L’importanza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha scatenato una vera e propria rivoluzione, offrendo alle imprese nuove opportunità per sbloccare vantaggi competitivi e creare valore aziendale. Questi sistemi LLM hanno il potenziale per trasformare una vasta gamma di applicazioni intelligenti. Tuttavia, in molti scenari, le aziende devono personalizzare o perfezionare i LLM per adattarli alle preferenze umane. Per agevolare e ottimizzare questo processo, Labelbox sta introducendo una soluzione che aiuta le aziende a mettere a punto e valutare i LLM in modo sicuro.
La piattaforma Labelbox è essenziale per i team di machine learning che lavorano per ottimizzare i LLM al fine di ottenere risultati di alta qualità. Labelbox fornisce un set completo di strumenti per applicare tecniche come il Reinforcement Learning con Feedback Umano (RLHF), il Reinforcement Learning con Feedback da Intelligenza Artificiale (RLAIF), e per condurre valutazioni e red teaming. Ad esempio, immagina un team aziendale impegnato nello sviluppo di un chatbot intelligente per rispondere a domande complesse sui prodotti. Iniziano esaminando i dati delle conversazioni esistenti per ottenere insight e feedback dagli utenti. Quando si utilizza un LLM, è fondamentale che il team valuti il tono, il formato e l’accuratezza delle risposte generate dal modello. Questa operazione richiede una combinazione di autovalutazione e il coinvolgimento di esperti umani. Per migliorare le prestazioni dei LLM, Labelbox semplifica il processo per gli esperti, permettendo loro di creare set di dati di alta qualità per il raffinamento, utilizzando fornitori e strumenti leader, come Google Vertex AI. Per le organizzazioni che non hanno esperti a disposizione, Labelbox ha stretto partnership con i migliori servizi di etichettatura dati al mondo, con un track record comprovato nella gestione di progetti di successo per sviluppatori di modelli avanzati.
“La creazione di modelli e applicazioni di alta qualità richiede l’apporto delle preferenze e delle competenze umane nei dati”, afferma Manu Sharma, CEO e co-fondatore di Labelbox. “Con Labelbox, le aziende saranno in grado di ottimizzare e personalizzare più agevolmente i LLM, garantendo nel contempo risultati convalidati dagli esperti umani. Spesso, le applicazioni LLM producono risultati imprecisi, fuori contesto o addirittura dannosi. La ricerca dei risultati giusti è un processo altamente specifico dell’azienda o del settore, pertanto la convalida da parte di esperti umani è fondamentale ed è considerata il gold standard per risultati precisi, contestualizzati, affidabili e sicuri dai sistemi LLM”.
Inoltre, nell’ambito di una partnership ampliata annunciata all’inizio di marzo, Labelbox sta sfruttando la tecnologia AI generativa di Google Cloud per supportare le aziende che creano soluzioni LLM con Vertex AI. I team di machine learning potranno beneficiare della piattaforma AI di Labelbox insieme agli strumenti AI e Data Cloud di Google Cloud, tra cui Vertex AI e il repository Model Garden di Google Cloud, che fornisce ai team accesso a modelli all’avanguardia per la visione e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), oltre ad automatizzare i flussi di lavoro chiave. Queste integrazioni permettono di abbreviare i cicli di sviluppo per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa, utilizzando Labelbox per agevolare la valutazione degli output dei LLM, classificando, selezionando e categorizzando le risposte del modello rispetto ai dati di test.
La visione di Labelbox è quella di assistere i propri clienti, tra cui molti dei principali nomi della Fortune 500 come Walmart, P&G e Genentech, nell’impiego dei LLM leader per creare innovative applicazioni intelligenti e sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa in svariati settori, tra cui il retail, l’Internet delle cose, la sanità, la produzione, i servizi finanziari e altri ancora. Grazie alla soluzione LLM di Labelbox, i team potranno concentrarsi rapidamente sugli aspetti più critici e valutare conversazioni singole o a più turni con la collaborazione di team per garantire risultati di massima qualità. Nel corso dell’ultimo anno, aziende leader come Walmart hanno utilizzato con successo Labelbox per creare applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale.