Le rapport de performance du premier modèle linguistique de l'industrie garantit la fiabilité, la précision et l'efficacité dans le développement de solutions d'IA industrielles éprouvées.
AUSTIN, Texas et OSLO, Norvège--(BUSINESS WIRE)--Cognite, le chef de file mondial de l'IA au service de l'industrie, annonce ce jour le lancement du rapport Cognite Atlas AI™ LLM & SLM Benchmark pour les agents industriels. Ce rapport unique en son genre comble les lacunes des ensembles de données de référence généraux en adaptant les évaluations des grands et petits modèles de langage (LLM et SLM, respectivement) pour se concentrer sur des tâches industrielles spécialisées, garantissant la fiabilité, la précision et l'efficacité des solutions d'IA industrielles.
« Les rapports de référence LLM et SLM généraux ne parviennent pas à saisir la complexité des environnements industriels et ne correspondent pas aux besoins spécialisés des opérations industrielles, où la précision, la sécurité et l'expertise du domaine sont essentielles », déclare Knut Vidvei, responsable de la gestion des produits chez Cognite, s'exprimant sur la scène de l'IMPACT 2024. « Avec le rapport Cognite Atlas AI™ LLM & SLM Benchmark pour les agents industriels, nous avons adapté un cadre d’évaluation aux tâches industrielles du monde réel, en veillant à ce que les agents d’IA soient fiables et efficaces, ce qui favorise l’avancement de l’IA industrielle. »
Cognite Atlas AI™ est un référentiel d'agents industriels qui renforce Cognite Data Fusion ® , la principale plateforme industrielle de données et d'IA. Avec une gestion des données inégalée et des capacités d'IA complètes, Cognite a remporté le Frost & Sullivan's Global Company of the Year Award sur le marché des plateformes industrielles numériques et le statut de locomotive sectorielle dans le Frost Radar™: Digital Industrial Platforms, consolidant l'entreprise en tant qu'autorité en matière de données et d'IA pour l'industrie.
Le rapport Cognite Atlas AI™ Benchmark pour les agents industriels se concentrera initialement sur la recherche en langage naturel en tant qu'outil clé de récupération de données pour les agents industriels d'IA. L'ensemble de tests comprend une large gamme de modèles de données conçus pour des secteurs tels que le pétrole et le gaz et la fabrication, avec des paires de questions-réponses réelles pour évaluer les performances dans différents scénarios. Les réponses sont évaluées à l'aide d'un large éventail de mesures d'évaluation. Ces ensembles de données de référence permettent une évaluation systématique de la performance du système pour répondre à des questions complexes, telles que le suivi des ordres de travail critiques pour la sécurité dans une installation.
Les futures versions du rapport évalueront d'autres outils d'IA, tels que ceux permettant de résumer, d'analyser et de raisonner avec des données industrielles, afin d'évaluer la performance complète des agents d'IA industriels.
Le premier rapport Cognite Atlas AI™ LLM & SLM Benchmark pour les agents industriels sera téléchargeable gratuitement à partir du 28 octobre 2024. Le rapport sera ensuite publié régulièrement pour permettre aux dirigeants de la transformation numérique d'utiliser l'IA générative pour effectuer des opérations plus complexes avec une plus grande précision.
À propos de Cognite
Cognite met l'IA générative au service de l'industrie. Les entreprises leaders dans les domaines de l'énergie, de la production, de l'énergie et des énergies renouvelables choisissent Cognite pour fournir des données sécurisées, fiables et en temps réel afin de convertir leurs opérations lourdes en actifs afin de les rendre plus sûres, plus durables et rentables. Cognite fournit une plateforme conviviale, sécurisée et évolutive qui permet à tous les décideurs, sur le terrain ou dans les centres opérationnels à distance, d'accéder et de comprendre des données industrielles complexes, de collaborer en temps réel et de bâtir un avenir meilleur. Rendez-vous sur www.cognite.ai et suivez-nous sur www.cognite.ai et suivez-nous sur LinkedIn et X.
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