“`html
SciPhi представляет Triplex: передовую модель языка для построения графов знаний
Компания SciPhi недавно объявила о выпуске Triplex, передовой модели языка, специально разработанной для построения графов знаний. Это открытое инновационное решение готово революционизировать процесс преобразования больших объемов неструктурированных данных в структурированные форматы, значительно снижая затраты и сложность, традиционно связанные с этим процессом. Triplex доступен на платформах, таких как HuggingFace и Ollama, и обещает стать ключевым инструментом для специалистов по работе с данными, ищущих эффективные и экономичные решения.
Эффективное построение графов знаний
Triplex разработан для эффективного построения графов знаний и превосходит продвинутые модели, такие как GPT-4o. Графы знаний необходимы для решения сложных запросов, связанных с выявлением связей, например, определение сотрудников компании, посещавших конкретные учебные заведения. Однако традиционные методы построения этих графов были чрезмерно дорогими и требовательными к ресурсам, что ограничивало их широкое применение.
Снижение затрат на порядок
Triplex стремится изменить эту парадигму, предлагая десятикратное снижение затрат на создание графов знаний. Эффективное использование ресурсов достигается за счет преобразования неструктурированного текста в “семантические тройки”, основные элементы графов знаний.
Превосходная производительность
Triplex был тщательно оценен по сравнению с GPT-4o, продемонстрировав превосходную производительность как по затратам, так и по точности. Его модель извлечения троек достигает результатов, сравнимых с GPT-4o, но при значительно меньших затратах. Это значительное снижение затрат обусловлено более компактным размером модели Triplex и возможностью функционировать без обширного контекста.
Обширное обучение и практические применения
Исключительная производительность Triplex обусловлена его обширным обучением на разнообразных и полных данных, включая авторитетные источники, такие как DBPedia и Wikidata, веб-тексты и синтетические датасеты. Это разнообразное обучение гарантирует, что Triplex универсален и надежен в различных прикладных областях.
Практическое применение
Одним из немедленных применений Triplex является локальное построение графов знаний с использованием R2R RAG engine в сочетании с Neo4J. Это приложение, которое ранее было менее жизнеспособным из-за затрат и сложности, теперь стало более доступным благодаря эффективности, внедренной Triplex.
Заключение
Выпуск Triplex от SciPhi резко снижает затраты и сложность преобразования неструктурированных данных в структурированные форматы, открывая новые возможности для анализа данных и создания инсайтов.
Это инновационное решение обещает улучшить эффективность существующих процессов и сделать передовые техники представления данных доступными для различных приложений и отраслей.
Подробнее о Triplex можно узнать на сайтах HuggingFace и Ollama.
Вся авторская приписка за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.
Не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашим группам в Telegram и LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 46k+ ML SubReddit
Ищите будущие вебинары по ИИ здесь.
“`
“`html
Внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте SciPhi Open Sourced Triplex: A SOTA LLM for Knowledge Graph Construction Provides Data Structuring with Cost-Effective and Efficient Solutions.
Применение ИИ для улучшения бизнес-процессов
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Выбор подходящего решения и поэтапное внедрение ИИ
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Поддержка и обучение
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на этот адрес. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter.
Практическое применение
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru.
“`
