LLMナレッジサービス

よくある質問

モデルナレッジメンテナンスとは何ですか？

モデルナレッジメンテナンスは、プライベートLLMデプロイメントを長期にわたって正確に保つ管理型サブスクリプションサービスです。製品が変更され、価格が更新され、ポリシーが進化するにつれて、デプロイされたモデルの重みに対して的を絞った知識更新を直接適用します。GPU再トレーニングは不要で、RAGインフラストラクチャも必要ありません。

デプロイ前モデル監査は何をカバーしていますか？

デプロイ前監査は、定義されたトピック領域全体でモデルの内部知識をスキャンし、以下をカバーするレポートを生成します：モデルが正しく知っている事実、知識ギャップ、古い、または不正確な情報、およびブランドまたは競合他社の混同。モデルがライブになる前に、レポートと追加の修復パッチ（オプション）を受け取ります。

静的知識埋め込みはRAGの代わりになりますか？

安定した、よく定義された知識については、そうです。企業の知識が頻繁に変わらない場合、モデルの重みに直接埋め込むことで、検索インフラストラクチャを排除し、レイテンシーオーバーヘッドを削除し、コンテキストウィンドウコストを回避できます。RAGはリアルタイムまたは頻繁に変わるデータに適しています。

コンプライアンスパッケージはどの業界をカバーしていますか？

ヘルスケア（臨床知識、薬物相互作用検証）、金融（現在の規制、コンプライアンスガイダンス）、法律（管轄区域固有の知識、廃止された法令）向けの業界固有のコンプライアンスパッケージを提供しています。各パッケージはデプロイ前監査、監査証跡生成、継続的な知識ドリフト監視、およびインシデント対応を年間エンタープライズSLAの下で組み合わせています。

ハルシネーション法医学とは何ですか？

LLMデプロイメントが実際のインシデントを引き起こした場合（不正確な医学アドバイス、不正確な法的ガイダンス、名誉毀損的な出力）、ハルシネーション法医学は、モデルが特定の不正確な回答を生成した理由を正確に追跡します。根本原因（知識ギャップ、多義的混同、コンテキストの欠落）を特定し、規制または法的審査に適したレポートを作成し、的を絞った修正を提案および実装します。

モデル調達と比較はどのように機能しますか？

関心のある知識領域と主要なトピックを定義します。複数のオープンソースモデル候補をこれらのトピックに対してクエリし、スコア付き知識マップを調達推奨およびコスト/パフォーマンス分析と共に返します。これにより、実際のユースケースを反映した領域固有の評価で、費用のかかる一般的なベンチマークに代わります。