ГІД компаній

Лабораторії AI21

AI21 Labs — це ізраїльська компанія зі штучного інтелекту, яка розробляє великі мовні моделі (сімейства Jurassic і Jamba) і корпоративні інструменти, а також помічник для споживачів Wordtune.

Огляд

AI21 Labs — це ізраїльська компанія зі штучного інтелекту, яка розробляє великі мовні моделі (сімейства Jurassic і Jamba) і корпоративні інструменти, а також помічник для споживачів Wordtune. Це важливо для новаторства гібридної архітектури Mamba-Transformer «Jamba» та для зосередження на надійному, обґрунтованому штучному інтелекті для бізнесу, а не на гонитві за споживчим ажіотажем.

AI21 Labs найкраще зрозуміти в контексті стратегії, доступу до моделі, рішень щодо платформи та партнерства в екосистемі.

Глибоке занурення

Заснована в 2017 році в Тель-Авіві Йоавом Шохамом, Орі Ґошеном і Амноном Шашуа (також співзасновником Mobileye), AI21 Labs була першим виробником великих мовних моделей із серією Jurassic, яка конкурувала з системами епохи GPT-3. Він створив Wordtune, популярний інструмент для переписування та граматики штучного інтелекту, і «AI21 Studio», платформу для розробників для створення на основі своїх моделей. У 2024 році компанія випустила Jamba, помітну відкриту модель, яка поєднує Transformer з архітектурою простору станів Mamba для ефективної роботи з дуже довгим контекстом. AI21 наголошує на «специфічних моделях завдань» і техніках для зменшення галюцинацій і ґрунтовних відповідей у ​​джерелах, позиціонуючи себе як надійний вибір для підприємств у сфері фінансів, обслуговування клієнтів і роботи з важкими документами.

Технічне розуміння

Основна інновація Jamba є гібридом: вона перемежовує стандартні шари уваги Transformer із шарами простору стану Mamba та додає компонент суміші експертів. Трансформатори вирізняються гнучким міркуванням, але вартість їх уваги зростає квадратично з довжиною послідовності; Шари Mamba масштабуються приблизно лінійно, тому суміш обробляє контекстні вікна сотень тисяч токенів із набагато меншим використанням пам’яті. Це дозволяє Jamba отримувати довгі документи на одному графічному процесорі, зберігаючи при цьому якість міркування, пов’язану з моделями на основі уваги.

Освоєння AI21 Labs

AI21 Labs — це ізраїльська компанія зі штучного інтелекту, яка розробляє великі мовні моделі (сімейства Jurassic і Jamba) і корпоративні інструменти, а також помічник для споживачів Wordtune. Це важливо для новаторства гібридної архітектури Mamba-Transformer «Jamba» та для зосередження на надійному, обґрунтованому штучному інтелекті для бізнесу, а не на гонитві за споживчим ажіотажем. AI21 Labs найкраще зрозуміти в контексті стратегії, доступу до моделі, рішень щодо платформи та партнерства в екосистемі. Щоб отримати глибоке розуміння, розглядайте AI21 Labs як операційну модель, а не як окрему функцію: визначте бажані результати, уточніть припущення та відокремте те, що система може зробити надійно, від того, що все ще потребує експертної оцінки.

На практиці сильні команди, які використовують AI21 Labs, оцінюють стратегію постачальника, надійність дорожньої карти та ризик блокування, перш ніж взяти на себе зобов’язання. Вони документують чіткі критерії успіху, перевіряють реалістичні дані та робочі процеси та виконують ітерацію на основі спостережуваних моделей невдач, а не одноразових перемог у тестах. Саме тут теоретичне розуміння перетворюється на довготривалу здатність щодо продуктів, політики та операцій.

Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі. У той же час повідомлення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва. Найбільш стійкий підхід полягає в поєднанні швидкості експериментів із дисципліною управління: запускайте пілотні проекти, збирайте докази, публікуйте журнали рішень і постійно оновлюйте запобіжні заходи в міру розвитку поведінки моделі, очікувань користувачів і нормативних вимог.

Стратегічний вплив

Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.

Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.

Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.

Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.

Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.

Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.

Майбутнє AI21 Labs

AI21 орієнтується на довгоконтекстні, ефективні архітектури та надійне корпоративне розгортання, а не на гонку споживчих чат-ботів. Очікуйте продовження інвестицій у гібридні моделі простору станів, такі як Jamba, агентські системи, які планують і викликають інструменти, а також методи заземлення, які посилаються на джерела, щоб усунути галюцинації. Оскільки компанії вимагають більш дешевих висновків щодо величезних документів, AI21 робить ставку на ефективність Mamba-Transformer і керовані моделі, що відповідають конкретним завданням, що добре позиціонує його, хоча він конкурує як з конкурентами відкритої ваги, так і з передовими лабораторіями.

Впровадження в реальному світі

Використання Wordtune для переписування, скорочення або зміни тону електронних листів і документів

Передача цілого довгого контракту або звіту у велике контекстне вікно Jamba для підбиття підсумків або запитань і відповідей

Створення помічника з підтримки клієнтів на AI21 Studio, який базує відповіді на базі знань компанії

Розгортання моделей для конкретних завдань у фінансах для вилучення й узагальнення інформації зі щільних файлів

Шаблони реалізації

AI21 Labs на практиці

Використання Wordtune для переписування, скорочення або зміни тону електронних листів і документів.

Використання Wordtune для переписування, скорочення або зміни тону електронних листів і документів. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають людський шлях ескалації для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.

AI21 Labs на практиці

Передача цілого довгого контракту або звіту у велике контекстне вікно Jamba для підбиття підсумків або запитань і відповідей.

Передача всього довгого контракту чи звіту у велике контекстне вікно Jamba для підбиття підсумків або запитань і відповідей Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.

AI21 Labs на практиці

Створення помічника з підтримки клієнтів на AI21 Studio, який базує відповіді на базі знань компанії.

Створення помічника служби підтримки клієнтів на AI21 Studio, який ґрунтує відповіді на базі знань компанії. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають шлях людської ескалації для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.

AI21 Labs на практиці

Розгортання моделей для конкретних завдань у фінансах для вилучення й узагальнення інформації зі щільних файлів.

Розгортання моделей для конкретних завдань у фінансах для вилучення й узагальнення інформації зі щільних файлів. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають людський шлях ескалації для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.

Ризики та огорожі

!

Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.

!

Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.

!

Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.

Дорожня карта впровадження

1

Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.

Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.

2

Перед інтеграцією ознайомтеся з конфіденційністю, безпекою та юридичними умовами.

Перед інтеграцією ознайомтеся з конфіденційністю, безпекою та юридичними умовами. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.

3

Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.

Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.

4

Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.

Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.

Продовжуйте досліджувати