Dasselbe Modell, das Förderanträge jetzt so bewertet wie dein Gremium.
Schritt 1 von 4: Ein Antrag
Genau das, was dein Modell bekommt.
Dein Modell antwortet, als wäre es mit dieser Arbeit trainiert worden, ohne neu trainiert zu werden.
Dauerhafte Intelligenz. Diese Fähigkeit läuft Automatisch, vor einem angepassten Modellaufruf. Im Agent Operating System bekommt durch sie jeder Agent neue Fertigkeiten, bewährte Programme und das richtige Werkzeug für jede Aufgabe.
- 6 / 6*Tests, in denen MS Duplex einen feinabgestimmten Adapter schlug, bei unverändertem Basismodell. Ergebnis ansehen →
- 0*Neutraining, um das von MS Duplex Gelernte in eine andere Modellfamilie zu übertragen, während ein abgestimmter Adapter in keinem von sechs Fällen mitkam. Ergebnis ansehen →
* Zahlen aus internen Benchmarks von MatterSpace, nicht unabhängig überprüft. Haftungsausschluss lesen
Jede Bewertung kommt in der Form zurück, die dein Gremium kennt.
Vom ersten Antrag des Tages bis zum letzten bekommt dein Modell, was zu jedem einzelnen passt, und schreibt so, wie dein Gremium es tun würde.
Schritt 1 von 4: 09:10
Um 09:10 geht ein kleiner Förderantrag ein, und die Bewertung kommt in deinem Hausformat zurück.
Besser als Fine-Tuning, in allen sechs Tests.
Auf drei öffentlichen Datensätzen und zwei Modellfamilien schlug MS Duplex jedes Mal den besten Adapter aus einer abgestimmten Fine-Tuning-Reihe, und das Basismodell blieb unverändert.*
Schritt 1 von 5: 6 / 6
In allen sechs Tests schlug MS Duplex einen abgestimmten Fine-Tuning-Adapter: drei öffentliche Datensätze, zwei Modellfamilien.*
Mit der Anfrage geht nur, was zu ihr passt.
Dein Modell bekommt den Antrag und die Teile der Arbeit deines Teams, die dazu passen: deine Regeln, freigegebene Formulierungen und dein Format. Was nicht passt, bleibt draußen.
Schritt 1 von 5: Die Anfrage
Zuerst kommt die Anfrage: ein Förderantrag zur Bewertung.
Passt dein Modell ohne Neutraining an.
Dein Modell antwortet, als wäre es mit deiner Arbeit trainiert worden, seine Gewichte bleiben, wie sie sind, und die Anpassung zieht mit dir zu einem neuen Modell um.
- Genau das, was dein Modell bekommtDein Modell antwortet, als wäre es mit dieser Arbeit trainiert worden, ohne neu trainiert zu werden.
- Welcher Kontext den Unterschied machtNur Kontext, der die Antworten deines Modells verbessert, wird gesendet, so zahlst du nicht mehr für den Rest.
- Wie dein Modell angepasst wird, je ArbeitsbereichJeder Arbeitsbereich zeigt, wie dein Modell auf ihn angepasst wird, sodass sich nichts unbemerkt ändert.
- Dein Team legt Persona, Regeln und Format festDein Team bestimmt Persona, Regeln, Quellen und Antwortformat, mit denen dein Modell arbeitet.
- Eine bewährte Antwort wird zur FertigkeitEine bewährte Antwort wird zu einer Fertigkeit, die dein Modell nutzen kann, ohne Neutraining.
- Eine veraltete Fertigkeit entfernt, was von ihr abhängt, geprüftEine veraltete oder falsche Fertigkeit wird entfernt, und was von ihr abhing, wird erneut geprüft.
- Jede Fertigkeit, die dein Modell anpasstJede Fertigkeit, die die Antworten deines Modells prägt, lässt sich bis zu ihrer Herkunft zurückverfolgen.
Erlebe es mit deiner eigenen Arbeit.
Vom eigenen Assistenten bis zu jedem Agenten, den dein Unternehmen betreibt: Ein Pilotprojekt lässt MS Duplex mit deiner eigenen Arbeit laufen, und die Kennzahlen werden vereinbart, bevor es beginnt.