大規模言語モデル
膨大なテキストコーパスで訓練されたディープラーニングモデルは、テキスト生成、翻訳、要約などのタスクを実行できますが、バイアスや誤用に対するガバナンスが求められることがよくあります。
トランスフォーマーベースのアーキテクチャ（例：GPT、BERT）は、数億から数兆のパラメータを持ち、インターネット規模の多様なデータで事前訓練されています。これらは少数ショットの学習に優れていますが、社会的偏見を伝播させたり、有害なコンテンツを生成する可能性があります。誤用を防ぐためには、偏見監査、使用状況の監視、コンテンツフィルタリング、許可されるプロンプトと禁止されるプロンプトに関する明確な方針を含む統治が必要です。
マーケティングチームは、広告コピーを作成するためにGPTスタイルのモデルを使用します。展開前に生成されたテキスト（例：ジェンダーに関する言葉遣い）に対する偏見チェックを実行し、不適切な言葉のフィルターを適用し、機密データの漏洩を防ぐための使用制限を実施します。これにより、モデルが創造性を高める一方で、評判や法的なリスクを生じさせないようにします。
私たちは、お客様が答えを見つけるお手伝いをします
Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。