AfterQuery

AfterQuery là một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI chuyên biệt hoạt động dựa trên nguyên tắc cơ bản rằng hiệu suất của các mô hình AI có mối liên hệ mật thiết với chất lượng dữ liệu đào tạo của chúng. Đứng ở vị trí hàng đầu trong phát triển AI, AfterQuery tập trung vào việc đẩy lùi các giới hạn của các mô hình nền tảng và các tác nhân AI thông qua nghiên cứu thực nghiệm và tạo ra các bộ dữ liệu vượt trội do con người tạo ra. Luận điểm cốt lõi của họ, "Các mô hình tuyệt vời bắt đầu từ dữ liệu tuyệt vời," định hướng toàn bộ phương pháp luận của họ, phân biệt họ với các phương pháp dựa trên dữ liệu thu thập từ web hoặc dữ liệu tổng hợp.

Phòng thí nghiệm điều tra một cách có hệ thống các giới hạn hiện tại của AI, bao gồm các lỗi suy luận phức tạp và biểu diễn tri thức. Bằng cách hợp tác với một mạng lưới các chuyên gia trong lĩnh vực, AfterQuery nắm bắt kiến thức chuyên môn tinh tế của con người, kiến thức ẩn và các lộ trình ra quyết định của chuyên gia. Thông tin này sau đó được chuyển đổi thành các bộ dữ liệu có cấu trúc, chất lượng cao được thiết kế để nâng cao hiệu suất mô hình trong các lĩnh vực chuyên biệt.

Cách sử dụng AfterQuery

AfterQuery không phải là một phần mềm tự phục vụ mà là một đối tác nghiên cứu và dữ liệu. Việc hợp tác tuân theo một quy trình tư vấn:

1. Liên hệ với Nhóm: Bước đầu tiên là đặt một cuộc gọi hoặc liên hệ với nhóm của họ để thảo luận về những thách thức và mục tiêu cụ thể của bạn, cho dù đó là xây dựng một mô hình chuyên biệt hay đánh giá một mô hình hiện có.
2. Xác định Khoảng trống: AfterQuery làm việc với bạn để tiến hành thử nghiệm thực nghiệm và xác định các thiếu sót về hiệu suất cụ thể trong các mô hình nền tảng hiện tại liên quan đến lĩnh vực của bạn.
3. Thiết kế Khung dữ liệu Tùy chỉnh: Dựa trên các khoảng trống đã xác định, họ thiết kế một khung thu thập dữ liệu chuyên biệt.
4. Tạo dữ liệu bởi Chuyên gia: Mạng lưới các chuyên gia trong lĩnh vực đã được kiểm duyệt của họ được triển khai để tạo ra các ví dụ, thông tin chi tiết và dữ liệu giải quyết vấn đề chất lượng cao, thực tế.
5. Giao dữ liệu: Sau khi xác thực, làm sạch và làm giàu nghiêm ngặt, AfterQuery cung cấp một bộ dữ liệu sẵn sàng cho sản xuất, được định dạng theo thông số kỹ thuật tùy chỉnh của bạn, sẵn sàng cho việc đào tạo hoặc tinh chỉnh mô hình.
6. Đánh giá theo Tiêu chuẩn: Để đánh giá hiệu suất, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể sử dụng các bảng xếp hạng và tiêu chuẩn công khai của AfterQuery để kiểm tra các mô hình dựa trên dữ liệu gốc, không bị nhiễm bẩn.

