आपकी कंपनी को अपने खुद के AI मॉडल प्रशिक्षित करने चाहिए - विल ब्राउन, प्राइम इंटेलेक्ट
원제 · Your Company Should Train Its Own AI Models - Will Brown, Prime Intellect
핵심 요약
संगठन अपने आंतरिक डेटा, वर्कफ़्लो और निरंतर सीखने की प्रक्रियाओं के आधार पर कस्टम एआई मॉडल को प्रशिक्षित करके अधिक मूल्य प्राप्त कर सकते हैं।
하이라이트
कंपनियों के लिए अपने खुद के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना और उन्हें अपने वर्कफ़्लो तथा डेटा के अनुसार ढालना भविष्य की दिशा है।
पेपर इंस्ट्रूमेंट्स नामक कंपनी ने 300,000 डॉलर की लागत से स्प्रेडशीट और स्लाइड के काम के लिए एक विशेष मॉडल प्रशिक्षित किया है।
एजेंट बड़ी मात्रा में असंरचित पाठ्य डेटा को खंगालकर कार्यप्रवाह की अक्षमताओं और पैटर्न का पता लगाने में अत्यधिक सक्षम हैं।
दिन के समय इन्फ़्रेंस क्षमता एजेंटों को सेवा देती है, जबकि रात में उसी क्षमता का उपयोग मॉडल की ट्रेनिंग के लिए किया जा सकता है।
타임라인
एआई का भविष्य और संगठनात्मक एकीकरण
यह खंड एआई के क्षेत्र में हो रही तीव्र प्रगति और उद्यम पैमाने पर एआई-नेटिव संगठनों के भविष्य के दृष्टिकोण पर चर्चा करता है। इसमें यह भी बताया गया है कि कैसे ओपन सोर्स मॉडल संगठनों को फ्रंटियर लैब्स के मॉडल पर पूरी तरह निर्भर रहने के बजाय अपने संस्थागत ज्ञान का उपयोग करने की अनुमति देते हैं।
- एआई तकनीक और एजेंट पिछले कुछ महीनों में बहुत तेजी से आगे बढ़े हैं।
- प्राइम इंटेलेक्ट ओपन सोर्स मॉडल और टूलिंग के लिए एआई बुनियादी ढांचा तैयार करता है।
संस्थागत ज्ञान और एजेंटों की भूमिका
संगठनों के पास कर्मचारियों के दिमाग और प्रक्रियाओं में छिपा हुआ अपार ज्ञान होता है। एजेंट इस डेटा को विश्लेषित करके उन समस्याओं की पहचान करते हैं जिन्हें सामान्य कर्मचारी स्पष्ट रूप से नहीं देख पाते हैं।
- कंपनियों में बहुत सारा निहित ज्ञान ऐसा होता है जो कभी लिखा नहीं जाता बल्कि लोगों के दिमाग या ईमेल में रहता है।
- एजेंट असंरचित डेटा से पैटर्न ढूंढकर कार्यप्रवाह की अक्षमताओं को दूर करने में मदद करते हैं।
मॉडल ट्रेनिंग और निरंतर सीखने की प्रक्रिया
यह खंड बताता है कि कैसे संगठन अपने डेटा और ट्रेसेज़ का उपयोग करके रात के समय ट्रेनिंग रन चला सकते हैं। इससे मॉडल समय के साथ और अधिक कुशल बनते जाते हैं, जिससे कंपनियों को अपने डेटा से संचयी लाभ मिलता है।
- ईवल (Test cases) और डिसीजन मॉडल निरंतर सीखने की प्रक्रिया शुरू करने के बहुत प्रभावी तरीके हैं।
- पेपर इंस्ट्रूमेंट्स ने 300,000 डॉलर में एक मॉडल प्रशिक्षित किया जो स्प्रेडशीट और स्लाइड के काम के लिए अनुकूल है।
설명
Agents relearn the same things every session because the knowledge that runs a company never gets written down. Will Brown of Prime Intellect makes the case for training models on your own traces, feedback and workflows, so they learn on the job the way human coworkers do. He covers evals as test cases, decision models and routing, and widget-style interfaces that turn your decisions into training data. He ends with nightly training runs and an example model trained for about $300K. 0:00 Intro 1:21 From chatbots to AI-native organizations 2:33 What Prime Intellect builds 3:45 The knowledge that never gets written down 5:43 Why agents relearn everything 7:25 What goes in context vs. in the weights 8:06 The game of telephone behind frontier training 11:15 Evals as test cases for your model 12:43 Routing and decision models 15:11 Interfaces that turn decisions into training data 17:27 A $300K model for knowledge work 18:35 Nightly training runs 19:19 The self-improving organization Will Brown, Prime Intellect: https://www.primeintellect.ai Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!