[ Ettevõttest ]
TERNARY on Eesti tehisintellekti- ja tarkvaratehnoloogia ettevõte. Meid huvitab AI mitte ainult valmis teenusena, vaid tehnoloogiana, mida saab uurida, mõõta, kohandada ja ehitada konkreetse ülesande jaoks.
TERNARY sündis soovist ühendada pikaajaline tarkvaraarenduse kogemus praktilise AI-arendusega — mudelitest ja andmetest kuni riistvara, käituskihi ja päris rakendusteni.
[ Miks me seda teeme ]
Meile meeldib katsetada.
Uute tehnoloogiate puhul ei huvita meid ainult see, mida olemasolev lahendus juba teeb, vaid ka see, kas sama ülesannet saab lahendada lihtsamalt, väiksema ressursiga või teistsuguse arhitektuuriga.
AI annab selleks palju võimalusi. Mudeli suurus ei ole meie jaoks eesmärk omaette. Olulisem on, kui hästi mudel oma ülesannet täidab, kui palju ressursse ta vajab ja kui kontrollitavalt saab seda kasutada.
[ Väike ei tähenda lihtsat ]
Suur mudel võib lahendada väga palju erinevaid ülesandeid, kuid iga probleem ei vaja maksimaalset mudelit ega suurt pilvetaristut.
Usume, et hästi valitud arhitektuuri, kvaliteetsete andmete ja piisava spetsialiseerumisega võib ka suhteliselt väike mudel olla praktiliselt väga võimekas.
Selline mudel võib töötada lokaalselt, vajada vähem mälu ja arvutusressurssi ning olla lihtsamini kontrollitav ja integreeritav.
Seda mõtet uurime ka oma MATRIX-i tehnoloogias: milline on väikseim mudel, mis on konkreetse ülesande jaoks piisavalt hea?
[ Mudel peab olema nii suur kui vajalik, mitte suurem. ]
[ 25+ aastat IT-d ]
TERNARY taga on üle 25 aasta tarkvaraarenduse ja IT-kogemust.
Selle aja jooksul on tehnoloogiad korduvalt muutunud — veebist ja serverirakendustest mobiili, pilve ja nüüd tehisintellektini. Põhimõte on jäänud samaks: tehnoloogia peab lõpuks töötama päris süsteemis ja lahendama päris probleemi.
AI-arenduses tähendab see, et mudel üksi ei ole veel lahendus. Vajalikud on andmed, tarkvara, käituskeskkond, liidesed, testimine ja sageli ka sobiv riistvara.
[ Oma tehnoloogia ]
TERNARY ei piirdu valmis mudelite ja pilveteenuste kasutamisega.
Arendame ka oma tehnoloogiat: eestikeelset kõnesünteesi HÄÄL, kõnetuvastust KUULA ning kompaktsete mudelite tehnoloogilist suunda MATRIX.
Need projektid võimaldavad meil töötada kogu ahelaga — treeningandmetest ja mudeli arhitektuurist kuni kvantimise, käituskihi, lokaalse käituse ja rakendusteni.
Oma arendustöö eesmärk ei ole olemasolevaid lahendusi lihtsalt kopeerida. Tahame mõista, millistes kohtades saab teha midagi väiksemalt, lihtsamalt või paremini kontrollitavalt.
[ Teadus ja koostöö ]
MATRIX-i järgmises etapis tahame kaasata sõltumatuid testijaid ning anda mudeli hindamiseks ka ülikoolidele ja teadusasutustele.
Eesmärk on saada väliseid mõõtmisi, tagasisidet ja võrdlusi, mis ei põhine ainult meie enda arendusmeeskonna hinnangul.
Samuti otsime koostöövõimalusi teadus- ja arendusasutustega, kus MATRIX-i arhitektuuri, treeningmeetodeid, lokaalse kasutuse omadusi või spetsialiseeritud mudelite rakendusi saaks uurida ühiste katsete ja projektide kaudu.
Meie jaoks on oluline, et mudeli arengut saaks hinnata reprodutseeritavate testide ja sõltumatu tagasiside põhjal, mitte ainult sisemiste näidete järgi.
[ Suund ]
Meie pikaajaline eesmärk on aidata kujundada suunda, kus praktiline AI ei tähenda automaatselt järjest suuremaid mudeleid ja võimsamat riistvara.
Tahame arendada väikeseid, hästi treenitud ja spetsialiseeritud mudeleid, mida saab kasutada lokaalselt ning mille käitumist, kulusid ja andmevoogu on võimalik kontrollida.
Mõne ülesande jaoks on suur mudel õige valik. Mõne jaoks piisab palju väiksemast. Meid huvitab eelkõige see teine osa.
[ Kuidas me töötame ]
Katsetame, mõõdame ja võrdleme.
Kui olemasolev mudel sobib, kasutame seda. Kui seda on mõistlik kohandada, kohandame. Kui ülesanne õigustab oma väikest mudelit, treenime selle.
Sama põhimõte kehtib infrastruktuuri kohta: