Hercules AI представляет конвейерный подход для создания приложений искусственного интеллекта корпоративного уровня

Hercules AI, компания, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом и внедряющая инновации в сфере будущего труда, разработала новую методологию быстрого развертывания виртуальных работников искусственного интеллекта на предприятии. Кроме того, компания, ранее известная как Zero Systems, представила RosettaStoneLLM, модель, помогающую компаниям в регулируемых отраслях автоматизировать сложные рабочие процессы, требующие когнитивного принятия решений.

Процесс, получивший название «сборочного конвейера», позволяет организациям выбирать готовые компоненты для разработки и внедрения виртуальных работников ИИ. Все заранее изготовлено, протестировано и настроено — никакого индивидуального заказа. Hercules AI утверждает, что это позволит создать ИИ-агенты, которые будут «высококачественными, экономичными и легко масштабируемыми». Все, что нужно будет сделать, — это точно настроить модель, чтобы бот следовал указанному рабочему процессу.

Большинство компаний могут предпочесть бота, который соответствует их потребностям и спецификациям. Однако это в регулируемой сфере требует времени и денег, что может нанести вред клиентам. Однако те, кто работает в сфере финансов, страхования и юридических услуг, могут быть более терпимы, поскольку каждый компонент будет проверен регулирующим органом на предмет соблюдения закона и обеспечения безопасности данных. Если это работает для других в космосе, почему бы не последовать этому примеру? Единственная допустимая настройка — это модель большого языка (LLM).

Еще одно предложение Hercules AI — RosettaStoneLLM. Он создан на базе Mistral-7B и WizardCoder-13B и имеет 7 миллиардов параметров. Компании, использующие это, могут конвертировать структурированные данные из электронных таблиц, чтобы их можно было сопоставить и преобразовать с помощью ИИ. Представьте себе объем экспорта баз данных и электронных таблиц, которым может обладать регулируемый бизнес. Преобразование этих файлов в полезные общесистемные данные может оказаться дорогостоящим и трудоемким. Этот LLM предназначен для превращения больших объемов структурированных данных во что-то, что соответствует вашим внутренним рабочим процессам.

Компания утверждает, что первые результаты показывают, что RosettaStoneLLM может выполнять такие задачи, как сопоставление объектов и генерация кода, на 30 процентов лучше, чем обычные модели GPT-4.

Как сообщил VentureBeat представитель компании: «В корпоративном мире, особенно в таких секторах, как страхование и финансы, структурированные данные имеют решающее значение для операций. Рассмотрим страховую фирму, которая готовит для клиента расценки на медицинское страхование. Клиент отправляет информацию из своей базы данных HR, которая часто имеет различные форматы и структуры, с уникальными соглашениями об именах для столбцов, строк и сокращений. Традиционно преобразование этих данных в формат, совместимый с внутренними системами анализа страховой компании, занимает много времени. Однако RosettaStone может добиться этой трансформации за считанные секунды — задача, на выполнение которой в противном случае потребовались бы человеческие часы».

Компания Hercules AI, штаб-квартира которой находится в Кэмпбелле, штат Калифорния, привлекла венчурное финансирование на сумму 12,1 миллиона долларов. Компания не раскрывает количество клиентов, однако утверждает, что ее используют компании из списка Fortune 1000 и 30 процентов ведущих юридических фирм США.