LLMWare predstavlja novi pristup višekoraktnoj automatizaciji
LLMWare, vodeća softverska tvrtka, predstavila je SLIMs (Male specijalizirane funkcionalne modele za pozive), revolucionarno rješenje namijenjeno optimizaciji i automatizaciji složenih procesa. SLIMs revolucionira način obrade višekoraktnih automatizacija uključivanjem naprednih tehnika dubokog učenja.
Modeli dubokog učenja, poput Grafovskih neuronskih mreža (GNN), široko su priznati po svojoj sposobnosti obrade podataka opisanih grafovima i upravljanju složenim odnosima. Kako bi iskoristili snagu GNN-a, LLMWare je razvio novi okvir nazvan SLIMs.
SLIMs omogućuje izgradnju i obuku GNN-a u velikom opsegu unutar postojećeg ekosustava tvrtke. Korištenjem Tensorflow GNN 1.0 (TF-GNN) knjižnice, SLIMs omogućava korisnicima da izvode zaključke o pojedinačnim čvorovima, cijelim grafovima ili potencijalnim bridovima. To omogućava preciznije predikcije i dublje razumijevanje podataka koji stoje u osnovi grafova.
Ključna snaga SLIMs-a leži u njegovoj sposobnosti rukovanja heterogenim grafom, gdje objekti i njihovi odnosi dolaze u različitim vrstama. Umjesto borbe s tradicionalnim algoritmima strojnog učenja koji podržavaju samo redovne i ujednačene odnose, SLIMs precizno predstavlja stvarne scenarije podržavajući različite vrste objekata i odnosa.
Kako bi učinkovito obučio GNN-ove na velikim skupovima podataka s kompleksnim vezama, SLIMs koristi tehniku uzorkovanja podgrafova. Ova tehnika uključuje obuku malog dijela grafova s dovoljno podataka za izračun GNN rezultata za označeni čvor u njegovom središtu i obučiti model. Time se osigurava učinkovita i skalabilna obuka bez ugrožavanja točnosti.
SLIMs također podržava nadziranu i nenadziranu obuku. Nadzirana obuka minimizira funkciju gubitka na temelju označenih primjera, dok nenadzirena obuka generira kontinuirane reprezentacije (embeddinge) grafičke strukture za upotrebu u drugim sustavima strojnog učenja. Ta fleksibilnost omogućava korisnicima da odaberu način obuke koji najbolje odgovara njihovim potrebama.
Svojim snažnim mogućnostima, SLIMs rješava potrebu za skalabilnim rješenjem za izgradnju i obuku GNN-a. Nudi fleksibilan pristup izgradnji modela, učinkovitost uzorkovanja podgrafova i bezprijekornu integraciju s postojećim ekosustavima. Time omogućuje istraživačima i programerima da otključaju puni potencijal GNN-a za složenu analizu mreža i zadatke predviđanja.
U zaključku, lansiranje SLIMs-a od strane LLMWare predstavlja značajan korak naprijed u višekoraktnoj automatizaciji, koristeći snagu GNN-a za povećanje učinkovitosti i točnosti složenih procesa. S SLIMs-om, organizacije mogu prihvatiti budućnost automatizacije i stjecati konkurentnu prednost u svojim industrijama.
The source of the article is from the blog krama.net