Snorkel AI Anuncia Atualização Importante na Plataforma Snorkel Flow
A Snorkel AI, uma startup originada do Stanford AI Lab, lançou melhorias significativas em seu produto principal, o Snorkel Flow. Esta plataforma de rotulagem, filtragem, curadoria de dados e ajuste fino de IA agora se integra diretamente com a família de modelos de IA Gemini, do Google, e o novo Llama 3, da Meta.
Lançado em março de 2022, o Snorkel Flow foi desenvolvido para otimizar a criação e implementação de soluções de IA personalizadas para empresas. A plataforma permite que as organizações rotulem, anotem e organizem documentos estruturados e não estruturados automaticamente, transformando-os em fontes confiáveis de informação para diversas aplicações de IA.
“As empresas enfrentam desafios com LLMs padrão treinados em dados de propósito geral da internet”, afirmou Alex Ratner, cofundador e CEO da Snorkel AI, durante uma entrevista. “Esses modelos não são adaptados às necessidades específicas das organizações. O Snorkel Flow preenche essa lacuna, permitindo uma rotulagem de dados eficiente e desenvolvimento customizado.”
Por exemplo, se uma empresa quiser criar um chatbot para funcionários que forneça informações sobre políticas internas, o Snorkel Flow pode garantir que os documentos relevantes sejam rotulados corretamente para fácil recuperação. Da mesma forma, empresas que desenvolvem chatbots de atendimento ao cliente podem ajustar o modelo para reconhecer nomes de produtos específicos.
Ratner explicou que a Snorkel AI se especializa em “desenvolvimento de dados para IA”, que abrange rotulagem, curadoria de dados e o refinamento de conjuntos de dados. “Embora fornecedores de nuvem ofereçam APIs para ajuste de modelos, eles não suportam a tarefa crucial de preparar dados para essas APIs, que muitas vezes é a parte mais desafiadora”, acrescentou.
No lançamento, o Snorkel Flow incluía recursos como rotulagem programática de dados e desenvolvimento colaborativo de IA, que se mostraram benéficos para empresas como o Memorial Sloan Kettering Cancer Center e a Chubb. Essas organizações relataram melhorias na precisão e eficiência dos modelos de IA de 10 a 100 vezes. Além disso, a Snorkel ajudou grandes bancos a automatizar a rotulagem de dados de conformidade regulatória, reduzindo o esforço manual de seis meses para apenas 24 horas.
Com o aumento da utilização de LLMs de base, incluindo modelos poderosos de código aberto como o Llama 3, a velocidade e a precisão na rotulagem e curadoria de dados se tornaram vitais para o ajuste fino de modelos de IA, de acordo com Ratner.
Novos Recursos no Snorkel Flow
A plataforma Snorkel Flow atualizada permite que os usuários aproveitem seus dados empresariais—agora organizados e rotulados pela IA da Snorkel—como uma fonte confiável de informação compatível com o Google Gemini e o Llama 3. Novas integrações com o Databricks Unity Catalog, Vertex AI e Microsoft Azure Machine Learning aprimoram ainda mais a organização de dados e o controle de acesso para as empresas.
Além disso, o Snorkel Flow agora suporta rotulagem programática de dados multimodais, incluindo imagens, para oferecer uma abordagem abrangente às percepções de IA. Notavelmente, a Wayfair já se beneficiou das capacidades de rotulagem de dados de imagem, com o objetivo de reduzir o tempo de rotulagem de meses para dias.
Recursos de Segurança Aprimorados
A Snorkel introduziu controles de acesso baseados em papéis (RBAC) para administradores de conta, permitindo um controle mais detalhado sobre o acesso e a utilização de dados para projetos de IA. Agora, os administradores podem gerenciar quem pode enviar dados e acessar serviços conectados, semelhante ao novo recurso de Projetos da OpenAI, porém com a flexibilidade adicional de controlar o acesso entre vários modelos de diferentes fornecedores.
Adicionalmente, o Snorkel Flow suporta acesso on-premise e air-gapped a modelos fundamentais, melhorando a conformidade e a segurança dos dados.
Essa atualização está alinhada com o acelerador de IA empresarial recém-lançado pela Snorkel, o Snorkel Custom, que auxilia organizações em todas as etapas de avaliação, ajuste e otimização de modelos de IA.
De Demos a Valor Prático
Em geral, a Snorkel visa capacitar as empresas a utilizar a IA generativa de forma eficaz, otimizando seus dados para o ajuste de modelos e desenvolvimento de aplicações impulsionadas por IA. “Há uma pressão imensa para passar de demonstrações visuais atraentes de IA a entregar valor real de produção”, observou Ratner.
Tanto o Snorkel Flow quanto o Snorkel Custom já estão disponíveis de forma geral, com preços baseados em casos de uso específicos.
Classificação
