CHAI

Personagens de IA para o consumidor

Os usuários podem criar seus próprios personagens e histórias de IA para entretenimento ou interação social.

Pesquisa e desenvolvimento

Desenvolvedores e pesquisadores podem testar e implantar modelos avançados de chatbot para experimentos de IA conversacional.

Otimização de engajamento

Empresas podem aproveitar os modelos RLHF e PPO da CHAI para diminuir o término de sessões de chat e aumentar a retenção de usuários.

Combinação de modelos

Equipes podem combinar diferentes LLMs treinados em diferentes alvos para superar modelos únicos como GPT-3 em retenção de usuários.

Implantação escalável

Organizações podem usar os sistemas personalizados de orquestração de GPU e inferência da CHAI para suportar bases de usuários de alta demanda (ex.: 500 mil DAU).

Treinamento baseado em preferências

Desenvolvedores podem aplicar a Otimização Direta de Preferências (DPO) usando conjuntos de dados de preferências do usuário para aumentar o engajamento em 20%.

Implantação de LLM próprio

A CHAI implanta seus próprios LLMs de 6B e 13B, adaptados para fins sociais e de engajamento, aumentando o engajamento do usuário em +10%.

Treinamento de modelo de recompensa

Os usuários se beneficiam de modelos de recompensa treinados em sinais do usuário (ex.: Best-of-4, Reward Model XL com 100 milhões de sinais) para diminuir as taxas de repetição e aumentar a duração da sessão.

Otimização de Política Proximal (PPO)

A plataforma usa aprendizado por reforço PPO para otimizar o modelo base fundamental, reduzindo a probabilidade de término das sessões de chat.

Combinação de modelos

A CHAI inventou a combinação de modelos — reunindo diferentes LLMs treinados em diferentes alvos no nível da conversa — superando o GPT-3 em retenção de usuários.

Otimização Direta de Preferências (DPO)

Modelos DPO são implantados em todas as combinações de produção, aumentando o engajamento em 20% e se integrando bem com modelos de recompensa existentes.

Orquestração personalizada de GPU

A CHAI implementa kernels CUDA personalizados e seu próprio sistema de orquestração de GPU para suportar 500 mil DAU, indo além do balanceamento de carga e vLLM padrão.

Reserva escalável de GPU

A plataforma reserva GPUs adicionais (ex.: 1.000 GPUs A100) para lidar com alta demanda e problemas de escalabilidade de forma confiável.

Amostragem de rejeição Best-of-8

Com o aumento da capacidade do cluster, a CHAI implementa a amostragem de rejeição Best-of-8 usando modelos de recompensa atualizados para melhor qualidade de saída.