クラウドベースのエンタープライズオートメーションスタートアップ「Floworks」が、新しい「ThorV2」アーキテクチャを発表しました。
このアーキテクチャは、大規模言語モデル（LLM）による処理の正確さと信頼性を向上させます。
Floworksの共同創業者によると、ThorV2は現在市場で使われているモデルの中で最も正確で信頼性の高いモデルです。
ThorV2は、知識の膨大な事前ロードを減らし、エラー補正を通じて情報を追加する「エッジ・オブ・ドメイン・モデリング」を使用しています。
これはコスト削減にもつながり、特にAPIの複数機能を一度に処理する能力において他のモデルを凌ぎます。
研究論文によると、ThorV2はOpenAIのGPT-4oに比べて36％高い正確性を持ち、価格、処理速度においても優れています。
ただし、DEVに基づいたThorV2には未知のエラーパターンに直面したときの制限があります。
近い将来には、より新しく、最先端のモデルにも対応するThorV3が開発される予定です。
これらのフレームワークは、特に自動化と異なるアプリケーション間の知識伝達を必要とする分野において、能力をさらに向上させることが期待されます。
出典 : Stop Paying for GPT-4o—This YC Startup Offers 4x the Savings https://analyticsindiamag.com/ai-origins-evolution/stop-paying-for-gpt-4o-this-yc-startup-offers-4x-the-savings/