VentureBeat 2023/7/18 23:40:00(JST)
iGeniusの創設者兼CEOであるUljan Sharka氏は、過去7年間、言語モデルと生成AIに取り組んできました。彼は、技術の大きさやトレーニングデータの使用量、推論時間など、これまでのところ技術についてのみ考えてきましたが、彼が過去7年間と3つの開発サイクルで学んだことは、技術ではなく、人間のニーズにどのように対応するかです。そして、それにはLLM（言語モデル）を新しい視点で見る必要があります。
“企業のLLMは特に複雑な課題であり、彼らはデータインテリジェンスのための仮想アドバイザーであるcrystalに対して数値によるGPT（Generative Pre-trained Transformer）アプローチを取っています。つまり、生成AIがコンテンツだけでなくデータ関連のクエリにも応答できるようにすることです。”
“データリテラシーの低いチームでも、日々のデータに基づいた意思決定をより良く、より速く行うためのソリューションを設計するための基本的な原則です。”
Uljan Sharka氏は、企業が既に持っているデータの価値を最大化することを目指しており、言語をインターフェースの未来として活用しています。彼らは、データ統合プラットフォームと知識グラフ技術を組み合わせたコンポジットAI戦略を採用しており、データサイエンス、機械学習、会話型AIを統合したシステムを提供しています。また、ユーザーの使用データに基づいてシステムが自己学習し、個々のニーズに合わせた機能を提供します。
“企業のgen AIプラットフォームが進化するにつれて、ユーザーフレンドリーなソリューションを実装する際に考慮すべき新しいデザインコンポーネントが重要になります。推奨エンジンや非同期コンポーネントは、スキルギャップを埋めるために重要です。AIを本当に民主化するためには、すべての人にとって簡単にする必要があります。”
“推奨エンジンは、ユーザーの体験をハイパーカスタマイズし、安全な体験に導き、ドメインベースのユースケースの失敗を防ぐために重要です。非同期コンポーネントも重要であり、ユーザーが技術と対話するだけでなく、技術からの返答を受け取ることができるようにします。”
“iGeniusは、データサイエンスの非同期コンポーネントを設計しており、ビジネスユーザーがデータサイエンティストと同じように技術と対話できるようにしています。ユーザーがタスクを話すと、技術はバックグラウンドでそのタスクを実行し、結果が準備できたときに最適なタイミングでユーザーに届けます。”
“クリスタルが重要なデータについてメッセージを送り、会話を開始することを想像してみてください。”
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引用元の記事：How iGenius’s GPT for numbers is evolving language models to give enterprise data a voice.