플랫폼 / 자기 학습 AI

비즈니스와 함께 발전하는 AI.

정적 AI는 출시일에 멈춰 있습니다. 자기 학습 AI는 팀의 모든 수정을 신호로, 모든 새 버전을 입증해야 할 가설로 다룹니다.

01 /변화의 계기

차이는 시스템을 바꾸는 계기에 있습니다.

기존 소프트웨어
사전 정의된 워크플로를 실행합니다.
엔지니어가 릴리스를 배포할 때.
기존 AI
질문에 답하고 콘텐츠 초안을 작성합니다.
벤더가 모델을 업데이트할 때.
자기 학습 AI
실제 업무를 수행하고, 사람들의 수정으로부터 학습합니다.
후보 버전이 자사 사례에서 더 낫다는 것을 입증할 때.
02 /메커니즘

실행. 검토. 평가. 승격.

Unify SelfAI를 구동하는 것과 동일한 루프입니다. 관찰은 평가될 때만 학습이 되고, 평가는 배포 여부를 결정할 때만 의미가 있습니다.

01

실행

현재 버전이 워크플로에서 실제 업무를 수행합니다.

02

검토

AI가 틀린 부분을 사람이 수정합니다. 수정은 학습 신호가 됩니다.

03

평가

후보 버전을 홀드아웃 사례로 테스트합니다.

04

승격

현재 버전을 능가할 때만 배포됩니다. 모든 변경은 되돌릴 수 있습니다.

01 실행02 검토03 평가04 승격홀드아웃평가 관문
03 /풀스택으로 제공

자기 학습 AI에는 그 아래의 모든 계층이 필요합니다.

비즈니스로부터 학습하는 모델은 데이터가 있는 곳에 배포되고, 그 데이터로 학습하며, 자사 모델 위에서 개선되어야 합니다. FelixSphere는 그중 일부가 아니라 전체 시스템을 제공합니다.

배포

자체 호스팅 또는 프라이빗

Unify Gateway 뒤의 자체 환경에서 실행됩니다. 고객 데이터는 직접 통제합니다.

학습

자사 모델

소유할 필요 없는 컴퓨팅에서 데이터로 모델을 파인튜닝하고 학습시킵니다.

데이터

활용 가능한 데이터로

출처 기록을 갖춘 과거 레코드, 전문가 생성 예제, 수집된 수정 사항.

모델

언제든 쓸 수 있는 파운데이션 모델

Unify API를 통해 300+ 모델에서 시작하고, 비교하고, 라우팅하세요.

평가

근거 기반 관문

모든 새 버전은 현재 버전을 대체하기 전에 홀드아웃 사례로 채점됩니다.

운영

함께 운영

FelixSphere가 팀과 함께 시스템을 배포, 모니터링, 개선합니다.

04 /원칙

검토 가능한 개선.

01

수정은 신호입니다

한 번 수정한 내용을 다시 수정할 필요가 없어야 합니다. 모든 수정은 학습 예제로 수집됩니다.

02

홀드아웃 평가

후보 버전은 한 번도 본 적 없는 예제로, 사전에 확정된 기준표에 따라 채점됩니다.

03

승격은 입증해야 얻습니다

새 버전은 더 나은 성능을 입증할 때만 현재 버전을 대체합니다. 예외는 없습니다.

04

모든 변경은 되돌릴 수 있습니다

모든 버전이 기록되며, 한 번에 롤백할 수 있습니다.

05

고객의 데이터, 고객의 모델

자체 모델 키를 사용하거나, 보존 및 리전 통제가 적용된 Unify API를 통해 라우팅하세요.

06

작게 시작해 함께 성장

하나의 팀, 하나의 워크플로로 시작하세요. 근거가 쌓이면 팀을 늘리세요.

컴퓨팅 · 데이터 · 모델 · 인텔리전스

하나의 워크플로로 시작하세요. 나머지는 근거가 결정합니다.

비즈니스에서 AI로 무엇을 하고 싶은지 알려 주세요. 적합한 제품을 연결해 드리거나, 완전한 솔루션을 구축해 드립니다.