Datu-sare federatuak siloen arteko lankidetza bultzatzeko
Sherpa.ai-ren ikasketa federatuko plataformak aukera ematen die erakundeei IA globaleko ereduak elkarlanean entrenatzeko, banatutako datu-iturrietatik abiatuta, informazio konfidentziala inoiz azaldu gabe. Datu-silo bakoitzak erabateko kontrola eta pribatutasuna mantentzen ditu; emaitzazko ereduak, berriz, modu seguruan eta pribatuan ezar daitezke ertzean, tokiko erabakiak denbora errealean hartzeko.
Elkarlana sustatzen du, datuak partekatu gabe
Mundu errealeko agertoki gehienetan, datuak silo deszentralizatuetan banatzen dira, hala nola erabiltzaileen telefono adimendunetan, ospitaleetan edo finantza-erakundeetan, non pribatutasun-arau zorrotzek edo muga operatiboek datuak trukatzea eragozten duten, eta, ondorioz, lankidetza ia ezinezkoa da. Sherpa.aik muga hori gainditzen du, IA ereduak sortzeko eta entrenatzeko lankidetza ahalbidetzen baitu, datu konfidentzialak inoiz mugitu eta erakutsi gabe.
Sherpa.ai-rekin, modeloak tokian-tokian entrenatzen dira nodo bakoitzean (adibidez, ospitale, banku edo gailu bakoitzean), modeloaren eguneratze zifratuak bakarrik partekatuz, ez prozesatu gabeko datuak, gero modu seguruan gehitzen direnak eredu global sendoagoak eta zehatzagoak sortzeko. Behin entrenatuta, eredu horiek modu pribatuan ezar daitezke ertzean, eta horrek bermatzen du erabakiak denbora errealean hartzea eta, aldi berean, subiranotasunari eta datuak betetzeari eustea.
Irtenbide tradizionala – Datuak zentralizatzea
Ikasketa automatiko konbentzionalak entrenamendu-datu guztiak kokapen zentralizatu batean gehitzea eskatzen du, entrenamendua hasi aurretik. Ikuspegi horrek oztopo esanguratsuak sartzen ditu, hala nola erregulazioak edo arriskuak, batez ere informazio konfidentziala erabiltzen denean.
Sherpa.ai soluzioa – Tokiko datuak
Sherpa.ai-ren ikasketa federatuko plataformak ereduak bidaltzen ditu datuak dauden lekura, hala nola ospitaleak edo telefono adimendunak, tokiko entrenamendurako. Ereduen eguneratzeak bakarrik partekatzen dira, eta horrek prozesatu gabeko datuen pribatutasuna eta segurtasuna mantentzen ditu, eta, aldi berean, lankidetza globala ahalbidetzen du.
Sherpa.ai-k lankidetza ahalbidetzen du datuak partekatzea aukera bat ez denean
Gure soluzioak transformazio-potentzial bat du, eta datuak trukatzeko mugak daude. Erakundeek mugak aurkitzen dituzte datuak partekatzeko hainbat arrazoirengatik, erregulazioa, aktiboen babesa edo datuen etika barne, besteak beste.
Erregulazioa
DBEO edo HIPAA bezalako legeek datu sentikorrak mugetatik edo sistemetatik lekualdatzea debekatzen dute.
Hori bereziki garrantzitsua da oso araututa dauden sektoreetan, hala nola finantza-zerbitzuetan edo osasunean.
Segurtasuna
Datuak isolatuta edo sailkatuta daudenean, ezin dira partekatu arauak hausteko edo politikak urratzeko arriskurik gabe.
Hori bereziki egia da oso informazio sentikorra edo sailkatua denean.
Azpiegitura
Gailu periferikoetan banda-zabalera edo biltegiratze mugatuak direla eta, datu-multzo handien transferentzia ez da oso praktikoa edo motela da.
Hori bereziki nabarmena da banda-zabalera edo baliabide mugatuak dituzten gailu periferikoak direnean.
Beneficios de la plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai​
Banatutako datu-siloen arteko lankidetza gaitzen du
Datuak inoiz ez direla partekatuko edo ez direla azalduko ziurtatzen du
Araudia betetzen dela bermatzen du
Pribatutasuna eta segurtasun hobetua
Despliegue Plug & Play
Edozein stack teknologikorekin integratzea
Sherpa.ai-ren gaitasunak
Pribatutasuna zaintzen duten IAren soluzioak, banatutako datuetan entrenatzeko, doitzeko, aztertzeko eta inferentzia egiteko.
Funtzionaltasun
Elkarlaneko IA ereduen entrenamendua
Entrenatu IA globalen ereduak datu-siloetan, datuak zentralizatu gabe.
LLM Fine-Tuning Federatua
Aurrez entrenatutako LLMak egokitzen ditu, datu deszentralizatuak eta isolatuak erabiliz, domeinuaren errendimendu espezifikoa lortzeko.
RAG Federatua
Datu-iturri pribatuetatik eta banatuetatik erantzunak berreskuratzen eta sortzen ditu, datuak mugitu gabe.
Inferentzia Federatua
Egin IA ereduak ertzean, iragarpenak denbora errealean bermatuz, datu lokalak eta seguruak mantentzen dituzun bitartean.
Analitika federatua
Lortu informazioa eta joerak hainbat datu-multzotatik, eta, aldi berean, gorde datuen pribatutasuna eta jabetza.