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Las empresas necesitan ayuda con la avalancha de datos de texto, que incluyen contenido generado por el usuario, registros de chat y más. Los enfoques tradicionales para organizar y analizar estos datos esenciales pueden llevar mucho tiempo, ser costosos y ser propensos a errores.

Un método eficaz para la categorización de textos es el modelo de lenguaje grande (LLM). Sin embargo, los LLM suelen tener restricciones. Tienen bajas velocidades de procesamiento que sofocan enormes conjuntos de datos y pueden resultar costosos. La confiabilidad de la corrección del LLM también es cuestionable, particularmente cuando se trata de etiquetas «creativas» que desafían una clasificación fácil.

Encontrarse taylor, a Startup financiada por YC que utiliza su API para la clasificación de texto a gran escala.

Solución innovadora API de Taylor es una herramienta de procesamiento de textos que ofrece varios beneficios sobre las soluciones basadas en LLM. Es más rápido, más preciso y fácil de usar. La API de Taylor procesa datos de texto en milisegundos, proporcionando categorización en tiempo real y velocidades de procesamiento más rápidas. Es ideal para empresas que manejan grandes volúmenes de datos de texto y requieren procesamiento de alta frecuencia. El uso que hace Taylor de modelos previamente entrenados centrados en tareas de categorización específicas da como resultado un etiquetado más preciso que el enfoque general de los LLM.

taylor permite a las empresas acceder a los conocimientos ocultos en su material textual al proporcionar un método rápido y rentable de clasificación de datos de texto. Esto puede beneficiar las tácticas de marketing, el desarrollo de productos y la segmentación de consumidores.

https://www.ycombinator.com/launches/KfT-taylor-tag-your-text-data-at-scale

Conclusiones clave

  • El problema es que los enfoques clásicos, como los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) para la clasificación de datos de texto, pueden llevar mucho tiempo, ser costosos y propensos a errores cuando se trata de cantidades masivas de texto.
  • Para la clasificación de texto bajo demanda a gran escala, Taylor proporciona una API.
  • Taylor supera a los LLM en velocidad, costo y precisión al clasificar datos de texto con un gran volumen y frecuencia de ocurrencia.
  • Taylor ofrece modelos prediseñados que son fáciles de usar y no requieren muchos conocimientos técnicos.
  • Dirigido a mejorar la segmentación de clientes, el desarrollo de productos y las tácticas de marketing, Taylor ayuda a las empresas a obtener datos de texto interesantes.

En conclusión

Las empresas que tienen problemas para gestionar y clasificar grandes cantidades de datos de texto encontrarán en la API de Taylor una alternativa atractiva. Resuelve problemas importantes con los métodos convencionales y los LLM al ser rápido, económico y preciso. A medida que Taylor siga ganando terreno, las empresas podrán aprovechar todo el valor de sus datos de texto.


Dhanshree Shenwai es ingeniero en informática y tiene una buena experiencia en empresas de tecnología financiera que cubren el ámbito financiero, tarjetas y pagos y banca con un gran interés en las aplicaciones de IA. Le entusiasma explorar nuevas tecnologías y avances en el mundo en evolución de hoy que facilita la vida de todos.