سنوركل إيه آي تعلن عن تحديث رئيسي لمنصة سنوركل فلو
أعلنت شركة سنوركل إيه آي، الناشئة من مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد، عن تعزيزات كبيرة لمنتجها الرئيسي، سنوركل فلو. هذه المنصة الخاصة بتعليم البيانات، وتصفيتها، وتنظيمها، وتحسين الذكاء الاصطناعي، تتكامل الآن مباشرة مع عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي جيميناي من جوجل ولاما 3 الجديدة من ميتا.
تم إطلاق سنوركل فلو في مارس 2022، وهي مصممة لتبسيط تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة للمؤسسات. تتيح المنصة للمنظمات إدراج، وتعليم، وتنظيم الوثائق الهيكلية وغير الهيكلية تلقائيًا، مما يحولها إلى مصادر موثوقة للمعلومات لمختلف التطبيقات الذكية.
قال أليكس راتنر، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي لشركة سنوركل إيه آي، خلال مقابلة إعلامية: "تواجه المؤسسات تحديات مع نماذج اللغة الكبيرة الجاهزة المدربة على بيانات عامة من الإنترنت. هذه النماذج ليست مصممة لتلبية الاحتياجات الخاصة بالمؤسسات. تستجيب سنوركل فلو لهذه الفجوة من خلال تمكين تعليم البيانات بكفاءة وتطويرها."
على سبيل المثال، إذا أرادت شركة إنشاء دردشة آلية للموظفين تقدم معلومات حول السياسات الداخلية، يمكن أن تضمن سنوركل فلو تعليم الوثائق ذات الصلة بشكل صحيح لتسهيل استرجاعها. وبالمثل، يمكن للشركات التي تبني دردشات خدمة العملاء تعديل النموذج ليتعرف على أسماء منتجات محددة.
أوضح راتنر أن سنوركل إيه آي تتخصص في "تطوير بيانات الذكاء الاصطناعي"، والتي تشمل التعليم، وتنظيم البيانات، وتحسين مجموعات البيانات. وأضاف: "بينما تقدم الشركات السحابية واجهات برمجة التطبيقات لتعديل النماذج، فإنها لا تدعم المهمة الحيوية لإعداد البيانات لتلك الواجهات، وهي غالبًا الجزء الأكثر تحديًا."
عند الإطلاق، تضمنت سنوركل فلو ميزات مثل تعليم البيانات البرمجي وتطوير الذكاء الاصطناعي التعاوني، والتي أثبتت فائدتها للمؤسسات مثل مركز ميموريال سلوان كيترينغ للسرطان وشركة تشاب. أفادت هذه المنظمات بأنها حققت تحسينات في دقة وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي من 10 إلى 100 مرة. بالإضافة إلى ذلك، ساعدت سنوركل بعض البنوك الكبرى في أتمتة تعليم بيانات الامتثال التنظيمي، مما قلل الجهد اليدوي من ستة أشهر إلى 24 ساعة فقط.
مع زيادة انتشار نماذج اللغة الكبيرة الأساسية، بما في ذلك النماذج المفتوحة المصدر القوية مثل لاما 3، أصبحت سرعة ودقة تعليم البيانات وتنظيمها ضرورية لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، وفقًا لراتنر.
ميزات جديدة في سنوركل فلو
تتيح منصة سنوركل فلو المحدثة للمستخدمين الاستفادة من بيانات مؤسساتهم - التي تم تنظيمها وتعليمها بواسطة ذكاء سنوركل - كمصدر موثوق للمعلومات متوافق مع جوجل جيميناي ولاما 3. علاوة على ذلك، تعزز التكاملات الجديدة مع Databricks Unity Catalog وVertex AI وMicrosoft Azure Machine Learning تنظيم البيانات والتحكم في الوصول للمؤسسات.
علاوة على ذلك، تدعم سنوركل فلو الآن تعليم البيانات البرمجي للبيانات متعددة الأنماط، بما في ذلك الصور، لتقديم نهج شامل لرؤى الذكاء الاصطناعي. ومن الجدير بالذكر أن شركة واي فير قد استفادت بالفعل من قدرات تعليم بيانات الصور، مع هدف تقليل زمن التعليم من أشهر إلى أيام.
ميزات أمان محسّنة
قدمت سنوركل أيضًا ضوابط وصول قائمة على أدوار للمسؤولين عن الحسابات، مما يتيح تحكمًا دقيقًا في وصول البيانات واستخدامها لمشاريع الذكاء الاصطناعي. يمكن للمسؤولين الآن إدارة من يمكنه رفع البيانات والوصول للخدمات المتصلة، مشابهًا لميزة المشاريع الجديدة من OpenAI، لكن مع إضافة مرونة التحكم في الوصول عبر نماذج متعددة من مختلف البائعين.
بالإضافة إلى ذلك، تدعم سنوركل فلو الوصول المحلي وذاكرة الوصول المنفصلة للنماذج الأساسية، مما يعزز الامتثال وأمان البيانات.
يتماشى هذا التحديث مع مسرع الذكاء الاصطناعي المؤسسي الذي أطلقته سنوركل مؤخرًا، سنوركل كستوم، والذي يساعد المنظمات في جميع مراحل تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها.
من العروض التوضيحية إلى القيمة العملية
بشكل عام، تهدف سنوركل إلى تمكين المؤسسات من استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بفعالية من خلال تحسين بياناتهم لتحسين النماذج وتطوير التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. أشار راتنر إلى: "كان هناك ضغط كبير للانتقال من العروض التوضيحية الجذابة بصريًا إلى تقديم قيمة إنتاجية حقيقية."
تتوفر كل من سنوركل فلو وسنوركل كستوم الآن بشكل عام، مع تسعير يعتمد على الاستخدامات المحددة.
قائمة الترتيب
