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Hyperscienceは、企業に不可欠なグラウンドトゥルース ドキュメントを活用して大規模言語モデル（LLM）の機能を強化するように設計された新しいソリューションを導入した。同社のHypercell for GenAIプラットフォームは、ドキュメントからのデータの注釈付け、ラベル付け、構造化を効率化することを目指しており、これはLLMを改良し、より正確で価値のあるエンタープライズモデルを作成するために不可欠だ。このイノベーションにより、企業は安全で特定のニーズに合わせたデータを使用して、ミッション クリティカルなワークフローを改善できる。

同社は、Google CloudやHewlett Packard Enterpriseなどの著名な業界パートナーと連携し、顧客に柔軟なインフラストラクチャーとAI開発プラットフォームを提供している。この連携は、プロンプットエンジニアリングやベクトル検索などのさまざまなAIアプリケーションを促進し、独自のエンタープライズデータを活用してAIイニシアチブのパフォーマンスと関連性を高めることに重点を置いている。

HyperscienceのCEO、Andrew Joiner氏は、AIプロジェクトの成功には質の高いデータの重要性を強調し、多くのモデルが不完全または欠陥のあるデータでトレーニングされていることに問題があると指摘した。同社のソリューションは、組織が独自のビジネス言語を反映した正確なデータでLLMをトレーニングできるようにすることでこの問題に対処し、ユーザーにビジネスプロセスに適切かつ整合したAIエクスペリエンスを提供する。

AIを中核に組み込んだ同社のハイパーオートメーションへのアプローチは、既に精度と自動化率の大幅な向上を示しており、99.5%の精度と98%の自動化などの印象的な数字を誇っている。Hypercell for GenAIにより、Hyperscienceはこれらの機能を生成AIに拡張し、複雑なドキュメントをLLMやその他のAIアプリケーションに対応したデータに変換する。この進歩により、さまざまなビジネス機能のプロセスを接続して生産性を向上させることができる。