CHAI

Personajes de IA para consumidores

Los usuarios pueden crear sus propios personajes e historias de IA para entretenimiento o interacción social.

Investigación y desarrollo

Desarrolladores e investigadores pueden probar e implementar modelos avanzados de chatbots para experimentos de IA conversacional.

Optimización de participación

Las empresas pueden aprovechar los modelos RLHF y PPO de CHAI para reducir la finalización de sesiones de chat y aumentar la retención de usuarios.

Combinación de modelos

Los equipos pueden ensamblar diferentes LLM entrenados en distintos objetivos para superar a modelos individuales como GPT-3 en retención de usuarios.

Implementación escalable

Las organizaciones pueden usar los sistemas personalizados de orquestación de GPU e inferencia de CHAI para soportar bases de usuarios de alta demanda (ej., 500K DAU).

Entrenamiento basado en preferencias

Los desarrolladores pueden aplicar Optimización Directa de Preferencias (DPO) utilizando conjuntos de datos de preferencias de usuarios para aumentar la participación en un 20%.

Implementación de LLM propios

CHAI implementa sus propios LLM de 6B y 13B, adaptados para fines sociales y de participación, aumentando la participación de usuarios en un +10%.

Entrenamiento de modelos de recompensa

Los usuarios se benefician de modelos de recompensa entrenados en señales de usuarios (ej., Best-of-4, Reward Model XL con 100 millones de señales) para reducir las tasas de reintento y aumentar la duración de las sesiones.

Optimización de Política Proximal (PPO)

La plataforma utiliza aprendizaje por refuerzo PPO para optimizar el modelo base, reduciendo la probabilidad de que las sesiones de chat terminen.

Combinación de modelos

CHAI inventó la combinación de modelos: ensamblar diferentes LLM entrenados en distintos objetivos a nivel de conversación, superando a GPT-3 en retención de usuarios.

Optimización Directa de Preferencias (DPO)

Los modelos DPO se implementan en todas las combinaciones de producción, aumentando la participación en un 20% y funcionando bien con los modelos de recompensa existentes.

Orquestación personalizada de GPU

CHAI implementa kernels CUDA personalizados y su propio sistema de orquestación de GPU para soportar 500K DAU, superando el balanceo de carga estándar y vLLM.

Reserva escalable de GPU

La plataforma reserva GPUs adicionales (ej., 1,000 GPUs A100) para manejar de manera confiable alta demanda y problemas de escalado.

Muestreo de rechazo Best-of-8

Con mayor capacidad de clúster, CHAI implementa muestreo de rechazo Best-of-8 utilizando modelos de recompensa mejorados para una mejor calidad de salida.