A medida que se acelera el desarrollo y despliegue de grandes modelos lingüísticos (LLMs), la evaluación de los resultados de los modelos se ha vuelto cada vez más importante. El método establecido para evaluar las respuestas normalmente implica reclutar y entrenar a evaluadores humanos, hacer que evalúen las respuestas del modelo y luego auditar la calidad de las evaluaciones. Por desgracia, este proceso no
Las acciones hablan más que las palabras: Presentación de xLAM, la familia de grandes modelos de acción de Salesforce
Hemos introducido xLAM, nuestra familia de modelos internos de grandes acciones, diseñados para la llamada a funciones, el razonamiento y la planificación. Estos modelos están diseñados para agilizar y simplificar la integración de la IA en sus flujos de trabajo, reduciendo la complejidad a menudo asociada con los LLM.
Seguir leyendoxLAM: una familia de grandes modelos de acción para agentes de IA
Huan Wang, Shelby Heinecke, Juan Carlos Niebles, Caiming Xiong
TL;DR: Lanzamos xLAM, una serie de LLMs optimizados para la llamada a funciones y Agentes AI. Ofrece varias variantes diseñadas para servir a diferentes dominios de aplicación, desde el uso móvil hasta contextos de rendimiento de alta demanda. Muestran un rendimiento competitivo en varios agentes clave
Desarrollo de un resumen de información fiable basado en LLM para Tableau Pulse
Salesforce AI Research y Tableau AI colaboraron para crear la función de resumen de información Pulse, GA para todos los clientes de Tableau Cloud a partir de principios de 2024.
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Con la coautoría de Hannah Cha, Orlando Lugo y Sarah Tan
En Salesforce, nuestro equipo responsable de IA y tecnología emplea prácticas de red teaming para mejorar la seguridad de nuestros productos de IA mediante pruebas de uso malintencionado, intencionado
Inteligencia y Inteligencia
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La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) no sólo ha ganado fuerza como una de las áreas de investigación con mayor inversión en IA generativa, sino que también ha reunido una considerable popularidad y oportunidades de comercialización. La RAG se aplica normalmente a problemas de respuesta de preguntas, en los que se proporciona cierta información contextual externa recuperada de una fuente de datos (potencialmente privada)
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