Contextual AI предлагает решение проблемы фактических неточностей в корпоративных ИИ-системах
habr.comContextual AI 4 марта представила свою обоснованную языковую модель (GLM), заявив, что она обеспечивает высочайшую фактическую точность в отрасли, превосходя ведущие системы ИИ от Google, Anthropic и OpenAI по ключевому показателю правдивости.Стартап, основанный пионерами технологии генерации с дополненным поиском (RAG), сообщил, что его GLM достиг 88% фактологической точности в тесте FACTS по сравнению с 84,6% у Gemini 2.0 Flash от Google, 79,4% у Claude 3.5 Sonnet от Anthropic и 78,8% у GPT-4o от OpenAI.Несмотря на то, что большие языковые модели изменили корпоративное программное обеспечение, фактические неточности, которые часто называют галлюцинациями, остаются серьёзной проблемой для внедрения в бизнес.
Контекстный ИИ призван решить эту проблему, создав модель, специально оптимизированную для корпоративных приложений RAG, где точность имеет первостепенное значение.«Мы знали, что частью решения будет технология под названием RAG — расширенная генерация с использованием поиска, — сказал Дуве Киела, генеральный директор и соучредитель Contextual AI, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — И мы знали это, потому что я был одним из изобретателей RAG».Концепция компании значительно отличается от моделей общего назначения, таких как ChatGPT или Claude, которые предназначены для решения самых разных задач — от написания художественных произведений до технической документации.
Microsoft настойчиво предлагает пользователям Windows 11 делать резервные копии данных ПК в OneDrive
