Research Results

Training Methods for LLMs at GenAISafety At GenAISafety, the training of large language models (LLMs) is based on advanced techniques designed to ensure optimal performance in risk management related to workplace safety, environment, and health. Here’s an overview of the training methods we use to develop LLMs tailored to the specific needs of our clients: 1. Pre-training on Specialized HSE Data At GenAISafety, we leverage the innovative Preventera HSE DataHub platform to revolutionize health, safety, and environmental (HSE) risk management. Our solution uses artificial intelligence (AI) to centralize, organize, and analyze vast datasets from multiple sources, while ensuring compliance with standards such as ISO 45001 and ISO 31000 2. Supervised and Semi-Supervised Training We apply a hybrid approach of supervised and semi-supervised training, combining: Supervised training: Models are trained using annotated examples to ensure high accuracy in specific scenarios, such as risk identification and accident prevention. Semi-supervised training: We utilize partially annotated datasets to enable models to gain flexibility in analyzing less structured data, while maintaining consistency in their predictions. 3. Reinforcement Learning We also use reinforcement learning, where models receive feedback on their performance and adjust their predictions accordingly. This method allows optimization of results in complex environments, taking into account changing regulations and working conditions. 4. Fine-tuning on Client-Specific Data We tailor our LLMs to the specific needs of each organization through a fine-tuning phase on company-specific data. This process improves the relevance of the model's responses and ensures that the proposed solutions are aligned with the organization's internal safety policies. 5. Integration of Retrieval-Augmented Generation (RAG) At GenAISafety, we integrate Retrieval-Augmented Generation (RAG) into our language models (LLMs) to enhance the accuracy and relevance of the generated responses. This approach combines real-time information retrieval from internal or external knowledge bases with AI generation, allowing the model's contextual responses to be enriched. Here’s how we effectively implement RAG: 6. Security and Ethics Our models are trained with a focus on security and ethics, including: Reduction of algorithmic biases Respect for data privacy (compliance with regulations such as GDPR) Transparency and explainability of decisions made by the models

L’Apprentissage Augmenté 1. Qu’est-ce que l’apprentissage augmenté ? C’est l’alliance entre l’apprentissage humain (expérience, partage, adaptation) et l’intelligence artificielle (analyse massive de données, extraction automatique d’insights). Ensemble, humain et IA apprennent plus vite et mieux. 2. Pourquoi c’est révolutionnaire ? Le monde change vite (techno, lois, métiers…). → Celui qui apprend le plus vite s’adapte le mieux et réduit les incertitudes. L’IA aide à capter plus d’infos, à voir des tendances cachées et à transformer la connaissance en actions concrètes. 3. Les 3 piliers de l’apprentissage augmenté Capture augmentée des connaissances : L’IA aide à repérer automatiquement ce que les humains font de bien ou de risqué, à partir des incidents, des rapports ou même des gestes (ex : lunettes AR, analyse de rapports, synthèse d’expériences terrain). Synthèse augmentée des connaissances : L’IA traite des montagnes de données, croise les infos, révèle des liens invisibles et propose des solutions en temps réel, parfois impossibles à voir pour l’humain seul. Dissémination augmentée des connaissances : La diffusion de la connaissance devient personnalisée : chaque employé reçoit les bonnes infos, au bon moment, adaptées à son métier, son niveau, sa langue, et même à son style d’apprentissage. 4. En quoi est-ce différent ? Gestion des connaissances : stocke l’info, mais n’aide pas à s’adapter. Formation classique : descendante, même contenu pour tous. BI/Analytics : analyse le passé, mais peu prédictif. IA seule : rapide, mais sans sens humain/contextuel. Apprentissage augmenté : l’humain + l’IA = adaptation rapide, innovation, pertinence. 5. Comment ça marche ? Des boucles rapides : expérience → analyse IA → insight/action → nouvelle expérience → amélioration continue. L’IA propose, l’humain valide et adapte, ensemble ils montent en compétence. 4 niveaux : Assistance (l’IA aide) Amplification (l’IA booste les capacités) Augmentation (nouvelles capacités mixtes) Transformation (nouveaux modèles, nouvelles façons de travailler) En bref : L’apprentissage augmenté, c’est apprendre en continu, s’adapter plus vite que les risques, et transformer la prévention SST avec l’aide de l’IA – pour des organisations plus sûres, plus agiles, et plus intelligentes.

