PALO ALTO, Califórnia, June 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) — Na 2023 Collision Conference, Mattermost, Inc., a plataforma de colaborao segura para equipes tcnicas, anunciou o lanamento do “OpenOps”, uma abordagem de cdigo aberto para acelerar a avaliao responsvel de fluxos de trabalho e polticas de uso aprimorados por IA, mantendo o controle de dados e evitando o bloqueio de fornecedores.
O OpenOps surge na interseo da corrida para alavancar a IA para obter vantagem competitiva e a necessidade urgente de execuo de operaes confiveis, incluindo desenvolvimento de polticas de uso e superviso, e a garantia de controles de dados regulatrios e contratuais.
O objetivo ajudar a eliminar os principais gargalos dessas preocupaes crticas, permitindo que desenvolvedores e organizaes hospedem um ambiente "sandbox" com controle total dos dados, para uma avaliao responsvel dos benefcios e riscos de diferentes modelos de IA e polticas de uso em fluxos de trabalho de colaborao de bate–papo multiusurio do mundo real.
O sistema pode ser usado para avaliar LLMs auto hospedados listados no Hugging Face, incluindo Falcon LLM e GPT4All, quando o uso otimizado para controle de dados, bem como modelos hiper escalados hospedados pelo fornecedor da plataforma Azure AI, OpenAI ChatGPT e Anthropic Claude, quando o uso otimizado para desempenho.
A primeira verso da plataforma OpenOps permite a avaliao de uma srie de casos de uso aumentados por IA, incluindo:
Perguntas e Respostas Automatizadas: Durante o trabalho colaborativo e individual, os usurios podem fazer perguntas a modelos de IA geradores, auto hospedados ou hospedados por fornecedores, para aprender sobre diferentes assuntos suportados pelo modelo.
Resumo da Discusso: Os resumos gerados pela IA podem ser criados a partir de discusses auto hospedadas e baseadas em bate–papo para acelerar os fluxos de informaes e a tomada de decises e reduzir o tempo e o custo necessrios para que as organizaes se mantenham atualizadas.
Interrogatrio Contextual: Os usurios podem fazer perguntas de acompanhamento para resumos de tpicos gerados por bots de IA para saber mais sobre as informaes subjacentes sem entrar nos dados brutos. Por exemplo, um resumo de discusso de um bot de IA sobre um determinado indivduo que fez uma srie de solicitaes sobre questes de soluo de problemas pode ser interrogado por meio do bot de IA para obter mais contexto sobre o motivo pelo qual o indivduo fez as solicitaes e como pretendia usar as informaes.
Anlise de Sentimentos: Os bots de IA podem analisar o sentimento das mensagens e isso pode ser usado para recomendar e fornecer reaes de emoji nessas mensagens em nome de um usurio. Por exemplo, depois de detectar um sentimento de comemorao, um bot de IA pode adicionar uma reao de emoji "fogos" indicando a empolgao.
Coleta de Reforo de Aprendizado de Feedback Humano (RLHF): Para ajudar a avaliar e treinar modelos de IA, o sistema pode coletar feedback dos usurios sobre as respostas de diferentes prompts e modelos, registrando os sinais "polegares para cima/polegares para baixo" selecionados pelos usurios finais. Os dados podem ser usados no futuro para ajustar os modelos existentes, bem como fornecer informaes para avaliar modelos alternativos de solicitaes de usurios anteriores.
Essa estrutura auto hospedada de cdigo aberto oferece uma "Arquitetura de IA e Operaes Controladas pelo Cliente", fornecendo um hub operacional para coordenao e automao com bots de IA conectados a back–ends generativos de IA e LLM intercambiveis e auto hospedados de servios, tal como o Hugging Face, que podem escalar para arquiteturas de nuvem privada e data center, bem como escalar para baixo para ser executado no laptop de um desenvolvedor para pesquisa e explorao. Por outro lado, ele tambm pode se conectar a modelos hiper escalados hospedados por fornecedores da plataforma de IA da Azure, bem como do OpenAI.
"Todas as organizaes esto em uma corrida para definir como a IA deve acelerar sua vantagem competitiva", disse o CEO da Mattermost, Ian Tien. "Criamos o OpenOps para ajudar as organizaes a desbloquear com responsabilidade seu potencial com a capacidade de avaliar uma ampla gama de polticas de uso e modelos de IA da sua capacidade de acelerar os fluxos de trabalho internos em conjunto".
A estrutura OpenOps recomenda uma abordagem de quatro fases para o desenvolvimento de aumentos de IA:
1 – Sandbox auto hospedado: Para que as equipes tcnicas possam criar um ambiente "sandbox" auto hospedado como um espao seguro com controle de dados e auditabilidade para explorar e demonstrar tecnologias de IA geradoras. O sandbox OpenOps pode incluir apenas colaborao de bate–papo multiusurio baseada na Web ou ser estendida para incluir aplicativos de desktop e mveis, integraes de diferentes ferramentas internas para simular um ambiente de produo, bem como integrao com outros ambientes de colaborao, como canais especficos da Microsoft Teams.
