Automorphic
Summer 2023活動中わずか10個のサンプルで、language modelに知識を注入
- サマリー
- 開発者向けに、わずか10サンプルで知識をLLMへ注入するfine-tuning技術を提供する
- 課題
- LLMへの知識付与はcontext windowの制約があり、カスタムモデルの改善にもコストと時間がかかる
- 解決策
- わずか10サンプルのfine-tuningでLLMに知識を注入し、カスタムモデルを安価かつ迅速に反復改善する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA
- チーム規模
- 3 人
事業内容
Automorphicは、fine-tuningによってLLMに知識を組み込む手法を開発している。これによりcontext windowの制約を超え、開発者はカスタムモデルを低コストかつ効率的に、迅速な反復を通じて継続的に改善できる。