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Welcome to GenAISafety's Custom LLM, where we harness the power of Generative AI to create tailored versions of ChatGPT, designed to meet your company's unique needs in Health, Safety, and Environment (HSE) risk management. By combining advanced machine learning models with domain-specific expertise, we offer AI solutions that enhance workplace safety, compliance, and decision-making. GenAISafety's Custom LLM: AI-Powered Solutions for Tailored Safety Management GenAISafety LLM sur mesure : IA personnalisée pour la sécurité 01 Instructions personnalisables pour une performance ciblée Le LLM sur mesure de GenAISafety vous permet de définir des instructions. Avec GenAISafety Tailored LLM, nous allons au-delà des capacités standard de l'IA en développant des compétences spécifiques à certaines tâches et en connectant le modèle à des outils et API externes, élargissant ainsi sa fonctionnalité pour des applications plus complexes : Fonctions sur mesure Créez des fonctions IA personnalisées pour des tâches spécifiques telles que : Analyse des données de sécurité Prédiction des risques Génération de rapports de conformité en matière de sécurité Ces fonctions sur mesure permettent d’adapter l’IA aux besoins uniques de votre organisation, garantissant une meilleure gestion des risques et une optimisation des processus de sécurité. Intégration API Connectez le modèle à des outils ou plateformes externes, permettant ainsi d’automatiser des processus et d’accomplir des tâches avancées, telles que : Enregistrement des incidents Rapports réglementaires L'intégration API offre une flexibilité accrue pour intégrer l'IA dans votre infrastructure existante, facilitant l'automatisation des tâches quotidiennes liées à la sécurité. Formation Spécifique au Secteur Entraînez le modèle sur des ensembles de données spécifiques à votre industrie, garantissant qu'il excelle dans les tâches liées à la gestion de la santé, de la sécurité et de l'environnement. Cette formation sectorielle permet à GenAISafety LLM de mieux comprendre et anticiper les risques uniques à votre secteur, renforçant ainsi les protocoles de sécurité et de conformité. 03 Développement de Compétences et de Capacités Spécialisées Avec GenAISafety Tailored LLM, nous allons bien au-delà des capacités standard de l'IA en développant des compétences spécifiques aux tâches de sécurité, et en connectant le modèle à des outils et API externes pour lui permettre de gérer des applications plus complexes. Fonctions Personnalisées Créez des fonctions IA sur mesure pour accomplir des tâches spécifiques comme : Analyse des données de sécurité : Permet une analyse approfondie des incidents et des performances en matière de sécurité au travail. Prédiction des risques : Utilisez l'IA pour anticiper les risques potentiels et mettre en place des stratégies de prévention adaptées. Génération de rapports de conformité : Automatisez la création de rapports conformes aux normes réglementaires, facilitant ainsi le suivi et le respect des exigences légales. Formation Spécifique au Secteur Entraînez le modèle sur des datasets spécifiques à votre secteur afin qu'il excelle dans les tâches liées à la gestion de la santé, de la sécurité et de l'environnement. Cette formation permet au modèle de : Comprendre les risques uniques à votre secteur. Adapter ses recommandations et prédictions pour améliorer les procédures de sécurité spécifiques à votre environnement de travail. Grâce à ces fonctionnalités personnalisées, GenAISafety Tailored LLM devient un outil puissant, capable de répondre aux besoins uniques de chaque entreprise, optimisant la gestion des risques et la sécurité dans divers secteurs industriels. 02 Intégration de Connaissances Spécifiques à l'Industrie GenAISafety permet aux entreprises d'intégrer leurs bases de connaissances propriétaires, documents industriels, et données spécifiques dans le modèle d'IA, pour des réponses plus précises et contextualisées : 1. Intégration de Connaissances Ajoutez à la base de données du modèle des documents spécifiques à votre entreprise tels que : Documents internes Articles Directives de sécurité Normes de conformité Cela permet au modèle d'IA de mieux comprendre les particularités de votre secteur et d'offrir des réponses adaptées aux besoins de votre organisation. 2. Embeddings et Indexation Utilisez des embeddings avancés pour indexer et catégoriser les documents intégrés. Cela permet au modèle de : Accéder facilement aux informations lors des interactions Générer des réponses pertinentes et contextuellement adaptées aux besoins de sécurité spécifiques de votre entreprise. 