UnBIAS est une boîte à outils de pointe pour l’analyse de texte et le debiasing qui évalue et corrige les biais dans les données textuelles. Il a été conçu pour s’attaquer aux biais inhérents aux systèmes d’IA et promouvoir l’utilisation éthique des LLM. UnBIAS répond au besoin urgent d’une diffusion précise et impartiale de l’information à l’ère numérique actuelle et promeut l’équité et des pratiques éthiques en IA.

Un nouveau cadre d’interprétabilité pour les modèles génératifs, offrant une interface logicielle conviviale pour interagir avec des modèles à grande échelle répartis sur des configurations multi-GPU et multi-nœuds. FlexModel contribue à rendre la recherche avancée en IA plus inclusive et universellement accessible, abaissant les barrières et augmentant leur sécurité et leur fiabilité.

CyclOps est un ensemble d’outils d’évaluation et de surveillance que les organisations de santé peuvent utiliser pour développer et évaluer des modèles sophistiqués d’apprentissage automatique en milieu clinique, à travers le temps, les lieux et les cohortes.

Le Principles in Action Playbook, développé par l’équipe d’ingénierie de l’IA de Vector, contient des conseils, des exemples et des astuces pour aider ceux qui développent des produits utilisant l’IA à le faire de manière responsable. Il a été créé pour aider les professionnels en première ligne – entrepreneurs, gestionnaires de produit, designers, chefs de file techniques et experts du domaine – à naviguer dans la complexité du développement de produits en IA.

Un modèle fondamental de l’équipe d’ingénierie IA de Vector pour optimiser le déploiement de modèles sur demande, donnant aux chercheurs et aux partenaires industriels qui n’ont peut-être pas de connaissances techniques en leur permettant de se lancer directement et de commencer à expérimenter avec des modèles de fondation. Un élément clé de la recherche et de l’adoption, l’année 2022-2023 a vu près de 100 utilisateurs de la communauté de Vector utiliser Kaleidoscope plus de 700 000 fois.

FLorist est une plateforme pour lancer et surveiller des emplois de formation en Apprentissage Fédéré (FL). Son objectif est de combler le fossé entre les implémentations d’algorithmes FL de pointe et leurs applications en fournissant un système permettant de lancer facilement, d’orchestrer, de gérer, de collecter et de résumer les résultats des travaux de formation FL4Health.

FL4Health est une bibliothèque flexible, modulaire et facile à utiliser pour faciliter la recherche et le développement en apprentissage fédéré (FL) dans les milieux de santé. Il vise à rendre les méthodes FL de pointe accessibles et pratiques. Cela inclut des algorithmes personnalisés destinés à aborder des contextes difficiles tels que des distributions de données hétérogènes, courantes en milieu clinique.