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Launchables Myles

Launchables entwickelt Myles, zertifizierte Entscheidungsmodelle, die auf Ihrer eigenen Hardware oder über eine gehostete API betrieben werden können. Diese Modelle liefern kalibrierte Wahrscheinlichkeiten für Ja/Nein-, Auswahl- und Bewertungsfragen und stellen sicher, dass Entscheidungen innerhalb einer gemessenen Fehlerrate bleiben. Sie verarbeiten Texte und Bilder effizient und übergeben unsichere Fälle an eine Person, was sie ideal für kritische, hochvolumige Entscheidungen in verschiedenen Branchen macht.

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Screenshot von Launchables Myles
Screenshot von Launchables Myles

Launchables bietet Myles an, eine Suite von zertifizierten Entscheidungsmodellen, die darauf ausgelegt sind, präzise, kalibrierte Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Fragetypen, einschließlich Ja/Nein, Auswahl und Bewertung, bereitzustellen. Diese Modelle werden im Vereinigten Königreich entwickelt und sind dafür konzipiert, entweder auf Ihren eigenen Servern, Laptops und Geräten oder über die Launchables Decision API betrieben zu werden. Ein zentrales Prinzip von Myles ist die Fähigkeit, Entscheidungen innerhalb einer gemessenen Fehlerrate aufrechtzuerhalten, wobei unsichere oder wenig vertrauenswürdige Entscheidungen zur Überprüfung an einen Menschen weitergeleitet werden, um Zuverlässigkeit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

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Die Myles-Modelle verarbeiten Situationen, die als Text, JSON oder Bilder präsentiert werden, und liefern für jede Option in einem einzigen Durchlauf eine Wahrscheinlichkeit. Dies eliminiert die Notwendigkeit für Textgenerierung oder komplexes Parsen, wodurch der Entscheidungsprozess schnell und effizient wird. Die Kalibrierung von Myles bedeutet, dass, wenn ein Modell einer Option eine Wahrscheinlichkeit von 0,9 zuweist, diese Option ungefähr 90 % der Zeit korrekt ist, was es den Nutzern ermöglicht, eine vertrauenswürdige Fehlerrate vor der Bereitstellung festzulegen.

Launchables bietet mehrere Myles-Modelle an, die jeweils für unterschiedliche Bereitstellungsumgebungen und Leistungsanforderungen optimiert sind. Diese reichen von Myles-22M, das in einem Browser oder auf einem Telefon in Millisekunden betrieben werden kann, bis hin zu Myles-G 31B, das für GPUs in Rechenzentren konzipiert ist und hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit bietet. Diese Flexibilität ermöglicht es Organisationen, Entscheidungsfähigkeiten dort bereitzustellen, wo ihre Daten bereits vorhanden sind, einschließlich isolierter oder luftdicht abgeschotteter Netzwerke, und gewährleistet Datenhoheit und Sicherheit.

Die Decision API unterstützt drei Hauptfragetypen: 'noul' für Ja/Nein-Klassifikationen, 'choice' für die Auswahl einer von mehreren Bezeichnungen und 'score' für die Bewertung auf einer Skala. Sie verarbeitet auch Bilddaten, sodass Modelle wie Myles-G 12B und Myles-G 31B Entscheidungen basierend auf Quittungen, Screenshots oder Produktfotos treffen können. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungsfälle wie die Genehmigung von Spesenabrechnungen, Sicherheitsüberprüfungen von Agenten und visuelle Produktinspektionen.

Myles-Modelle sind besonders geeignet für kleine, häufige und bedeutende Entscheidungen in verschiedenen Sektoren. Dazu gehören Anwendungen im öffentlichen Sektor wie Triage und Berechtigungsprüfungen, Finanzdienstleistungen zur Betrugserkennung und Beschwerdeweiterleitung, Gesundheits- und Pflegeanwendungen für Überweisungs-Triage und Datenprüfungen sowie KI-Produktteams zur Implementierung von Sicherheitsvorkehrungen und Überprüfungen innerhalb ihrer Agenten. Das Lizenzmodell ist flexibel und bietet Lizenzen pro Bereitstellung für selbstgehostete Lösungen oder ein Modell, das pro Million Eingabetokens für die gehostete API abgerechnet wird, ohne Gebühren pro Entscheidung für selbstgehostete Bereitstellungen.