3. Accès aux Données en Temps Réel Dotez le modèle de la capacité à : Consulter et référencer en temps réel ces documents pendant les conversations. Fournir des informations de sécurité précises et conformes aux exigences opérationnelles de votre entreprise. Cette intégration complète permet à GenAISafety de garantir que ses réponses sont toujours précises, contextualisées, et en parfa 04 Fine-Tuning pour une Performance Optimale Le fine-tuning est essentiel pour garantir que le GenAISafety LLM s'améliore continuellement et devienne de plus en plus spécialisé au fil du temps, en s'adaptant aux besoins spécifiques de chaque organisation. Réentraînement Spécifique au Domaine Le modèle est partiellement réentraîné à l'aide de datasets liés à la sécurité et de rapports d'incidents propres à votre secteur. Cela permet de : Améliorer son efficacité dans la gestion des risques et la réponse aux incidents. Adapter ses capacités aux exigences particulières de votre environnement de travail, garantissant une prise en compte précise des risques spécifiques. Optimisation des Performances Les paramètres et l'architecture du modèle sont ajustés pour renforcer sa capacité à exécuter des tâches spécifiques telles que : Analyse des risques : Augmente la précision du modèle dans la prédiction et l'évaluation des risques potentiels. Planification des réponses d'urgence : Améliore la rapidité et l'efficacité des recommandations du modèle en cas de situation d'urgence. Grâce au fine-tuning, le GenAISafety LLM devient un outil toujours plus performant et spécialisé, capable de répondre aux besoins uniques de gestion des risques et de sécurité de chaque organisation. GenAISafety LLM Tailored: A Customized AI Solution with RAG Technology Unlock the full potential of GenAI for your safety, security, and environmental needs with a tailored large language model (LLM) powered by Retrieval Augmented Generation (RAG). GenAISafety offers a unique combination of advanced instructions, additional knowledge bases, and customized functions to create a powerful AI assistant specialized for your business or industry. Custom Instructions for Optimal Performance Define specific guidelines on how the model behaves, its tone, and its areas of expertise.Provide example conversations to illustrate the desired response style.Set clear boundaries on what topics the model should avoid and the areas it should focus on. RAG (Retrieval Augmented Generation) Technology Implement a semantic search system to find relevant information within the knowledge base based on the user's queries. Feed the language model with context-specific data to generate more accurate and informed responses. Include citations and direct links to original sources within the responses to enhance reliability and transparency. Fine-Tuning for Specific Applications Perform targeted re-training of the model based on domain-specific data to optimize it for your organization's use cases. Adjust parameters to improve performance in specific tasks, such as risk assessments or health and safety reporting. Integration of Internal Knowledge Incorporate your company's proprietary documents, reports, and domain-specific data. Utilize embedding techniques to index this knowledge, making it accessible during conversations. Ensure that the mod Tailored Skill Development Develop custom capabilities tailored to specific tasks, such as safety data analysis or compliance report generation. Connect the AI model to external APIs and tools for an extended range of functionalities, such as real-time monitoring or predictive analytics. Train the model on specialized datasets to enhance its domain-specific performance. Intelligent Conversational Agents Create intelligent agents that combine multiple models and tools to solve complex workflows. Define decision rules and create advanced workflows for multi-step tasks, such as incident reporting or real-time risk mitigation. Why Choose GenAISafety Tailored LLM? GenAISafety is designed to bring AI-driven safety management to new heights by offering specialized solutions that align with your organization's needs: Enhanced Accuracy: Tailor the model’s behavior and knowledge to your specific HSE challenges. Proactive Risk Management: Use AI to predict and prevent risks before they escalate. Automated Compliance: Ensure adherence to industry standards with AI tools that keep track of regulations and generate real-time reports. Seamless Integration: Incorporate the model into your existing systems for a seamless safety workflow. Get Started with GenAISafety Tailored LLM Today! Contact Notre travail vous plaît ? Contactez-nous pour en savoir plus. Prénom Nom de famille E-mail Message Envoyer Merci pour votre envoi !