Musubi-nin PolicyLM-1.7B sadə İngilis dilində yazılmış məzmun siyasətini 50 millisaniyədən az vaxtda işə salır

Musubi real vaxt moderasiyası üçün PolicyLM-1.7B təqdim etdi

Musubi çərşənbə günü real vaxt məzmun moderasiyası üçün açıq çəkili yüngül model PolicyLM-1.7B təqdim etdi. O, sadə İngilis dilində yazılmış siyasəti mesajlara 50 millisaniyədən az vaxtda tətbiq edir. Şirkətin sözləsinə görə, sürət və xərclər əsasən sosial platformaların əksəriyyətini moderasiya edən AI klassifikator sistemlərinə oxşardır.

PolicyLM-1.7B müasir böyük dil modelinin çevikliyinə malik olduğu üçün, Musubi-nin sözləsinə görə, o, mürəkkəb siyasətləri xüsusi təlim olmadan istifadə edir. Daha vacibdir ki, siyasəti dəyişdikdə yeni təlim tələb olunmur; bu, siyasəti hazırlayan insanlara ehtiyyatı görə bir neçə dəfə baxmağa və təkmilləşdirməyə imkan verir.

Mətn əvəzinə ikili qiymətləndirmə

Qərar modelləri AI dünyasında sentyabr ayında TypeSafe AI-nin Jev modelinin çıxması ilə isti mövzu oldu; bunu dərhal OpenAI və Amazon-un rəqabətçi modelləri izlədi. Qərar modeli mətn əvəzinə nəticə ehtimallarını verir. Bu halda o ikili qiymətləndirmə verir: məzmun kategoriyadadır və ya yox.

Modelin çıxışını əvvəlcədən müəyyən edilmiş seçimlərlə məhdudlaşdıran qərar modelləri böyük dil modellərindən daha sürətli və ucuz işləyir və transformer arxitekturasının çevikliyini saxlayır. Erkən tətbiq AI agentlərinin qeyri-münasib davranışının əngəllənmesi idi; Musubi isə eyni texnologiyanın təbii olaraq insanların pis davranışına da təsir etdiyini təsdiqləyir.

Platforma komandaları üçün hazırlanıb

Musubi-nin birgə qurucusu və AI üzrə baş direktoru Filip Jankovic deyir ki, məhsul platforma menecerlərinə məzmunu proaktiv şəkildə işarələməyə imkan verir. „Məhsul komandaları sadəcə öz platformalarında nə baş verdiyini, xüsusilə məzmunun miqdarının eksponensial artdığını yaxşı bilmək istəyir“, — deyir Jankovic. „Bunun miqyaslana bilən və konfiqurasiya oluna bilən işarələnməsi əla faydalıdır.“

Jankovic deyir ki, qəyar modelləri ilə marağı Jev ilə erkən başladı və 2024-cü ilin layihəsinə qədər getdi; adı GLiNER olan bu layihə adlı varlıqları tanıma ümumi modelinin sadələşdirilmiş versiyasıdır və eyni texnikalardan istifadə edir. Məhsulun elanı yeni modeli hazırda sənaye diqqətini cəlb edən ümumi qəyar modelləri üçün moderasiyaya yönəltirilmiş alternativ kimi təqdim edir: „Əgər Jev sizin diqqətinizi cəlb etdirsə, PolicyLM-1.7B də eyni türlü modeldir, lakin xüsusilə məzmun moderasiyası üçün hazırlanıb və siz özünüz də işə sala bilərsiniz.“

Mənbələr: Techcrunch