CHAI

KI-Charaktere für Verbraucher

Nutzer können eigene KI-Charaktere und Geschichten für Unterhaltung oder soziale Interaktion erstellen.

Forschung und Entwicklung

Entwickler und Forscher können fortschrittliche Chatbot-Modelle für Experimente mit konversationeller KI testen und bereitstellen.

Engagement-Optimierung

Unternehmen können CHAIs RLHF- und PPO-Modelle nutzen, um Chat-Sitzungsabbrüche zu reduzieren und die Nutzerbindung zu erhöhen.

Modell-Mischung

Teams können verschiedene LLMs, die auf unterschiedliche Ziele trainiert wurden, kombinieren, um einzelne Modelle wie GPT-3 in der Nutzerbindung zu übertreffen.

Skalierbare Bereitstellung

Organisationen können CHAIs benutzerdefinierte GPU-Orchestrierung und Inferenzsysteme nutzen, um hohe Nutzerzahlen (z. B. 500.000 täglich aktive Nutzer) zu unterstützen.

Präferenzbasiertes Training

Entwickler können Direct Preference Optimization (DPO) mit Nutzerpräferenzdatensätzen anwenden, um das Engagement um 20 % zu steigern.

Bereitstellung hauseigener LLMs

CHAI setzt eigene 6B- und 13B-LLMs ein, die für soziale und engagementorientierte Zwecke angepasst sind, und steigert das Nutzerengagement um +10 %.

Training von Belohnungsmodellen

Nutzer profitieren von Belohnungsmodellen, die auf Nutzersignalen trainiert wurden (z. B. Best-of-4, Reward Model XL mit 100 Millionen Signalen), um Wiederholungsraten zu senken und die Sitzungsdauer zu erhöhen.

Proximal Policy Optimization (PPO)

Die Plattform nutzt PPO-Reinforcement-Learning zur Optimierung des Basismodells und reduziert die Wahrscheinlichkeit von Chat-Sitzungsabbrüchen.

Modell-Mischung

CHAI erfand die Modell-Mischung – die Kombination verschiedener LLMs, die auf unterschiedliche Ziele trainiert wurden, auf Gesprächsebene – und übertrifft GPT-3 in der Nutzerbindung.

Direct Preference Optimization (DPO)

DPO-Modelle werden in allen Produktionsmischungen eingesetzt, steigern das Engagement um 20 % und lassen sich gut mit bestehenden Belohnungsmodellen kombinieren.

Benutzerdefinierte GPU-Orchestrierung

CHAI implementiert benutzerdefinierte CUDA-Kernel und ein eigenes GPU-Orchestrierungssystem zur Unterstützung von 500.000 täglich aktiven Nutzern und geht damit über Standard-Lastverteilung und vLLM hinaus.

Skalierbare GPU-Reservierung

Die Plattform reserviert zusätzliche GPUs (z. B. 1.000 A100-GPUs), um hohe Nachfrage und Skalierungsprobleme zuverlässig zu bewältigen.

Best-of-8-Ablehnungsstichprobe

Mit erhöhter Clusterkapazität implementiert CHAI die Best-of-8-Ablehnungsstichprobe mit verbesserten Belohnungsmodellen für eine bessere Ausgabequalität.