言語モデルにより、外部データが公開されることなく、デバイス上で安全に処理できます。ローカル カスタマイズにより、ユーザー固有の語彙とタスクの精度が向上します。
簡単な実装
量子化などの最適化技術により、デバイス上での推論を効率化するためのモデルが合理化されます。CPU の性能が低い場合でも、応答性の高いエクスペリエンスを実現できます。
回答精度
ユーザーのフィードバックや新しいデータに基づいて、連続的な学習を実現し、モデルのパフォーマンスを継続的に改善できる仕組みを持っています。これにより、特定の業務やドメインに関するニーズに適応する精度が向上します。
コスト効率が良い
ローカル LLM は、外部 API のプライバシー、セキュリティ、およびレイテンシのコストを排除します。デバイス上での展開により、ユーザーごとに低コストのカスタマイズとスケーラブルなパフォーマンス向上が実現します。
独自のハードウェアまたはプリロードされたユニットを使用
ソフトウェアダウンロードを介してネットワーク上でローカル LLM を実行する方法
Adaptive-LLM は並列処理を利用し、集中的なオペレーションをアクセラレータにオフロードします。お客様は、複雑さを回避するために、プラグ アンド プレイ実装用に当社のプリロード ハードウェア ボックスを選択できます。当社のシステムを使用するのに AI の専門家は必要ありません。
ファイル管理
当社のファイル管理では、ファイルをセマンティック ベクトル空間に埋め込みます。ローカル ファイルをトークン化して埋め込むことで、モデルはキーワードだけでなく概念的な関係も理解します。
タグ管理
ユーザーは、部門ラベルとモデルの提案を使用してファイルにタグを付けます。管理者は、部門タグを管理し、モデルのタグ付けを調整し、部門間のアクセスを制御します。
インテグレーション
Adaptive-LLM のようなローカル大規模言語モデル (LLM) は、Slack や Box などの一般的な職場ツールと統合して機能を拡張できます。たとえば、Adaptive-LLM は API を介して会社の Slack ワークスペースに接続し、会話に参加したり、提案したり、質問に答えたりできます。ユーザーはどのチャネルでも Adaptive-LLM に言及でき、Adaptive-LLM は関連情報やタスク自動化で応答できます。同様に、Adaptive-LLM は API を介して Box に接続し、そこに保存されているファイルにインデックスを付けることができます。これにより、Adaptive-LLM は Box 内のコンテンツを検索し、要求に応じてドキュメントを要約できます。全体として、ローカル LLM を外部プログラムと統合すると、AI アシスタントはより幅広い会社の情報や会話を活用できるようになり、より自然でシームレスなやり取りが可能になります。
LLMをお客様のマシン・サーバーにインストール
効率的な大規模言語モデル推論のために、コスト効率の高いクラスター デバイスを提供しています。主な考慮事項には、複数の同時ユーザーやモデル クエリをサポートするための GPU メモリ容量、および低レイテンシのテキスト生成と理解向けにカスタマイズされたコスト効率の高いクラスター サーバーとエッジ デバイスを構築するための CPU コア数、システム メモリ、ストレージが含まれます。AdaptiveLLM を使用すると、負荷分散、自動スケーリング、効率的なモデル分割を自動的に処理しながら、クラスターやリソースに制約のあるエッジ デバイスに大規模な言語モデルを簡単に展開できます。モデルを微調整したり、ローカルで操作したりするために、データセンターの操作は必要ありません。
お客様独自のクラウド サービスを使用できます
独自のインフラストラクチャ上で LLM を実行すると、アクセス、セキュリティ、監視などを完全に制御できます。外部プロバイダーに依存したり信頼したりする必要はありません。
