Snorkel AI Annonce une Majeure Mise à Jour de la Plateforme Snorkel Flow
Snorkel AI, une startup issue du Stanford AI Lab, a dévoilé des améliorations significatives à son produit phare, Snorkel Flow. Cette plateforme de laboratoire de données, de filtrage, de curation et d'affinage d'IA s'intègre désormais directement avec la famille de modèles d'IA Gemini de Google et le nouveau Llama 3 de Meta.
Lancée en mars 2022, Snorkel Flow est conçue pour simplifier le développement et le déploiement de solutions d'IA sur mesure pour les entreprises. Elle permet aux organisations de labelliser, annoter et organiser automatiquement des documents structurés et non structurés, les transformant en sources fiables d'information pour diverses applications d'IA.
« Les entreprises rencontrent des défis avec les LLM prêts à l'emploi, formés sur des données générales provenant d'internet, » a déclaré Alex Ratner, co-fondateur et PDG de Snorkel AI, lors d'une interview médiatique. « Ces modèles ne répondent pas aux besoins spécifiques des organisations. Snorkel Flow comble cette lacune en permettant un labellisation et un développement efficace des données. »
Par exemple, si une entreprise souhaite créer un chatbot pour employés fournissant des informations sur les politiques internes, Snorkel Flow peut garantir que les documents pertinents sont correctement labellisés pour une récupération facile. De même, les entreprises développant des chatbots pour le service client peuvent ajuster le modèle pour reconnaître des noms de produits spécifiques.
Ratner a expliqué que Snorkel AI se spécialise dans le « développement de données IA », incluant le labellisation, la curation des données et le raffinement des ensembles de données. « Bien que les fournisseurs de cloud proposent des API pour le réglage des modèles, ils ne soutiennent pas la tâche cruciale de préparation des données pour ces API, qui est souvent la plus difficile, » a-t-il ajouté.
À son lancement, Snorkel Flow incluait des fonctionnalités telles que le labellisation programmatique des données et le développement collaboratif de l'IA, ce qui s'est avéré bénéfique pour des entreprises comme le Memorial Sloan Kettering Cancer Center et Chubb. Ces organisations ont signalé des améliorations de l'exactitude et de l'efficacité des modèles d'IA allant de 10 à 100 fois. De plus, Snorkel a aidé des grandes banques à automatiser le labellisation des données de conformité réglementaire, réduisant l'effort manuel de six mois à juste 24 heures.
Avec la prévalence croissante des LLM de base, y compris des modèles open-source puissants comme Llama 3, la rapidité et l'exactitude du labellisation et de la curation des données sont devenues essentielles pour l'affinage des modèles d'IA, selon Ratner.
Nouvelles Fonctions de Snorkel Flow
La plateforme Snorkel Flow mise à jour permet aux utilisateurs d'exploiter leurs données d'entreprise—désormais organisées et labellisées par l'IA de Snorkel—comme une source d'information fiable compatible avec Google Gemini et Llama 3. Les nouvelles intégrations avec Databricks Unity Catalog, Vertex AI et Microsoft Azure Machine Learning améliorent encore l'organisation des données et le contrôle d'accès pour les entreprises.
De plus, Snorkel Flow prend désormais en charge le labellisation programmatique des données multimodales, y compris des images, pour offrir une approche complète des insights d'IA. Notamment, Wayfair a déjà bénéficié des capacités de labellisation des données d'image, cherchant à réduire le délai de labellisation de plusieurs mois à quelques jours.
Fonctions de Sécurité Renforcées
Snorkel a introduit des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) pour les administrateurs de compte, permettant un contrôle précis sur l'accès et l'utilisation des données pour les projets d'IA. Les administrateurs peuvent désormais gérer qui peut télécharger des données et accéder aux services connectés, semblable à la nouvelle fonction Projects d'OpenAI, mais avec l'ajout de la flexibilité de contrôler l'accès à plusieurs modèles de divers fournisseurs.
De plus, Snorkel Flow prend en charge un accès sur site et isolé aux modèles fondamentaux, renforçant la conformité et la sécurité des données.
Cette mise à jour s'inscrit dans le cadre de Snorkel Custom, un accélérateur d'IA pour entreprises récemment lancé, qui aide les organisations à chaque étape de l'évaluation, du réglage et de l'optimisation des modèles d'IA.
Des Démonstrations à la Valeur Pratique
Dans l'ensemble, Snorkel vise à permettre aux entreprises d'exploiter efficacement l'IA générative en optimisant leurs données pour l’affinage des modèles et le développement d'applications pilotées par l'IA. « Il y a eu une pression immense pour passer des démonstrations d'IA visuellement attrayantes à la réalisation d'une véritable valeur de production, » a noté Ratner.
À présent, Snorkel Flow et Snorkel Custom sont généralement disponibles, avec un tarif basé sur des cas d'utilisation spécifiques.
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