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Glean est une plateforme ouverte qui prend en charge les derniers modèles open source et commerciaux, donnant aux entreprises accès aux LLM les plus avancés. Glean fournit le contexte dont ces modèles ont besoin en exploitant plus de 100 sources de données à travers l'entreprise et en construisant un Enterprise Graph qui comprend le fonctionnement de votre entreprise — les personnes, les relations, les projets, les tâches et les processus. Résultat : nous aidons les entreprises à accomplir davantage grâce à l'IA — du débogage à la rédaction, en passant par l'analyse de données et bien plus encore, le tout ancré dans le contexte.
Glean s'engage à prendre rapidement en charge les modèles de pointe, dont Claude Sonnet 4.5, et à permettre aux utilisateurs de les tester sur de véritables charges de travail d'entreprise. Nous sommes heureux de prendre en charge Sonnet 4.5 cette semaine dans notre créateur d'agents no-code, permettant aux utilisateurs de choisir le meilleur modèle pour chaque tâche parmi Sonnet 4.5 et plus de 15 modèles, par agent ou par étape d'agent.
Chez Glean, nous évaluons les modèles et notre moteur agentique selon leur exhaustivité, leur exactitude et leur alignement avec les retours humains. Nous partageons ensuite ces résultats afin que les utilisateurs puissent prendre des décisions éclairées sur les modèles à utiliser. Nos évaluations ont révélé que, comparé à Sonnet 4.0, Sonnet 4.5 offre une meilleure exactitude et une plus grande exhaustivité et, surtout, parvient à traiter 10 % de requêtes supplémentaires avec retour humain (requêtes ayant reçu un vote négatif), une catégorie de requêtes qui était hors de portée pour Sonnet 4.0. Sonnet 4.5 parvient à la réponse finale avec moins d'itérations de planification — offrant de meilleures performances de manière plus efficace.
Sonnet 4.5 traite des requêtes auxquelles Sonnet 4.0 ne parvenait tout simplement pas à répondre
Glean a constaté sa plus grande amélioration avec Sonnet 4.5 sur l'alignement avec les retours humains, qui mesure la fréquence à laquelle les modèles plus récents parviennent à résoudre des requêtes ayant précédemment reçu un vote négatif.
L'alignement avec les retours humains est une cible mouvante. Nous avons récemment apporté une amélioration significative à Agentic Engine 2 de Glean, le moteur qui planifie et itère de manière adaptative sur le contexte d'entreprise. Cela nous a permis de résoudre une catégorie de requêtes représentant 20 % de l'ensemble des requêtes à vote négatif qui étaient auparavant hors de portée. Avec ce nouveau moteur, la barre pour traiter les retours humains s'est considérablement relevée, rendant plus difficile pour Sonnet 4.5 de démontrer des gains de performance. Dans ce contexte, nous sommes impressionnés par le bond d'amélioration de 10 % du modèle Sonnet plus récent.
Sonnet 4.5 est plus efficace grâce à un meilleur appel d'outils et une meilleure utilisation de la planification adaptative
Si Sonnet 4.5 a réalisé des gains en matière d'exactitude et d'exhaustivité par rapport à Sonnet 4.0, le succès le plus notable est que le modèle a obtenu ces résultats de manière efficace. Nous suivons l'efficacité à l'aide de deux indicateurs :
- Appel d'outils : le nombre de fois où l'agent utilise des données ou des actions externes lors de la résolution d'un problème.
- Cycles de planification adaptative : le nombre d'itérations au cours desquelles l'agent révise et exécute son plan en fonction des résultats intermédiaires jusqu'à ce que la tâche soit accomplie.