Tính năng chính của AfterQuery

• Bộ dữ liệu do Con người tạo ra: Tạo ra dữ liệu đào tạo chuyên biệt, chất lượng cao do các chuyên gia trong lĩnh vực đã được xác minh tạo ra, nắm bắt được những sắc thái mà dữ liệu tổng hợp không thể tái tạo.
• Tiêu chuẩn đánh giá không bị Nhiễm bẩn: Phát triển các tiêu chuẩn và bảng xếp hạng gốc, không thiên vị để đánh giá hiệu suất mô hình AI một cách chính xác. Các ví dụ đáng chú ý bao gồm VADER cho bảo mật và FinanceQA cho phân tích tài chính.
• Nghiên cứu AI Thực nghiệm: Tiến hành và công bố nghiên cứu về khả năng, giới hạn, suy luận và biểu diễn tri thức của AI. Các lĩnh vực nghiên cứu chính bao gồm An toàn & Bảo mật AI, Học đa phương thức và Chất lượng dữ liệu.
• Thu thập Tri thức Chuyên gia: Một phương pháp luận có hệ thống để trích xuất, ghi lại và cấu trúc kiến thức ẩn và các mẫu giải quyết vấn đề phức tạp từ các chuyên gia trong ngành.
• Đảm bảo Chất lượng Nghiêm ngặt: Mỗi điểm dữ liệu đều trải qua một quy trình xác thực, làm sạch và làm giàu tỉ mỉ để đảm bảo chất lượng cao nhất và sự phong phú về ngữ cảnh.
• Tích hợp Bộ dữ liệu Tùy chỉnh: Cung cấp các bộ dữ liệu sẵn sàng cho sản xuất, được thiết kế riêng cho các nhu cầu cụ thể của khách hàng và yêu cầu tích hợp mô hình.

Các trường hợp sử dụng AfterQuery

• Phát triển AI cho Doanh nghiệp: Các tập đoàn trong lĩnh vực tài chính, luật, kỹ thuật hoặc khoa học có thể hợp tác với AfterQuery để xây dựng các mô hình độc quyền với kiến thức chuyên môn sâu rộng, có thể kiểm chứng.
• Tinh chỉnh các Mô hình Nền tảng: Các nhà phát triển AI có thể sử dụng các bộ dữ liệu của AfterQuery để tinh chỉnh các mô hình đa dụng cho các tác vụ chuyên biệt và phức tạp cao, cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy.
• Nghiên cứu Học thuật và Thương mại: Các nhà nghiên cứu có thể tận dụng các tiêu chuẩn của AfterQuery để đánh giá không thiên vị các kiến trúc mô hình và kỹ thuật đào tạo mới.
• Kiểm toán An toàn và Bảo mật AI: Các tổ chức có thể sử dụng các tiêu chuẩn như VADER để đánh giá và cải thiện khả năng của các LLM trong việc xử lý các lỗ hổng phần mềm.

Ưu điểm của AfterQuery

• Chất lượng dữ liệu vượt trội: Việc tập trung vào dữ liệu do con người tạo ra từ các chuyên gia mang lại một lợi thế đáng kể về hiệu suất mô hình cho các lĩnh vực chuyên biệt.
• Đánh giá không thiên vị: Các tiêu chuẩn không bị nhiễm bẩn đảm bảo một sự đánh giá trung thực và công bằng về khả năng của một mô hình, không bị rò rỉ dữ liệu đào tạo.
• Tính nghiêm ngặt khoa học: Toàn bộ quy trình được xây dựng trên nền tảng của nghiên cứu thực nghiệm, lặp lại có hệ thống và xác minh bởi các chuyên gia.
• Giải quyết các Nút thắt cốt lõi của AI: Thay vì chỉ xây dựng một mô hình khác, AfterQuery giải quyết thách thức cơ bản về chất lượng dữ liệu, vốn là một yếu tố hạn chế chính cho sự tiến bộ của AI.

Giá cả và gói dịch vụ

AfterQuery hoạt động theo mô hình tùy chỉnh, tập trung vào doanh nghiệp. Giá cả được điều chỉnh theo phạm vi cụ thể của dự án nghiên cứu hoặc yêu cầu tạo bộ dữ liệu. Không có các bậc giá công khai tiêu chuẩn. Các bên quan tâm được khuyến khích liên hệ trực tiếp với nhóm AfterQuery bằng cách đặt một cuộc gọi để thảo luận về nhu cầu của họ và nhận một đề xuất tùy chỉnh.