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頂尖NLP創(chuàng)業(yè)團隊推出一站式大模型開發(fā)工具,全流程助力企業(yè)大模型落地

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新聞要點:

10萬個節(jié)點,秒級完成: 支持超復雜智能體開發(fā),10萬個節(jié)點運行,僅需0.9秒。得益于白熊AI智能體計算引擎技術,用戶創(chuàng)建的每一個工作流節(jié)點,運行時都能確保為最優(yōu)路徑,極大節(jié)約計算資源,提高響應速度。

一站式AI自動標注,提質增效: 集成先進的AI自動標注技術,可根據不同的使用場景,智能識別數據特征,排除異常數據,完成標注工作,準備時間降低50%,大大提高數據準備的效率,確保標注的準確性和一致性。

內置專家知識,0門檻訓練大模型: 在模型訓練過程中,大模型訓練平臺會實時監(jiān)控模型的表現指標、預估時間,并實時預警,給出專家級診斷和優(yōu)化建議,確保模型訓練質量和效果,成功概率提升60%以上。

在數字化時代,降本增效和業(yè)務曲線二次增長是企業(yè)所恒久追求的目標,而技術更是企業(yè)數字轉型的核心驅動力。大模型作為AGI時代的變革型技術同樣要為企業(yè)所用,才能充分釋放企業(yè)數據價值,賦能企業(yè)核心業(yè)務,創(chuàng)造更大的 商業(yè) 價值。

那企業(yè)如何借助大模型實現提質增效,釋放數據價值?企業(yè)又如何做才能訓練出適合自身業(yè)務的專屬大模型?開發(fā)出符合場景的智能體?

近日,一支來自國內外頂尖NLP實驗室的 創(chuàng)業(yè) 團隊——白熊AI(ICEBEAR AI),正式面向企業(yè)推出自主研發(fā)的Polar Agent智能體開發(fā)平臺和Arctic Lab大模型訓練平臺,旨在為企業(yè)客戶提供一站式模型開發(fā)及應用開發(fā)工具,讓所有企業(yè)都可以簡單、高效地用上大模型,讓每個人都擁有構建自己專屬AI的能力,從而實現提質增效和業(yè)務曲線持續(xù)增長的目標。

智能體開發(fā)平臺,讓企業(yè)擁有跨時代的業(yè)務開展效率與人機協(xié)作模式

Polar Agent智能體開發(fā)平臺擁有企業(yè)知識庫、智能體、智能工作流編排三大功能模塊,并以行業(yè)先進的向量化存儲、多路召回、檢索增強生成等大模型技術為企業(yè)提供全方位的智能化解決方案,將大模型智能化能力無縫集成到企業(yè)業(yè)務流程和日常工作,最終助力企業(yè)運營效率提升、精準決策,打造未來先進生產力。

頂尖NLP創(chuàng)業(yè)團隊推出一站式大模型開發(fā)工具,全流程助力企業(yè)大模型落地

圖1:白熊AI智能體開發(fā)平臺用戶登陸界面

企業(yè)知識庫:RAG技術最佳實踐,知識管理,智能檢索 ,構建企業(yè)智能大腦

白熊AI構建基于RAG技術的企業(yè)級知識庫功能模塊,無需重新訓練模型,即可使模型獲得最新外部知識,支持文檔動態(tài)調整和自適應策略,用戶可以上傳各類文件到知識庫,顯著提高模型的信息處理效率和準確性,滿足企業(yè)多樣化的業(yè)務需求。

企業(yè)知識庫確保企業(yè)能夠通過數據和知識驅動大模型應用,使得大模型深度理解企業(yè)業(yè)務,精準回答各類問題并提供建議,統(tǒng)籌全局信息,提升運營效率,輔助用戶決策。

智能體 多方協(xié)作 效率翻倍,一鍵生成 個人專屬 智能助手

無論是日常任務的自動化處理,還是復雜業(yè)務的智能化管理,智能體功能模塊都能夠為客戶帶來顯著的效率提升和業(yè)務優(yōu)化,進一步輔助企業(yè)增強市場競爭力。

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圖2:智能體模塊功能展示

白熊AI 團隊技術負責人介紹, 智能體模塊應用引入了白熊AI的反問式構造技術,根據用戶需求描述,自動生成智能體,執(zhí)行繁瑣的日常任務,如數據整理、報告生成、客戶服務等,可以大幅減少人工操作時間,提高整體工作效率;同時極大降低大模型使用門檻,即使沒有任何相關經驗的用戶也能輕松定制和創(chuàng)建任務智能助手。

該智能體功能模塊擁有三大特性: 第一,快速構建個人專屬智能體: 用戶可以通過對話式界面構建個人專屬智能體助手,無需代碼開發(fā),所創(chuàng)建智能體助手能夠深度理解用戶需求; 第二, 長期記憶 持續(xù)優(yōu)化 具備知識和任務的長期記憶能力,隨著用戶的頻繁使用,可以根據用戶習慣持續(xù)優(yōu)化自身行為,越用越智能; 第三, 多方協(xié)作 效率翻倍: 支持多個智能體協(xié)作,可以共同完成復雜任務,真正實現能效的倍數提升。

