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Banco de Dados Q&A (28)

Automorphic

Melhorias em modelos de linguagem e processamento de linguagem natural.

Informações da Ferramenta

A ferramenta Conduit da Automorphic ajuda a aprimorar modelos de linguagem incorporando conhecimento e melhorando seu desempenho por meio de feedback dos usuários.

O Conduit é projetado para tornar os modelos de linguagem mais inteligentes, permitindo que sejam ajustados em vez de apenas depender de prompts fixos. Esta ferramenta inovadora permite que os usuários treinem adaptadores que modificam como os modelos se comportam ou o que eles sabem, e pode combinar dinamicamente esses ajustes. Isso significa que você pode iterar facilmente sobre os modelos, incorporando feedback humano ao longo do caminho e simplificando todo o processo de colocá-los em ação.

Uma das características marcantes do Conduit é sua capacidade de manter os modelos de linguagem atualizados com feedback dos usuários e ajustes manuais. Isso garante que os modelos não apenas tenham um bom desempenho, mas também possam ser implantados de forma eficiente. Graças ao carregamento rápido e empilhamento dos adaptadores ajustados, você pode fazer seus modelos funcionarem mais rápido do que nunca. Além disso, com compatibilidade para a API da OpenAI, integrar o Conduit em sua configuração atual é muito fácil.

O Automorphic Hub adiciona mais uma camada de conveniência ao fornecer uma plataforma onde você pode encontrar modelos compartilhados publicamente que foram treinados e aprimorados usando a Automorphic. Isso significa que você pode facilmente acessar esses modelos para suas aplicações, tornando-os ainda mais poderosos para suas necessidades.

Outra ferramenta útil da Automorphic é o TREX, que pega dados não estruturados e os converte em um formato estruturado de sua escolha, como JSON, XML ou YAML. Os usuários podem definir seu formato desejado usando expressões regulares ou gramática livre de contexto, tornando o TREX uma alternativa flexível às funções da OpenAI.

Por fim, a Automorphic oferece o Aegis, uma ferramenta de firewall protetora projetada para proteger tanto os modelos de linguagem quanto os usuários de várias ameaças. O Aegis defende contra problemas como injeções de prompt, vazamentos de informações pessoais identificáveis (PII) e linguagem tóxica. O que é ótimo é que o Aegis aprende continuamente com suas interações, aprimorando sua capacidade de detectar ameaças potenciais ao longo do tempo.

Prós e Contras

Prós

  • Atualiza modelos continuamente
  • Ajusta-se a novas ameaças ao longo do tempo
  • XML
  • Muda dados não estruturados
  • Compartilha modelos aprimorados publicamente
  • Sempre produz saída esperada
  • Mescla modelos em tempo real
  • Funciona com código existente
  • Cria objetos json válidos
  • Suporta outros formatos usando regex/gramática livre de contexto
  • Simplifica a configuração do modelo
  • Garante a segurança dos dados
  • Suporta gramáticas personalizadas
  • YAML
  • Permite carregamento rápido de adaptadores
  • Filtra linguagem prejudicial
  • Aprende com o uso
  • Biblioteca de modelos compartilhados publicamente
  • Automatiza o layout de dados
  • Permite que os usuários personalizem o layout de dados
  • Acumula adaptadores ajustados finamente
  • Identifica ataques
  • Permite que você mude rapidamente os modelos
  • Impede vazamentos de PII
  • Adiciona input humano
  • Melhora modelos de linguagem
  • Funciona com JSON
  • Defende contra explorações de prompt

Contras

  • Precisa de input manual
  • Lento para se ajustar ao primeiro feedback
  • Pouco claro com que frequência as atualizações acontecem
  • Pouca informação sobre o sistema Aegis
  • Configuração complicada para TREX
  • Falta suporte para múltiplas línguas