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RAG and Fine-tuning

企業の使用目的に合わせてLLMを調整し、性能を向上させます

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ダッシュボード画像の周りにRAGとファインチューニングという言葉を表現し、パイチャートとラインチャートを含むLLMを調整して性能を向上させることを表現した画像
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LLMテキストとギアアイコン、複数のウィンドウコンポーネントを配置した画像

広告代理店 C社 PM

"基盤モデルを使用した時よりCrowdworks AIで調整プロセスを経たモデルの成果物の方がより高い満足感を得られました。"

"基盤モデルを使用した時よりクラウドワークスで調整プロセスを経たモデルの成果物の方がより高い満足感を得られました。"

"基盤モデルを使用した時よりクラウドワークスで調整プロセスを経たモデルの成果物の方がより高い満足感を得られました。"

Why Crowdworks AI

Crowdworks AIは作り込みが違います

超巨大言語モデルのファインチューニングノウハウを保有

Naver HyperCLOVA Xのファインチューニングに参加してノウハウを蓄積し、ChatGPT、GPT-4 API等の調整経験を通じて様々なダウンストリームタスクを解決してきました。

Naver HyperCLOVA Xの公式パートナー

韓国最大の超巨大言語モデル、Naver HyperCLOVA Xの公式パートナー企業として、企業のLLM導入の全プロセスに助力しています。また、韓国市場でハングル基盤のLLMを導入/活用する時、最適化されたサービスを提供します。

様々な方式で企業に最適化されたモデルを開発

ファインチューニング、RLHF、DPO等、既存のLLM基盤モデルを顧客企業のカスタマイズ型モデルに調整するに最も適した技術を探して提案し、開発します。

Why Crowdworks AI

使用目的によって様々な調整方式を活用します

01

ファインチューニング

一般的なLLMモデルでビジネス目的を達成することは難しいです。Crowdworks AIはAI専門家が高度化された企業用LLMモデルの開発のためにファインチューニング(Fine-tuning)を行います。ファインチューニング用のデータセットを構築し、学習させ、企業のニーズと産業知識を反映した洗練された回答を提示するモデルを開発します。

02

プロンプトエンジニアリング

モデルがより正確な出力値を提供できるよう入力データに質問データ以外の指示事項を追加するプロンプトエンジニアリング(Prompt Engineering)を行います。回答の生成意図、条件、項目、企業のコミュニケーション方針なども反映できます。

03

RAG

(検索拡張生成、Retrieval Augmented Generation)

既存のLLMモデルは回答に最新情報および社内データを反映できません。Crowdworks AIはRAG方式で社内外のデータを追加し、回答の正確性と有用性を向上させます。

04

RLHF

(人間のフィードバックによる強化学習、Reinforcement Learning from Human Feedback)

カスタマイズ型LLMモデルの適切な回答のため、人間のフィードバックを反映したデータを構築し、それを強化学習させ、モデルの品質を向上させます。

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(株)Crowdworks AI | 代表取締役:キム·ウスン事業者登録番号:223-81-18325ソウル特別市江南区、テヘランロ309、 サムスン第一ビル、5F通信販売業番号:第2019-ソウル江南-05382号遠隔生涯教育院番号:第原-716職業情報提供事業届出番号:J1200020230006お問い合わせ:sales_global@crowdworks.aiカスタマーサポート:support@crowdworks.ai

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