Descripción
Launchables ofrece Myles, un conjunto de modelos de decisión certificados diseñados para proporcionar probabilidades precisas y calibradas para varios tipos de preguntas, incluyendo sí/no, elección y puntuación. Estos modelos están construidos en el Reino Unido y están diseñados para ejecutarse en sus propios servidores, laptops y dispositivos, o a través de la API de Decisión de Launchables. Un principio fundamental de Myles es su capacidad para mantener las decisiones dentro de una tasa de error medida, pasando cualquier decisión incierta o de baja confianza a un humano para su revisión, asegurando fiabilidad y responsabilidad.
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Los modelos de Myles procesan situaciones presentadas como texto, JSON o imágenes, entregando una probabilidad para cada opción en una sola pasada. Esto elimina la necesidad de generación de texto o análisis complejo, haciendo que el proceso de toma de decisiones sea rápido y eficiente. La calibración de Myles significa que si un modelo asigna una probabilidad de 0.9 a una opción, esa opción es correcta aproximadamente el 90% del tiempo, permitiendo a los usuarios establecer una tasa de error confiable antes de la implementación.
Launchables proporciona varios modelos de Myles, cada uno optimizado para diferentes entornos de implementación y necesidades de rendimiento. Estos van desde Myles-22M, capaz de ejecutarse en un navegador o en un teléfono en milisegundos, hasta Myles-G 31B, diseñado para GPUs de centros de datos, ofreciendo alta precisión y velocidad. Esta flexibilidad permite a las organizaciones implementar capacidades de toma de decisiones donde ya reside su data, incluyendo redes desconectadas o aisladas, asegurando soberanía y seguridad de los datos.
La API de Decisión soporta tres tipos de preguntas principales: 'noul' para clasificaciones de sí/no, 'choice' para seleccionar una de varias etiquetas, y 'score' para calificar en una escala. También maneja entradas de imágenes, permitiendo que modelos como Myles-G 12B y Myles-G 31B tomen decisiones basadas en recibos, capturas de pantalla o fotos de productos. Esta capacidad es crucial para casos de uso como la aprobación de reclamaciones de gastos, verificaciones de seguridad de agentes y inspección visual de productos.
Los modelos de Myles son particularmente adecuados para decisiones pequeñas, frecuentes y de gran impacto en varios sectores. Estos incluyen aplicaciones del sector público como triaje y verificación de elegibilidad, servicios financieros para detección de fraudes y enrutamiento de quejas, salud y atención para triaje de referencias y verificaciones de datos, y equipos de productos de IA para implementar salvaguardias y verificaciones de fundamentación dentro de sus agentes. El modelo de licenciamiento es flexible, ofreciendo licencias por implementación para soluciones autoalojadas o un modelo de pago por millón de tokens de entrada para la API alojada, sin tarifas por decisión para implementaciones autoalojadas.
- CategoríaAprendizaje automático y ciencia de datos
- Modelo de preciosFreemium
- ImplementaciónNube, Autoalojado
- PlataformasWeb, Windows, macOS
Características principales de Launchables Myles
Modelos de Decisión Certificados: Construidos en el Reino Unido con tasas de error medidas.
Probabilidades Calibradas: Proporciona una probabilidad para cada opción, asegurando confiabilidad.
Implementación Flexible: Se ejecuta en sus propios servidores, laptops, teléfonos o a través de una API alojada.
Entrada de Texto e Imagen: Procesa situaciones a partir de texto, JSON e imágenes PNG/JPEG.
Tres Tipos de Preguntas: Soporta preguntas de sí/no (noul), elección y puntuación.
Toma de Decisiones en Una Sola Pasada: Entrega probabilidades en una sola pasada, sin generación de texto.
Transferencia Humana: Pasa decisiones por debajo de un umbral de confianza establecido a una persona.
Capacidad Offline: Opera en redes desconectadas y aisladas.
Múltiples Tamaños de Modelo: Ofrece modelos desde 22M (navegador/teléfono) hasta 31B (GPU de centro de datos).
Soberanía de Datos: Los datos permanecen en el hardware que usted opera, nada se envía a Launchables.
Salvaguardias de LLM: Verifica inyecciones de prompts, toxicidad y datos personales para agentes de IA.
Verificaciones de Seguridad de Agentes: Evalúa el riesgo de acciones de agentes a partir de capturas de pantalla antes de la ejecución.
Aprobación de Recibos e Imágenes: Automatiza verificaciones para reclamaciones de gastos e inspecciones visuales.
Línea de Procedencia Transparente: Registro publicado del modelo base, datos y licencias para cada modelo.
¿Cómo usar Launchables Myles?
Evaluar Decisiones: Envíe una muestra de sus decisiones a Launchables para medición y evaluación de la tasa de error.
Obtener Clave API: Obtenga una clave API para comenzar a llamar a la API de Decisión alojada.
Integrar API: Envíe situaciones (texto, JSON o imágenes) y preguntas tipificadas a la API para recibir probabilidades calibradas.
Establecer Umbrales: Defina umbrales de tasa de error para decisiones para automatizar lo que se aprueba y entregar el resto.
Implementar Localmente: Licencie Myles para su implementación en sus propios servidores, GPUs, laptops o teléfonos.
Monitorear y Actualizar: Realice un seguimiento del rendimiento del modelo y actualice a nuevas versiones con resultados medidos.
Casos de uso de Launchables Myles
- Triaje de Servicio al Cliente
- Detección de Fraude y Estafas
- Salvaguardias para Agentes LLM
- Aprobación de Recibos y Gastos
- Inspección Visual de Productos
- Triaje de Referencias en Salud
- Seguridad de Agentes de Uso de Computadora
- Verificaciones de Fundamentación de Contenido
- Verificaciones de Elegibilidad