  • KategorieMachine Learning & Data Science
  • PreismodellFreemium
  • BereitstellungCloud, Selbst gehostet
  • PlattformenWeb, Windows, macOS

  • Zertifizierte Entscheidungsmodelle: Im Vereinigten Königreich mit gemessenen Fehlerraten entwickelt.

  • Kalibrierte Wahrscheinlichkeiten: Bietet eine Wahrscheinlichkeit für jede Option und gewährleistet Vertrauenswürdigkeit.

  • Flexible Bereitstellung: Läuft auf Ihren eigenen Servern, Laptops, Telefonen oder über eine gehostete API.

  • Text- und Bildinput: Verarbeitet Situationen aus Text, JSON und PNG/JPEG-Bildern.

  • Drei Fragetypen: Unterstützt Ja/Nein (noul), Auswahl und Bewertungsfragen.

  • Entscheidungsfindung in einem Durchlauf: Liefert Wahrscheinlichkeiten in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf, keine Textgenerierung.

  • Übergabe an Menschen: Überträgt Entscheidungen unterhalb eines festgelegten Vertrauensschwellenwerts an eine Person.

  • Offline-Fähigkeit: Funktioniert in isolierten und luftdicht abgeschotteten Netzwerken.

  • Mehrere Modellgrößen: Bietet Modelle von 22M (Browser/Telefon) bis 31B (Rechenzentrums-GPU).

  • Datenhoheit: Daten bleiben auf der Hardware, die Sie betreiben, nichts wird an Launchables gesendet.

  • LLM-Sicherheitsvorkehrungen: Überprüft auf Eingabeinjektionen, Toxizität und persönliche Daten für KI-Agenten.

  • Sicherheitsüberprüfungen: Bewertet das Risiko von Agentenaktionen anhand von Screenshots vor der Ausführung.

  • Quittungs- und Bildgenehmigung: Automatisiert Überprüfungen für Spesenabrechnungen und visuelle Inspektionen.

  • Transparente Herkunft: Veröffentlichten Aufzeichnungen über Basis-Modell, Daten und Lizenzen für jedes Modell.

  1. Entscheidungen bewerten: Senden Sie eine Stichprobe Ihrer Entscheidungen an Launchables zur Messung und Bewertung der Fehlerrate.

  2. API-Schlüssel erhalten: Erhalten Sie einen API-Schlüssel, um die gehostete Decision API zu nutzen.

  3. API integrieren: Senden Sie Situationen (Text, JSON oder Bilder) und typisierte Fragen an die API, um kalibrierte Wahrscheinlichkeiten zu erhalten.

  4. Schwellenwerte festlegen: Definieren Sie Fehlerrate-Schwellenwerte für Entscheidungen, um zu automatisieren, was genehmigt wird, und den Rest zu übergeben.

  5. Vor Ort bereitstellen: Lizenzieren Sie Myles für die Bereitstellung auf Ihren eigenen Servern, GPUs, Laptops oder Telefonen.

  6. Überwachen und aktualisieren: Verfolgen Sie die Modellleistung und aktualisieren Sie auf neue Versionen mit gemessenen Ergebnissen.

  • Kundenservice-Triage
  • Betrugs- und Scam-Erkennung
  • LLM-Agentensicherheitsvorkehrungen
  • Quittungs- und Spesengenehmigung
  • Visuelle Produktinspektion
  • Gesundheitsüberweisungs-Triage
  • Sicherheit von Computerbenutzern
  • Inhaltsüberprüfungen
  • Berechtigungsprüfungen

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