SwissLLM

In den letzten Wochen haben wir die Einführung beeindruckender Open-Source-LLM erlebt, darunter: - Snowflake Arctic mit 480 Billionen Parametern - Mixtral 8x22B mit 176 Billionen Parametern - Databricks DBRX mit 132 Billionen Parametern - Cohere Command R+ und Command R mit 104 bzw. 35 Billionen Parametern - Meta Llama3 mit 70 und 8 Billionen Parametern - Microsoft Phi-3 mit 3,8 Billionen Parametern Aber Vorsicht: Eine höhere Anzahl von Parametern ist nicht zwangsläufig besser. Je mehr Parameter ein Modell hat, desto grösser sind seine Fähigkeiten – allerdings steigen auch die Anforderungen an die Hardware und somit die Betriebskosten linear. Jedes dieser Modelle bietet einzigartige Vorteile, von erweitertem Sprachverständnis bis hin zu spezialisierten Fähigkeiten in Codebearbeitung und Datenanalyse. Die optimale Wahl hängt wesentlich von den individuellen Bedürfnissen und spezifischen Betriebsanforderungen Ihres Unternehmens ab. Sind Sie unsicher, welches Modell für Ihre Zwecke am besten geeignet ist? Lassen Sie uns gemeinsam das ideale Modell für Ihre Bedürfnisse finden – sprechen Sie jetzt direkt mit einem unserer Experten: https://lnkd.in/dYd3pKtt

Today at the AMLD - Applied Machine Learning Days hosted by EPFL our team at SwissLLM had the opportunity to present our insights on "Enhancing LLM Performance with Retrieval-Augmented Generation" during the "AI for Energy Utilities" session. We delved into the complexities of integrating RAG with large language models, showcasing how this synergy can drive significant improvements in performance, accuracy, and relevancy of AI applications within the energy utilities domain. We are very grateful to the AISOP Project for extending this prestigious invitation to us. Collaborating and sharing our work with the machine learning community at AMLD has been an enriching experience. Thank you to everyone who joined our session and engaged with us. We look forward to continuing these conversations and exploring collaborative opportunities to innovate and make a tangible impact.

Vielen Dank an AISOP Project für die Einladung zum Track "AI for Energy Utilities" der AMLD - Applied Machine Learning Days wo wir das Thema "Enhancing LLM performance with Retrieval Augmented Generation" vorstellen dürfen.

Der schwedische Zahlungsanbieter Klarna hat mit der Einführung eines KI-Assistenten einen bedeutenden Schritt in Richtung Automatisierung unternommen, indem er die Arbeitsleistung von 700 Mitarbeitern durch KI ersetzt hat. Im ersten Monat nach der Einführung konnte der KI-Assistent beeindruckende 2,3 Millionen Konversationen selbstständig abwickeln, was rund zwei Drittel aller Kundenserviceinteraktionen ausmacht. Bemerkenswerterweise wurde dabei das Niveau der Kundenzufriedenheit aufrechterhalten, das mit dem persönlichen Austausch durch menschliche Agenten vergleichbar ist. "Dieser KI-Durchbruch in der Kundeninteraktion bedeutet bessere Erlebnisse für unsere Kunden zu besseren Preisen, interessantere Herausforderungen für unsere Mitarbeiter und bessere Renditen für unsere Investoren", sagt Sebastian Siemiatkowski, Mitgründer und CEO von Klarna. SwissLLM unterstützt Sie dabei, solch fortschrittliche Automatisierungen auch in Ihrem Unternehmen erfolgreich umzusetzen. https://lnkd.in/gqrYwczj

Wir freuen uns über die Einladung, an der nächsten #Brain2Brain Session, organisiert von AI Swiss unser Retrieval Augmented Generation (RAG) Framework vorzustellen. RAG revolutioniert die Anwendung von Large Language Models (LLMs), indem es diese mit Informationen aus privaten oder proprietären Datenquellen anreichert. Diese Technik ermöglicht eine signifikante Steigerung der Leistungsfähigkeit von LLM-Anwendungen, massgeschneidert für die spezifischen Bedürfnisse einzelner Organisationen oder Branchen. Nutzen Sie die Gelegenheit, mehr über diese innovative SwissLLM-Technologie zu erfahren, und melden Sie sich jetzt an.