Musubi pone sus políticas de moderación dentro de un modelo de 1.7 mil millones de parámetros
El cofundador Filip Jankovic dice que el lanzamiento de pesos abiertos se basa en una idea que él estaba explorando antes de que los modelos de decisión se convirtieran en tema de conversación; las propias pruebas de Musubi muestran tanto velocidad como limitaciones.
By Ryan Merket · Published
Primary source: TechCrunch
Por qué importa
PolicyLM permite ajustar las reglas de moderación sin reentrenar el modelo, pero las propias pruebas de referencia del lanzamiento son realizadas por la empresa y no establecen qué tan bien funciona en el tráfico real de la plataforma.
El cofundador y director de IA de Musubi, Filip Jankovic, apuesta a que las plataformas pueden aplicar sus propias reglas de moderación a cada mensaje sin esperar a un large language model o reentrenar un clasificador fijo. El 6 de octubre, Musubi lanzó PolicyLM-1.7B, un modelo de pesos abiertos que toma una política escrita y un mensaje, y luego devuelve puntuaciones por categoría en lugar de una explicación generada.…
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