2 – Estrutura de Controle de Dados: As equipes tcnicas realizam uma avaliao inicial de diferentes modelos de IA em casos de uso internos e estabelecem um ponto de partida para polticas de uso que abrangem questes de controle de dados com diferentes modelos com base em se os modelos so auto hospedados ou hospedados pelo fornecedor, e em modelos hospedados pelo fornecedor com base em diferentes garantias de manuseio de dados. Por exemplo, as polticas de controle de dados podem variar desde o bloqueio completo de IAs hospedadas por fornecedores at o bloqueio do uso suspeito de dados confidenciais, como nmeros de carto de crdito ou chaves privadas, ou polticas personalizadas que podem ser codificadas no ambiente.
3 – Estrutura de Confiana, Segurana e Conformidade: As equipes de confiana, segurana e conformidade so convidadas a entrar no ambiente sandbox para observar e interagir com casos de uso iniciais aprimorados por IA e trabalhar com equipes tcnicas para desenvolver polticas de uso e superviso, alm do controle dos dados. Por exemplo, a definio de diretrizes sobre se a IA pode ser usada para ajudar os gerentes a escrever avaliaes de desempenho para suas equipes, ou se as tcnicas de pesquisa para o desenvolvimento de software malicioso podem ser pesquisadas usando IA.
4 – Piloto e Produo: Uma vez que uma linha de base para polticas de uso e aprimoramentos iniciais de IA estejam disponveis, um grupo piloto de usurios pode ser adicionado ao ambiente sandbox para avaliar os benefcios dos aumentos. As equipes tcnicas podem iterar na adio de aumentos de fluxo de trabalho usando diferentes modelos de IA, enquanto as equipes de Confiana, Segurana e Conformidade podem monitorar o uso com total auditabilidade e iterar as polticas de uso e suas implementaes. Com o amadurecimento do sistema piloto, o conjunto completo de aprimoramentos pode ser implantado em ambientes de produo que podem ser executados em uma verso de produo da estrutura OpenOps.
A estrutura do OpenOps inclui os seguintes recursos:
Hub Operacional Auto Hospedado: O OpenOps permite fluxos de trabalho operacionais auto hospedados em uma plataforma de mensagens em tempo real em toda a web, celular e desktop, a partir do projeto de cdigo aberto Mattermost. Integraes com sistemas internos e ferramentas de desenvolvimento populares para ajudar a enriquecer os back–ends de IA com dados crticos e contextuais. A automao do fluxo de trabalho acelera os tempos de resposta enquanto reduz as taxas de erro e o risco.
Bots de IA com Back–Ends de IA Intercambiveis: O OpenOps permite que os bots de IA sejam integrados s operaes enquanto esto conectados a uma variedade intercambivel de plataformas de IA. Para o mximo controle dos dados, trabalhe com modelos LLM de cdigo aberto auto hospedados, incluindo GPT4All e Falcon LLM de servios, tal como o Hugging Face. Para obter o mximo desempenho, faa uso de estruturas de IA de terceiros, incluindo o OpenAI ChatGPT, a Plataforma de IA do Azure e o Anthropic Claude.
Controle Completo dos Dados: O OpenOps permite que as organizaes hospedem, controlem e monitorem todos os dados, IP e trfego de rede usando sua infraestrutura de segurana e conformidade existente. Isso permite que as organizaes desenvolvam um rico corpus de dados de treinamento do mundo real para futura avaliao e ajuste fino de back–end de IA.
Gratuito e de Cdigo Aberto: Disponvel sob as licenas MIT e Apache 2, o OpenOps um sistema gratuito e de cdigo aberto, permitindo que as empresas implantem e executem facilmente toda a arquitetura.
Escalabilidade: O OpenOps oferece a flexibilidade da implantao em nuvens privadas, data centers ou at mesmo em um laptop padro. O sistema tambm elimina a necessidade de hardware especializado, como GPUs, ampliando o nmero de desenvolvedores que podem explorar modelos de IA auto hospedados.
O framework OpenOps experimental no momento e pode ser baixado em openops.mattermost.com.
Sobre a Mattermost
A Mattermost fornece um hub seguro e extensvel para equipes tcnicas e operacionais que precisam atender aos requisitos de segurana e confiana do estado–nao. Atendemos indstrias de tecnologia, setor pblico e defesa nacional com clientes que vo desde os gigantes da tecnologia at o Departamento de Defesa dos EUA e agncias governamentais em todo o mundo.
Nossas ofertas auto hospedadas e em nuvem fornecem uma plataforma robusta para comunicao tcnica em todo o fluxo de trabalho operacional de suporte de web, desktop e mvel, colaborao de incidentes, integrao com Dev/Sec/Ops e cadeias de ferramentas internas, e conexo com uma ampla gama de plataformas de comunicaes unificadas.
Executamos uma plataforma de cdigo aberto verificada e implantada pelas organizaes mais seguras e crticas do mundo, desenvolvida em conjunto com mais de 4.000 colaboradores de projetos de cdigo aberto que forneceram mais de 30.000 melhorias de cdigo para nossa viso de produto compartilhada e traduzida para 20 idiomas.
Para mais informao, visite www.mattermost.com.
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Imagens:
Ttulo: Ian Tien, CEO da Mattermost, Inc.
Legenda: Ian Tien, CEO da Mattermost, Inc., anuncia o lanamento da plataforma "OpenOps" para controle de IP e evitar bloqueio diante da acelerao dos fluxos de trabalho operacionais por IA
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