Le même modèle évalue désormais les demandes de subvention comme votre comité.
Étape 1 sur 4 : Une demande
Exactement ce que reçoit votre modèle.
Votre modèle répond comme s’il avait été entraîné sur ce travail, sans être réentraîné.
Intelligence persistante. Cette capacité intervient Automatiquement, avant un appel au modèle adapté. Dans l’Agent Operating System, c’est par elle que chaque agent acquiert de nouvelles compétences, des programmes éprouvés et le bon outil pour chaque tâche.
- 6 / 6*Tests où MS Duplex a battu un adaptateur fine-tuné, avec le modèle de base inchangé. Voir le résultat →
- 0*Réentraînement pour transférer ce que MS Duplex a appris vers une autre famille de modèles, là où un adaptateur optimisé n’a été repris dans aucun des six cas. Voir le résultat →
* Chiffres issus des benchmarks internes de MatterSpace, non vérifiés de manière indépendante. Lire l’avertissement
Chaque évaluation revient sous la forme qu’attend votre comité.
De la première demande de la journée à la dernière, votre modèle reçoit ce qui convient à chacune, et rédige comme le ferait votre comité.
Étape 1 sur 4 : 09:10
À 09:10, une demande de petite subvention arrive, et l’évaluation revient dans votre format maison.
Devant le fine-tuning dans les six tests.
Sur trois jeux de données publics et deux familles de modèles, MS Duplex a battu à chaque fois le meilleur adaptateur issu d’un balayage de fine-tuning optimisé, et le modèle de base est resté inchangé.*
Étape 1 sur 5 : 6 / 6
MS Duplex a battu un adaptateur fine-tuné optimisé dans les six tests : trois jeux de données publics, deux familles de modèles.*
Seul ce qui correspond à la requête l’accompagne.
Votre modèle reçoit la demande et les parties du travail de votre équipe qui lui correspondent : vos règles, les formulations approuvées et votre format. Ce qui ne correspond pas reste à l’écart.
Étape 1 sur 5 : La requête
La requête passe en premier : une demande de subvention à évaluer.
Adapte votre modèle sans réentraînement.
Votre modèle répond comme s’il avait été entraîné sur votre travail, ses poids restent tels quels, et l’ajustement vous suit vers un nouveau modèle.
- Exactement ce que reçoit votre modèleVotre modèle répond comme s’il avait été entraîné sur ce travail, sans être réentraîné.
- Le contexte qui fait la différenceSeul le contexte qui améliore les réponses de votre modèle est envoyé, et vous cessez de payer pour le reste.
- Comment votre modèle est adapté, par espace de travailChaque espace de travail montre comment votre modèle y est ajusté, et rien ne change donc à votre insu.
- Votre équipe fixe le persona, les règles et le formatVotre équipe décide du persona, des règles, des sources et du format de réponse avec lesquels votre modèle travaille.
- Une réponse prouvée devient une compétenceUne réponse prouvée devient une compétence que votre modèle peut utiliser, sans réentraînement.
- Une compétence périmée retirée, ce qui en dépend vérifiéUne compétence périmée ou fausse est retirée, et ce qui en dépendait est revérifié.
- Chaque compétence qui adapte votre modèleChaque compétence qui façonne les réponses de votre modèle peut être retracée jusqu’à sa provenance.
Voyez-le sur votre propre travail.
De votre propre assistant à chaque agent qu’exploite votre entreprise, un pilote fait tourner MS Duplex sur votre propre travail, avec des indicateurs convenus avant son lancement.