Hercules AI startet innovative Methode für die Assembly-Line-Entwicklung von Enterprise-Grade Generative AI-Anwendungen.

Hercules AI, ein Unternehmen für generative KI, das sich auf die Zukunft der Arbeit konzentriert, hat eine effiziente Methodik zur Implementierung virtueller KI-Arbeiter in Unternehmen entwickelt. Ehemals bekannt als Zero Systems, hat das Unternehmen auch RosettaStoneLLM eingeführt, ein Modell, das Unternehmen in regulierten Branchen dabei unterstützt, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, die kognitive Entscheidungsfindung erfordern.

Dieser innovative „Fertigungslinien“-Ansatz ermöglicht es Organisationen, vorgefertigte Komponenten auszuwählen, um virtuelle KI-Arbeiter effizient zu erstellen und bereitzustellen. Alle Komponenten sind vorgefertigt, getestet und konfiguriert, was individuelle Bestellungen überflüssig macht. Hercules AI betont, dass diese Methode zu hochwertigen, kosteneffektiven und skalierbaren KI-Agenten führt. Organisationen müssen lediglich das Modell anpassen, um sicherzustellen, dass es ihren spezifischen Arbeitsabläufen entspricht.

Obwohl viele Unternehmen maßgeschneiderte Bots bevorzugen, kann dies in regulierten Sektoren erhebliche Zeit- und Finanzressourcen erfordern, was möglicherweise zu Unannehmlichkeiten für die Kunden führt. Branchen wie Finanzen, Versicherungen und Rechtsdienste könnten jedoch aufgeschlossener sein, da alle Komponenten von Regulierungsbehörden geprüft werden, um Compliance und Datensicherheit zu gewährleisten. Wenn dieses Modell in regulierten Umgebungen bei anderen funktioniert, warum nicht auch übernehmen? Die einzige Anpassung wäre mit dem großen Sprachmodell (LLM).

Zusätzlich bietet Hercules AI RosettaStoneLLM an, das auf Mistral-7B und WizardCoder-13B basiert und über 7 Milliarden Parameter verfügt. Dieses LLM ermöglicht es Unternehmen, strukturierte Daten aus verschiedenen Tabellenkalkulationen in Formate zu konvertieren, die die KI nutzen kann. Für regulierte Unternehmen mit umfangreichen Datenbanken und Tabellen kann die Umwandlung dieser Dateien in umsetzbare systemweite Daten kostspielig und arbeitsintensiv sein. RosettaStoneLLM wurde speziell entwickelt, um große Mengen strukturierter Daten nahtlos an interne Arbeitsabläufe anzupassen.

Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass RosettaStoneLLM in Aufgaben wie Entitätszuordnung und Codegenerierung bis zu 30 % besser abschneiden kann als allgemeine GPT-4-Modelle.

Ein Sprecher von Hercules AI erklärte: „In Sektoren wie Versicherungen und Finanzen sind strukturierte Daten für den Betrieb entscheidend. Wenn ein Versicherungsunternehmen beispielsweise ein Angebot für eine Krankenversicherung erstellt, reichen die Kunden HR-Daten ein, die oft im Format und in der Struktur variieren, zusammen mit speziellen Namenskonventionen. Traditionell ist die Umwandlung dieser Daten für die interne Analyse zeitaufwändig. RosettaStone kann diese Transformation in Sekunden durchführen, eine Aufgabe, die normalerweise Stunden für Menschen in Anspruch nehmen würde.“

Mit Sitz in Campbell, Kalifornien, hat Hercules AI 12,1 Millionen Dollar an Wagniskapital eingesammelt. Obwohl die genauen Kundenzahlen nicht bekannt sind, hebt das Unternehmen hervor, dass es bei Fortune-1000-Unternehmen und 30 % der führenden Anwaltskanzleien in den USA eingesetzt wird.