Hercules AI는 업무의 미래를 형성하는 데 집중하는 생성 AI 회사로, 기업 내 가상 AI 근무자를 효율적으로 배치하는 방법론을 개발했습니다. 이전에 Zero Systems로 알려졌던 이 회사는 규제 산업에서 복잡한 의사 결정을 자동화하는 데 도움을 주기 위해 설계된 RosettaStoneLLM 모델도 출시했습니다.
이 혁신적인 "조립 라인" 접근 방식은 조직이 미리 제작된 구성 요소를 선택하여 가상 AI 근무자를 효율적으로 생성하고 배치할 수 있게 합니다. 모든 구성 요소는 미리 제작되고 테스트되어 설정되어 있어 맞춤 주문이 필요 없습니다. Hercules AI는 이 방법이 고품질, 비용 효과적, 그리고 손쉽게 확장 가능한 AI 에이전트를 결과적으로 만들어낸다고 주장합니다. 조직은 자신들의 특정 워크플로우에 맞게 모델을 미세 조정하기만 하면 됩니다.
많은 기업들은 특정 요구에 맞춘 맞춤형 봇을 선호할 수 있지만, 규제 산업에서 이를 달성하려면 상당한 시간과 재정적 자원이 소요되어 고객에게 불편을 초래할 수 있습니다. 하지만 금융, 보험, 법률 서비스와 같은 산업은 모든 구성 요소가 규제 기관에 의해 검토되어 준수 및 데이터 보안을 보장받기 때문에 더 수용적일 수 있습니다. 만약 이 모델이 규제 환경에서 다른 기업에 효과적이라면, 도입하지 않을 이유가 없습니다. 유일한 커스터마이징은 대형 언어 모델(LLM)에 국한됩니다.
또한 Hercules AI는 70억 개 파라미터를 가진 Mistral-7B와 WizardCoder-13B 기반의 RosettaStoneLLM을 제공합니다. 이 LLM은 기업이 다양한 스프레드시트에서 구조화된 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형식으로 변환할 수 있도록 돕습니다. 방대한 데이터베이스와 스프레드시트를 가진 규제 회사들에게 이러한 파일을 시스템 전반에서 활용 가능한 데이터로 전환하는 것은 비용이 많이 들고 노동 집약적일 수 있습니다. RosettaStoneLLM은 대량의 구조화된 데이터를 내부 워크플로우와 원활하게 맞추는 데 특화되어 있습니다.
초기 결과에 따르면 RosettaStoneLLM은 개체 매핑 및 코드 생성과 같은 작업에서 일반 GPT-4 모델보다 최대 30% 더 높은 성능을 보여줄 수 있습니다. Hercules AI 대변인은 다음과 같이 설명했습니다. “보험 및 금융과 같은 분야에서는 구조화된 데이터가 운영에 필수적입니다. 예를 들어, 보험회사가 의료 보험 견적을 준비할 때, 고객이 제출하는 HR 데이터베이스 정보는 종종 형식과 구조가 다양하여 고유한 명명 규칙을 가지고 있습니다. 전통적으로 이 데이터를 내부 분석을 위해 변환하는 데는 시간이 많이 소요됩니다. RosettaStone은 이 변환을 몇 초 만에 해결할 수 있으며, 이는 통상적으로 사람이 완료하는 데 몇 시간이 걸리는 작업입니다.”
캘리포니아 캠벨에 본사를 두고 있는 Hercules AI는 1,210만 달러의 벤처 자금을 모집했습니다. 특정 고객 수는 공개되지 않았지만, 이 회사는 포춘 1000대 기업과 미국 상위 30% 법률 firm's에서 사용되고 있음을 강조했습니다.
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