ინდუსტრიაში გადაწყვეტილების მოდელების (decision models) გავრცელებასთან ერთად, კომპანია Musubi-მ წარმოადგინა ახალი მიდგომა კონტენტის მოდერაციისთვის. სამშაბათს კომპანიამ გამოუშვა მსუბუქი მოდელი PolicyLM-1.7B, რომელიც განკუთვნილია რეალურ დროში მოდერაციისთვის და ხელმისაწვდომია ღია წვდომით.
ტექნოლოგიის არსი მდგომარეობს იმაში, რომ მარტივ ინგლისურ ენაზე დაწერილი კონტენტის პოლიტიკა 50 მილიწამზე ნაკლებ დროში იქნას გამოყენებული შეტყობინებებზე. Musubi-ს მოდელი სიჩქარითა და ღირებულებით ჰგავს არსებულ AI კლასიფიკატორებს, თუმცა თანამედროვე LLM-ის მოქნილობის წყალობით, მას შეუძლია რთული პოლიტიკის გატარება სპეციალური გადამზადების გარეშე. ეს ნიშნავს, რომ პოლიტიკის ცვლილებისას სისტემას არ სჭირდება ხელახალი ტრენინგი, რაც ადამიანურ რესურსებს საშუალებას აძლევს, მყისიერად მოახდინონ ადაპტაცია.
Musubi-ს თანადამფუძნებლისა და AI-ის მთავარი ოფიცრის, ფილიპ იანკოვიჩის თქმით, ეს პლატფორმების მენეჯერებს კონტენტის პროაქტიულად მარკირების საშუალებას აძლევს. „პროდუქტის გუნდებს სურთ უკეთ ესმოდეთ, რა ხდება მათ პლატფორმაზე, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც კონტენტის მოცულობა ექსპონენციურად იზრდება“, — აღნიშნავს იანკოვიჩი.
გადაწყვეტილების მოდელები AI სამყაროში სექტემბერში TypeSafe AI-ის Jev-ის გამოსვლის შემდეგ გახდა აქტუალური. ტექსტის გენერირების ნაცვლად, ეს მოდელები გამოსცემენ შედეგის ალბათობას ან ბინარულ გადაწყვეტილებას — ეკუთვნის თუ არა კონტენტი კონკრეტულ კატეგორიას. გამომავალი მონაცემების შეზღუდვით, ეს მოდელები მუშაობენ უფრო სწრაფად და იაფად, ვიდრე დიდი ენობრივი მოდელები, თუმცა ინარჩუნებენ ტრანსფორმერის არქიტექტურის მოქნილობას.
მიუხედავად იმისა, რომ მსგავსი ტექნოლოგიები თავდაპირველად AI აგენტების ქცევის კონტროლისთვის შეიქმნა, მათი გამოყენება ადამიანების მიერ შექმნილი კონტენტის მოდერაციისთვის ბუნებრივი ევოლუციაა. Musubi-ს განცხადებით, PolicyLM-1.7B არის სპეციალიზებული ინსტრუმენტი, რომელიც ნებისმიერ კომპანიას შეუძლია დამოუკიდებლად დანერგოს საკუთარ ინფრასტრუქტურაში.
წყარო: techcrunch.com
