fuerza de ventas El viernes lanzó una herramienta de entrenamiento de modelos de IA generativa y de IA sin código, llamada Einstein Studio, como parte de su oferta de Data Cloud. Dirigido a científicos e ingenieros de datos, está diseñado para ayudar a las empresas a conectar sus datos de Salesforce a cualquier IA o modelo de lenguaje grande, incluidos Llama 2 y GPT 4 de OpenAI, para mejorar y acelerar el desarrollo de la IA y las aplicaciones de IA generativa, dijo la compañía. . La herramienta ya está disponible para todos y no tiene costo adicional. La función más importante, llamada Trae tu propio modelo (BYOM), promete ser una pequeña revolución para empresas con equipos de datos sofisticados y buscando una personalización avanzada de modelos predictivos.
Según los analistas, las empresas podrán ahorrar tiempo y dinero y llevar sus productos al mercado más rápido gracias a las funciones integradas de la herramienta, como extraer, transformar y cargar sin ETL (extracción, transformación y carga). “Mover datos fue un problema importante cuando se trataba de entrenar modelos porque requería integraciones que requerían mucho tiempo. Esto significa que los datos permanecen donde están”, dijo Andy Thurai, analista principal de Constellation Research. Dice que la herramienta resuelve otros problemas que requieren mucho tiempo, incluida la eliminación de la necesidad de normalización y limpieza de datos y el suministro de datos en tiempo real para modelos de entrenamiento porque Einstein Studio armoniza automáticamente los datos de Salesforce de una empresa y extrae datos actualizados de la Nube de Datos.
Conecte datos a modelos entrenados en SageMaker o Vertex AI
“Proporcionar datos en tiempo real para el entrenamiento de modelos es algo con lo que la mayoría de los desarrolladores tienen dificultades. Una vez que haya tomado una instantánea de los datos para el desarrollo del modelo, los datos más recientes o recientes no se considerarán en el desarrollo del modelo”, recuerda Andy Thurai. Einstein Studio también viene con otras características que pueden ayudar a las empresas a servir modelos y monitorearlos en busca de discrepancias, dijo la compañía. La herramienta también puede ayudar a las empresas a conectar datos con IA o modelos de lenguaje extendido entrenados en otras plataformas como Amazon SageMaker y Vertex AI de Google.
El modelo seleccionado aquí "Propensión a comprar" integrado en Amazon SageMaker se guarda en Einstein Studio. (Crédito: Salesforce)
Como parte de la oferta, Salesforce dijo que proporcionará una interfaz de control para ayudar a los científicos e ingenieros de datos a administrar cómo se exponen sus datos a las plataformas de inteligencia artificial elegidas para la capacitación. Según Andy Thurai, el lanzamiento de Einstein Studio permite a Salesforce satisfacer las necesidades de dos grupos de usuarios o clientes: usuarios que desean crear y entrenar sus propios modelos personalizados y usuarios que ya tienen un modelo personalizado. o que quieran perfeccionar un modelo de lenguaje grande de código abierto utilizando sus datos personalizados de Salesforce.
La plantilla se utiliza de forma transparente en un flujo para indicar si se debe enviar o no un correo electrónico de recomendación de producto a un cliente. (Crédito: Salesforce)
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