naoto kadowaki
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2 時間前
最近発表された Vancouver リリースでは、エンタープライズドメインのユースケース向けの Now LLM、ServiceNow 大規模言語モデルをリリースします。
初期リリースの生成 AI のハイライトには、要求者が関連するナレッジコーパスから回答を得るためのインタラクティブな Q&A 機能、迅速なハンドオフと解決のためのカスタマーサポート/IT エージェント向けのインシデント/ケースとチャットの要約機能、開発者向けの支援コード生成などがあります。
Now LLM を提供するために、私たちはベストインクラスのモデルのいくつかを基盤モデルとして活用してきました。これには、ServiceNow の研究部門が Hugging face と提携して事前学習モデルの開発を行ったものや、最近発表された Nvidia とのパートナーシップ、およびその他の主要なオープンソースモデルが含まれます。使用シナリオに応じて、私たちのドメインとユースケースに特化した独自のカスタムモデルをファインチューニングして提供します。
これは、AI戦略と自然言語技術への投資の継続であり、言語理解のための言語モデルに関するこれまでの研究に基づいています。これは、テクノロジーの急速な進歩と、自己回帰/生成言語モデルが主流になったことによって可能になりました。
これらのユースケースを強化するために、Now LLM は適切にチューニングされており、ユーザーにとって改善されたエクスペリエンスをもたらす質の高い応答を提供します。特定のシナリオに応じて、適切なモデルを提供するために、次の手順の一部またはすべてが実行されます。
- 拡張事前トレーニング – モデルをエンタープライズドメインに適したものにします。
- 指示微調整 – ドメイン/ユースケース固有のデータを使用してファインチューニングし、指示で注釈を付けます。
- ダイアログファインチューニング:会話型インターフェース/エクスペリエンスを通じて提供されるマルチターンインタラクションを通じてユーザーが回答を得られるようにするためのファインチューニングです。
- 検索拡張生成:顧客固有のナレッジとデータソースに基づいてモデルを基づかせることで、LLM が生成する応答の質を向上させます。
- ユーザーフィードバック –暗黙的および明示的なシグナルの両方を含む、製品内の人間のフィードバックに基づいてモデルのパフォーマンスを向上させます。
Now LLM は、エンジニアリング、研究、製品、QE、デザインチームにわたる重要な取り組み、およびデータセンターで基盤となる GPU インフラストラクチャを構築およびサポートするデータセンターオペレーションチームの取り組みによって可能になりました。
当社は引き続きお客様から学び続け、お客様に提供する機能を加速させ続けていますが、初回のリリースはほんの表面をなぞったに過ぎず、エキサイティングなロードマップが待ち受けています。
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