Trunk Tools sənaye sənədlərinin yoxlanılmasını 60 gündən 10 günə endirdi

Trunk Tools tikinti idarəetmə şirkəti ümumi təyinatlı modellərin sənaye məlumatları ilə işləyərkən üzləşdiyi problemləri həll etmək üçün xüsusi üç qatlı arxitektura qurdu. Bu sistem qavrama, semantika və agentlər adlanan üç səviyyədən ibarətdir və yüksək dəqiqlikli sənaye avtomatlaşdırmasını təmin edir. Şirkətin məlumatına görə, bu yanaşma sənəd yoxlama dövrlərini aylardan günlərə endirib, bahalı sahə səhvlərinin qarşısını alıb və avtonom agentlərə milyonlarla səhifəlik sənədlər üzərində düşünmə qabiliyyəti verib. Trunk Tools-un qurucusu və CEO-su, keçmiş dülgər Sarah Buchner bildirib ki, onlar məlumatları dağınıq sistemlərdən götürüb, əvvəlcədən emal edib, strukturlaşdırıb, ontologiyaları vasitəsilə bilik qrafasına çevirib və sonra süni intellekt modellərini təlim etdirmək üçün istifadə ediblər. Ümumi təyinatlı böyük dil modelləri (LLM) güclü olsa da, onlar genişlik üçün optimallaşdırılıb, dərinlik üçün deyil. Süni intellekt infrastrukturu üzrə baş məhsul meneceri Kriti Faujdar qeyd edib ki, ümumi LLM-lər hər şeydə orta səviyyədə yaxşı olmaq üçün təlim edilib, buna görə də ixtisaslaşmış sahələrdə zəif qalırlar. Məsələn, nadir terminlər, sahəyə aid düşüncə tərzi və praktikantların "sadəcə bildiyi" kontekst bu modellər üçün çətinlik yaradır. Veb və proqram tərtibatçısı Sébastien De Bollivier vurğulayıb ki, ən böyük darboğaz jarqonla zəngin, abbreviaturalarla dolu və format-spesifik məlumatların etibarlılığıdır. GPT-4 sinifli model Fransız hüquqi müqaviləsini başa düşə bilsə də, praktikantların istinad etməli olduğu xüsusi maddə istinadlarında səhv edir. Faujdar əlavə edib ki, ən dəyərli korporativ məlumatlar heç vaxt ilkin təlim mərhələsinə daxil olmayıb, onlar daxili sistemlərdə və xüsusi formatlarda qalır. RAG (Retrieval-Augmented Generation) bu problemi qismən həll etsə də, Trunk Tools-un yanaşması digər sahələr üçün də məlumat xaosunu agentlərə hazır iş axınlarına çevirmək üçün nümunə ola bilər.