Descrição
Launchables oferece Myles, um conjunto de modelos de decisão certificados projetados para fornecer probabilidades precisas e calibradas para vários tipos de perguntas, incluindo sim/não, escolha e pontuação. Esses modelos são construídos no Reino Unido e são projetados para rodar em seus próprios servidores, laptops e dispositivos, ou através da API de Decisão Launchables. Um princípio fundamental do Myles é sua capacidade de manter decisões dentro de uma taxa de erro medida, passando quaisquer decisões incertas ou de baixa confiança para um humano revisar, garantindo confiabilidade e responsabilidade.
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Os modelos Myles processam situações apresentadas como texto, JSON ou imagens, entregando uma probabilidade para cada opção em uma única passagem. Isso elimina a necessidade de geração de texto ou análise complexa, tornando o processo de tomada de decisão rápido e eficiente. A calibração do Myles significa que, se um modelo atribui uma probabilidade de 0,9 a uma opção, essa opção está correta aproximadamente 90% das vezes, permitindo que os usuários definam uma taxa de erro confiável antes da implantação.
Launchables fornece vários modelos Myles, cada um otimizado para diferentes ambientes de implantação e necessidades de desempenho. Esses vão desde o Myles-22M, capaz de rodar em um navegador ou em um telefone em milissegundos, até o Myles-G 31B, projetado para GPUs de data center, oferecendo alta precisão e velocidade. Essa flexibilidade permite que as organizações implantem capacidades de tomada de decisão onde seus dados já residem, incluindo redes desconectadas ou isoladas, garantindo soberania e segurança dos dados.
A API de Decisão suporta três tipos principais de perguntas: 'noul' para classificações sim/não, 'choice' para selecionar uma entre várias etiquetas, e 'score' para avaliação em uma escala. Ela também lida com entradas de imagem, permitindo que modelos como Myles-G 12B e Myles-G 31B tomem decisões com base em recibos, capturas de tela ou fotos de produtos. Essa capacidade é crucial para casos de uso como aprovação de reclamações de despesas, verificações de segurança de agentes e inspeção visual de produtos.
Os modelos Myles são particularmente adequados para decisões pequenas, frequentes e consequentes em vários setores. Esses incluem aplicações do setor público, como triagem e verificações de elegibilidade, serviços financeiros para detecção de fraudes e roteamento de reclamações, saúde e cuidados para triagem de referências e verificações de dados, e equipes de produtos de IA para implementar guardrails e verificações de fundamentação em seus agentes. O modelo de licenciamento é flexível, oferecendo licenças por implantação para soluções auto-hospedadas ou um modelo de pagamento por milhão de tokens de entrada para a API hospedada, sem taxas por decisão para implantações auto-hospedadas.
- CategoriaMachine learning e ciência de dados
- Modelo de preçosFreemium
- ImplantaçãoNuvem, Auto-hospedado
- PlataformasWeb, Windows, macOS
Recursos principais de Launchables Myles
Modelos de Decisão Certificados: Construídos no Reino Unido com taxas de erro medidas.
Probabilidades Calibradas: Fornece uma probabilidade para cada opção, garantindo confiabilidade.
Implantação Flexível: Funciona em seus próprios servidores, laptops, telefones ou via uma API hospedada.
Entrada de Texto e Imagem: Processa situações a partir de texto, JSON e imagens PNG/JPEG.
Três Tipos de Perguntas: Suporta perguntas sim/não (noul), escolha e pontuação.
Tomada de Decisão em Uma Única Passagem: Entrega probabilidades em uma única passagem, sem geração de texto.
Transferência para Humanos: Passa decisões abaixo de um limite de confiança definido para uma pessoa.
Capacidade Offline: Opera em redes desconectadas e isoladas.
Vários Tamanhos de Modelos: Oferece modelos de 22M (navegador/telefone) a 31B (GPU de data center).
Soberania de Dados: Os dados permanecem no hardware que você opera, nada é enviado para a Launchables.
Guardrails de LLM: Verifica injeção de prompt, toxicidade e dados pessoais para agentes de IA.
Verificações de Segurança de Agentes: Avalia o risco das ações do agente a partir de capturas de tela antes da execução.
Aprovação de Recibos e Imagens: Automatiza verificações para reclamações de despesas e inspeções visuais.
Linhas de Origem Transparentes: Registro publicado do modelo base, dados e licenças para cada modelo.
Como usar Launchables Myles?
Avaliar Decisões: Envie uma amostra de suas decisões para a Launchables para medição e avaliação da taxa de erro.
Obter Chave da API: Obtenha uma chave da API para começar a chamar a API de Decisão hospedada.
Integrar API: Envie situações (texto, JSON ou imagens) e perguntas tipificadas para a API para receber probabilidades calibradas.
Definir Limites: Defina limites de taxa de erro para decisões para automatizar o que é liberado e passar o restante.
Implantar Localmente: Licencie Myles para implantação em seus próprios servidores, GPUs, laptops ou telefones.
Monitorar e Atualizar: Acompanhe o desempenho do modelo e atualize para novas versões com resultados medidos.
Casos de uso de Launchables Myles
- Triagem de Atendimento ao Cliente
- Detecção de Fraude e Golpes
- Guardrails para Agentes LLM
- Aprovação de Recibos e Despesas
- Inspeção Visual de Produtos
- Triagem de Referências em Saúde
- Segurança de Agentes de Uso de Computador
- Verificações de Fundamentação de Conteúdo
- Verificações de Elegibilidade
