Martian

Martian es una empresa que busca hacer posible el uso de herramientas de IA transformando los transformadores en programas, lo que permite comprender mejor su funcionamiento. Su primera herramienta, el enrutador de modelos, dirige las consultas a los mejores modelos de lenguaje en tiempo real, logrando un mayor rendimiento y un menor coste que los proveedores individuales. Esta herramienta se basa en su enfoque de mapeo de modelos, que implica convertir modelos a nuevos formatos, conservando al mismo tiempo propiedades importantes. Al mapear modelos en modelos más grandes o incrustarlos en espacios vectoriales, pueden obtener información y predecir su rendimiento sin ejecutarlos.

Características principales:

1. Enrutador de modelos: El enrutador de modelos dirige las consultas al modelo de lenguaje más adecuado en tiempo real.

2. Mayor rendimiento: El uso de un equipo de modelos en una aplicación puede lograr un mayor rendimiento que cualquier modelo de lenguaje individual por sí solo.

3. Menor coste: El enrutador de modelos ofrece ahorros de costes al seleccionar modelos más asequibles sin sacrificar el rendimiento.

4. Supera a GPT-4: En el conjunto de evaluación de OpenAI (openai/evals), el enrutador de modelos supera a GPT-4 en el 91,8 % de las tareas y reduce los costes en un 20 % de media al optimizar el rendimiento.

5. Mapeo de modelos: El enfoque de Martian implica mapear modelos en nuevos formatos, conservando al mismo tiempo propiedades importantes.

6. Comprensión de modelos: El mapeo de modelos permite una comprensión más profunda de cómo funcionan los modelos de IA al separar diferentes funciones dentro de las neuronas y crear modelos más dispersos y fáciles de entender.

7. Incrustación de modelos: La incrustación de modelos en espacios vectoriales permite predecir su rendimiento en indicaciones específicas sin ejecutarlos.

8. Convertir transformadores en programas: Al mapear transformadores en programas, los desarrolladores pueden aplicar herramientas utilizadas para comprender el código para comprender mejor los modelos de IA.

Casos de uso:

1. Enrutamiento eficiente entre modelos: El enrutador de modelos se puede utilizar en aplicaciones donde hay varios modelos de lenguaje disponibles para lograr un enrutamiento óptimo en función de los requisitos de consulta y mejorar el rendimiento general del sistema a costes reducidos.

2. Optimización de costes con requisitos de rendimiento: Las empresas que buscan implementar modelos de IA pueden utilizar el enrutador de modelos para seleccionar los modelos más rentables que cumplan con sus requisitos de rendimiento, lo que resulta en ahorros de costes significativos.

3. Comprensión mejorada del modelo: Las técnicas de mapeo de modelos se pueden aplicar para obtener una comprensión más profunda de los modelos de IA, lo que permite a los investigadores y desarrolladores analizar e interpretar su comportamiento de forma más eficaz.

El enrutador de modelos de Martian es una herramienta innovadora que aprovecha las técnicas de mapeo de modelos para lograr un mayor rendimiento y menores costes en las aplicaciones de IA. Al comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje a través del mapeo de modelos, Martian tiene como objetivo crear herramientas de IA realmente impresionantes. Este es solo el comienzo de su viaje hacia la creación de herramientas de gran alcance que contribuirán a una mejor comprensión de la inteligencia artificial y permitirán nuevos tipos de infraestructuras de IA. Con cada avance, se esfuerzan por acercarnos a comprender completamente la IA y desarrollar teorías sólidas de inteligencia.