説明
Laguna by Poolsideは、革新的な基盤モデルを通じて人工一般知能（AGI）を進展させるために設計された最先端のAIプラットフォームです。サンフランシスコに拠点を置くPoolsideは、2023年4月に設立され、人類の豊かさを推進するためにAGIを創造することを使命としています。Lagunaモデルは、品質、速度、効率性に最適化されており、中規模のコストで最前線の推論能力を提供します。Laguna s 2.1モデルは1180億のパラメータを特徴とし、Laguna xs 2.1モデルは330億のパラメータを持ち、エージェントによるコーディングタスクに特化しています。
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Poolsideは、モデルの知能を拡張するための重要なスケーリング軸として強化学習（RL）の重要性を強調しています。RLは、モデルが新しい経験から学び、人間の知識を逆エンジニアリングすることを可能にし、ウェブデータの有限性を克服します。このプラットフォームは、数百万のコーディング環境を調整し、エージェントに安全な遊び場を提供して、コードをリファクタリング、デバッグ、拡張しながら、コンパイラやテストスイートから即時のフィードバックを受け取ることができます。
Lagunaモデルは、人的経験学習を解凍し、エージェント経験学習を導入することによってAGIを達成するというPoolsideの広範なビジョンの一部です。このプラットフォームは、RL駆動の探索を活用して、実世界の相互作用から多様な軌跡を提供し、スケールとコンピュートを通じてモデルの能力を向上させます。Poolsideのアプローチは、言語、視覚、空間理解、物理的相互作用を統合し、モダリティ全体にわたる能力の拡張を目指しています。
このプラットフォームは研究プレビューのためにオープンであり、モデルの背後にあるエンジニアリングやアイデアに関する洞察を提供します。Poolsideのオープンウェイト基盤モデルと強化学習へのコミットメントは、AGIの追求においてLagunaを重要なプレーヤーとして位置づけています。
- カテゴリーAI コーディングアシスタント
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Laguna by Poolsideの主要機能
最前線の推論
エージェントによるコーディングモデル
オープンウェイト基盤モデル
強化学習の統合
効率的なパラメータ最適化
実世界の相互作用データ
マルチモーダル学習能力
研究プレビューの利用可能性
Laguna by Poolsideの使い方は？
設定: モデルパラメータを設定する
使用: 推論タスクのためにモデルを展開する
最適化: RLフィードバックでパフォーマンスを向上させる
拡張: マルチモーダル能力を統合する
Laguna by Poolsideの使用例
- 推論タスク
- コーディング最適化
- マルチモーダル学習
- 研究プレビュー
- AGI開発
