Cleanlab

Cleanlab ແມ່ນແພລະຕະຟອມ AI ທີ່ເນັ້ນຂໍ້ມູນເປັນສູນກາງ ເຊິ່ງພັດທະນາຂຶ້ນมาจากການຄົ້ນຄວ້າ Confident Learning ຂອງ Massachusetts Institute of Technology (MIT). ໃນຂະບວນການພັດທະນາ AI ແລະ Machine Learning, ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນມັກຈະເປັນຕົວໍານຳານຂີດຈຳກັດຂອງໂມເດວ. ແນວໃດก็ตาม, ການທຳຄວາມສະອາດຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດ້ວຍມືແມ່ນທັງເສຍເວລາ ແລະ ງ່າຍທີ່ຈະຕົກຫຼົ່ນ. ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງເຄື່ອງມືນີ້ແມ່ນສາມາດກວດຈັບข้อຜິດພາດຂອງປ້າຍຊື່ (Labels), ค่าผิดปกติ (Outliers), ແລະ ຂໍ້ມູນຊ້ຳກັນໃນຊຸດຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດ ພ້ອມທັງມີຊັ້ນປະເມີນຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ Large Language Models (LLMs) ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມສະຖຽນ ແລະ ຄວາມ ຖືກຕ້ອງຂອງໂມເດວ.

ແກ້ໄຂບັນຫາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ ແລະ ປະກົດການຫຼອນ (Hallucination) ຂອງໂມເດວ

ໃນການພັດທະນາຕົວຈິງ, ຊຸດຂໍ້ມູນມັກຈະມີຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເຊື່ອງໄວ້ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ທິດທາງການຝຶກອົບຮົມໂມເດວຜິດພຽງ ແລະ ເສຍຊັບພະຍາກອນຄຳນວນຈຳນວນຫຼາຍ. Cleanlab ຜ່ານເຕັກໂນໂລຊີກວດຈັບອັດຕະໂນມັດ, ສາມາດຊີ້ບອກຂໍ້ບົກຜ່ອງເຫຼົ່າານີ້ຢ່າງຊັດເຈນ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະໃນການກວດສອບດ້ວຍມືຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເມື່ອປະເຊີນກັບ LLM ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ຜູ້ໃຊ້ມັກຈະປະສົບກັບບັນຫາ "ການຫຼອນ" ເຮັດໃຫ້ยากທີ່ຈະປະເມີນຄວາມ ຖືກຕ້ອງຂອງເນື້ອຫາທີ່ສ້າງຂຶ້ນ. กลไກການໃຫ້ຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນທີ່ແພລະຕະຟອມນີ້ສະໜອງໃຫ້ ສາມາດວັດແທກຄຸນນະພາບຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມພັດທະນາສາມາດກວດສອບກ່ອນນຳໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ประສິດທິພາບຂອງລະບົບໂດຍລວມ.

ໃຜຄວນໃຊ້ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

ເຄື່ອງມືນີ້ເໝາະສົມຫຼາຍສຳລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນ Machine Learning, ແລະ ທີມພັດທະນາທີ່ສ້າງແອັບພລິເຄຊັນ AI. ບໍ່ວ່າຈະเป็นการທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນກ່ອນຝຶກອົບຮົມໂມເດວ, ປັບປຸງຄຸນນະພາບປ້າຍຊື່ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່, ຫຼື ປະເມີນຜົນງານຂອງ LLM ໃນການบริการລູກຄ້າ, RAG (Retrieval-Augmented Generation) ແລະ ສະຖານະການອື່ນໆ, ມັນສາມາດລວມເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ມີຢູ່ໄດ້ຢ່າງຮາບລື່ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສ້າງລະບົບ AI ที่ມີຄຸນນະພາບດີຂຶ້ນດ້ວຍຕົ້ນທຶນເວລາທີ່ໜ້ອຍລົງ.