智能工作流編排: 無需編程 將大模型快速融入企業(yè) 業(yè)務流程

除了智能體模塊之外,該團隊還為多行業(yè)、多場景用戶提供了拖拽式的智能工作流編排應用模塊,將大模型功能無縫集成到日常工作和業(yè)務流程,助力客戶輕松構建和管理復雜的業(yè)務流程,實現高度定制化的高階智能體應用。

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圖3:工作流編排模塊功能展示

智能工作流編排同時支持文本、圖片、音頻、代碼等多種任務節(jié)點,涵蓋企業(yè)廣泛的業(yè)務場景;還可以自動執(zhí)行重復性任務,減少人為錯誤,多方面提高工作效率。

智能工作流編排引擎支持超復雜智能體開發(fā),10萬個節(jié)點運行,僅需0.9秒。這得益于白熊AI的智能體計算引擎技術,用戶所創(chuàng)建的每一個工作流節(jié)點,運行時都能確保為最優(yōu)路徑,極大節(jié)約了計算資源,提高了響應速度,這也是白熊AI能夠秒級完成的根本原因。

白熊AI創(chuàng)始人&CEO 崔釗瑋表示, “工作流編排模塊能夠將企業(yè)內部固化的業(yè)務流程自動化,最大限度地減少人工干預,幫助企業(yè)員工顯著提升任務精準度與效率。這也意味著,隨著大模型智能體技術的廣泛應用,我們正步入一個智能化的新紀元,未來企業(yè)工作場景將是一半員工、一半AI;企業(yè)決策和運營的智能化水平也將不斷攀升,推動企業(yè)向著更高效、更智能的方向發(fā)展。”

大模型訓練平臺:零門檻、一鍵訓練,讓每家企業(yè)都能擁有模型訓練能力

Arctic Lab大模型訓練平臺是一款大模型訓練與推理的一體化平臺,開箱即用,集成算法專家知識與經驗,致力于幫助客戶實現文本標注、模型微調、模型部署、模型測試、模型推理服務的一站式訓練流程,優(yōu)化模型性能,適應業(yè)務需求,顯著降低模型訓練門檻,提高模型訓練效果。

圖4:白熊AI大模型訓練平臺操作界面

無論是初創(chuàng)企業(yè)還是大型企業(yè),白熊AI大模型訓練平臺都能加快企業(yè)定制化模型的構建,賦能業(yè)務發(fā)展與創(chuàng)新。

獨家并行優(yōu)化框架

Arctic Lab大模型訓練平臺采用深度優(yōu)化的并行化框架,顯著節(jié)約顯存,可以有效提升訓練速度,相較于主流框架提高1.5至2倍,大幅縮短模型訓練周期。

一站式Al自動標注

集成先進的Al自動標注技術,平臺支持一站式文本數據標注,可根據不同的使用場景,智能識別數據特征,自動完成標注工作,準備時間降低50%,大大提高數據準備的效率,確保標注的準確性和一致性。

全流程模型微調

訓練平臺支持全流程的模型微調,用戶可以使用標注過的數據集,快速創(chuàng)建模型微調任務,Arctic Lab會根據數據特點,推薦合適的模型結構和超參設置,大幅降低模型開發(fā)的門檻。

模型訓練精準監(jiān)控

在模型訓練過程中,大模型訓練平臺會實時監(jiān)控模型的表現指標、預估時間,并實時預警;同時還為企業(yè)內置專家知識,為用戶診斷問題并給出優(yōu)化建議,確保模型訓練質量和效果,模型優(yōu)化效率提升66.7%。

模型推理快速部署

針對部署階段,Arctic Lab提供全面的推理服務支持,企業(yè)用戶可以直接在網頁上與訓練好的模型進行交互,驗證模型的對話能力;還支持將訓練好的模型打包成API接口,與企業(yè)內部系統(tǒng)無縫街接,在提高了模型投產的效率同時,也確保了業(yè)務系統(tǒng)的流暢運行。

主流模型100%適配

平臺支持多種模型結構,包括但不限于GLM、Qwen、Baichuan、Llama、Mistral等,確保了企業(yè)需求的全面適配。

此外,Arctic Lab大模型訓練平臺支持多種業(yè)界通用的模型評估指標,包括總體準確率(acc)、F1值、召回導向指標(ROUGE)、雙語替換評測指標(BLEU)等等,還可以自定義測試數據集和評估標準,全面覆蓋文本生成、問答等不同應用場景下的評估需求。企業(yè)可以通過簡單的配置,快速獲取模型在各項指標上的表現,為后續(xù)模型優(yōu)化提供依據。

來自國內外頂尖NLP實驗室的創(chuàng)業(yè)團隊

白熊AI是一家人工智能技術創(chuàng)新企業(yè),專注于大模型開發(fā)工具產品的研發(fā)。創(chuàng)始團隊自國內外頂尖NLP實驗室,畢業(yè)于清華、哈工大、人大、東京大學等海內外知名高校,整體碩博率超90%,團隊成員曾承擔過多項國家2030新一代人工智能重大項目,在大型語言模型(LLM)、智能體(Agent)、自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)等領域有深厚技術積累。

基于自研企業(yè)級大模型解決方案,白熊AI致力于向企業(yè)提供大模型訓練、企業(yè)智能體開發(fā)等大模型平臺產品與服務,助力企業(yè)在AGI浪潮中釋放數據價值、加速數字化轉型升級。

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