Airtrain AI | La Plataforma de Datos No Estructurados Impulsada por IA

Airtrain AI

Descubre cómo Airtrain AI, la plataforma de procesamiento de datos impulsada por IA, ayuda a los equipos de ciencia de datos a organizar y optimizar sus conjuntos de datos no estructurados.

Airtrain AI | La Plataforma de Datos No Estructurados Impulsada por IA

Airtrain AI se posiciona como una solución integral para el procesamiento y organización de datos no estructurados, ofreciendo una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para equipos de ciencia de datos empresariales. Con Airtrain AI, los usuarios pueden explorar y visualizar instantáneamente sus conjuntos de datos, eliminando el ruido y amplificando los datos de alta calidad. La plataforma facilita la generación de conjuntos de datos de alta calidad, la personalización de modelos de lenguaje grandes (LLM) para casos de uso específicos, y la evaluación comparativa de LLMs en conjuntos de evaluación completos.

Entre las características destacadas de Airtrain AI se incluyen la exploración y visualización de datos, la curación automática de datos, el etiquetado y clasificación sin necesidad de ejemplos previos (zero-shot labeling & classification), y la capacidad de descubrir patrones, insights y nichos ocultos en los conjuntos de datos. Además, la plataforma ofrece un entorno de pruebas (playground) para evaluar más de 30 modelos de lenguaje de última generación (SOTA LLMs) simultáneamente.

Airtrain AI también se enfoca en reducir los costos de inferencia hasta en un 90% al permitir el ajuste fino de modelos de código abierto pequeños en conjuntos de datos de alta calidad curados. La plataforma hace que sea extremadamente fácil ajustar modelos como Mistral 7B, Llama 3, y Gemma, configurar un arnés de evaluación y exportar el modelo.

Con testimonios de usuarios que han logrado reducir costos y mejorar la calidad de sus modelos, Airtrain AI se consolida como una herramienta esencial para acelerar los flujos de trabajo de IA, desde la curación de datos hasta el ajuste fino y la evaluación de modelos de lenguaje grandes.

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