GyanAI Launches the World’s First Explainable Language Model and Research Engine

  • Novel abstract language model set to transform research and knowledge discovery functions across industries
  • Capitalizes on potential of AI to add up to $15.7trillion to the global economy by 2030*

NEW YORK, March 15, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- GyanAI today announces that it is launching the world’s first explainable language model and natural language understanding engine.

Based on its proprietary technology, GyanAI delivers on the promise of explainable AI with a model that understands ‘meaning’ as close as possible to the way humans do. GyanAI is fully explainable and a user can trace all of its results back to its source. It can provide reasoning for its output. GyanAI’s output is a mix of extractive and generative text.

McKinsey estimates that the number of AI capabilities used by organizations (including natural-language generation) has doubled between 2018 and 2022. As more and more organizations depend on AI systems for insights to make critical decisions that can have considerable implications, it is crucial for them to have access to trusted results and conclusions. Explainable AI is therefore growing in importance and, according to research, companies with at least 20% of their bottom-line returns attributed to the use of AI are more likely to follow advanced AI best practices that enable explainability, while those that build digital trust with consumers through measures such as making AI explainable can see a 10% or higher increase in revenue (McKinsey, 2022).

Breaking out of the ‘Black Box’ Transformer Model
Large Language Models (LLMs) are neural networks trained on huge amounts of natural language content. LLMs are black boxes and purely a function of training data. They are designed to predict the next word in a sequence. They have well-documented limitations such as explainability, reasoning and factual errors, inability to understand full compositional context, susceptibility to influence from biased training data, and tractability among others.

In contrast, GyanAI is a knowledge engine based on a content-independent language model capable of deep understanding of textual discourse without relying on word patterns. GyanAI acquires its knowledge near real-time from the documents it processes and optionally, one or more Gyan Knowledge Stores. Since the Gyan language model is independent of content, it cannot be used to generate misinformation or be manipulated with biased training data.

Venkat Srinivasan, Founder of GyanAI and Serial AI Entrepreneur, said: “Our core objective is to provide an interpretable, robust capability for machines to understand natural language as close as possible to the way humans do. We have re-defined what a ‘language model’ can be. We are principally motivated by a desire to efficiently acquire and apply, automatically where possible, insights from the enormous amount of information we have access to in various fields. GyanAI can be used in conjunction with LLMs where beneficial. While GyanAI is ready for purpose-specific enterprise deployment and is in production use, we anticipate announcing API for application developers in the near future.”

From Search to Knowledge
Gartner reports that there are over one billion knowledge workers globally and growing rapidly. Typically, they rely on search engines based on online content and/or internal documents. However, today’s search engines are designed to provide only ‘access’ to information. Even in access, they can generate substantial false positives and negatives. GyanAI supports the full knowledge acquisition process as a user traverses from ‘search’ to ‘knowledge’.

Nitin Nohria, former Dean of Harvard Business School commented: “Large language models have opened up our imaginations on how AI will soon become ubiquitous in its use. Although answers that emerge from black box LLMs may be satisfactory in several use cases, there will be many others where a full understanding of how we arrived at the answers will really ‘matter’. Most professional and knowledge work will require explainable AI. And that’s what makes GyanAI such a promising technology. GyanAI is showing us a whole new way to realize the immense possibilities of AI to transform knowledge work and unleash a new era of unprecedented innovation.”

M.S. Vijay Kumar, Senior Advisor to VP, Open Learning, and former Associate Dean of Open Learning at the Massachusetts Institute of Technology added:
“GyanAI’s capabilities, that I have seen, present important opportunities for purposeful, lifelong learning. For example, GyanAI can be used to rapidly assemble relevant content collections into stackable micro-learning units and customized learning pathways directed towards different competencies – thus dynamically connecting learners to labor market opportunities and societal needs. I consider GyanAI’s ability to keep knowledge fresh and updated through continuous knowledge discovery to be a critical element of the infrastructure to support continuous learning and research.”

About Gyan
Founded in 2017, GyanAI is the world’s first explainable language model and research engine. Based on novel technology and founded by a seasoned, world-class team, its auto-curating, self-organizing research engine attempts to understand language the way humans do. GyanAI supports the full knowledge acquisition or research process to drive value by discovering meaningful and relevant knowledge.  

Join the waiting list and discover more at www.gyanai.com

  • Instagram: https://www.instagram.com/_gyanai_/
  • Twitter: https://twitter.com/GyanAI_Platform
  • LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/74948004/admin/?feedType=following
  • Facebook: https://www.facebook.com/GyanAIplatform

For further information, please contact:

Gutenberg Communications:
Tom Geiser
thomas@thegutenberg.com
+1 314 412-6051

Keeret Singh Heer
Keeret@thegutenberg.com
(917) 940-3294


GyanAI Launches the World’s First Explainable Language Model and Research Engine

THỦ THUẬT HAY

Cách thức để sử dụng tính năng bảo mật Intelligent Scan có trên Galaxy S9 / Galaxy S9+

Samsung đã bổ sung một tính năng gọi là Intelligent Scan trong Galaxy S9 và Galaxy S9+, kết hợp mật mã truyền thống với cảm biến nhận dạng vân tay, nhận dạng khuôn mặt và tính năng quét mống mắt đã được đưa vào các

Hướng dẫn khôi phục bài viết ẩn trên Facebook Timeline

Nếu lỡ tay ẩn (hide) bài viết trên 'tường' Facebook, bạn có thể khôi phục dễ dàng theo hướng dẫn dưới đây.

Thêm bộ gõ 'Tiếng Việt' trên MacOs thật đơn giản

Với những bạn mới sử dụng MacOs thì việc đầu tiên các bạn bạn nghĩ tới là ' Làm sao để đánh Tiếng Việt trên Mac ? ' Đây là câu hỏi đã có rất nhiều độc giả đã gửi thư tới TCN yêu cầu hưỡng dẫn cài đặt mà không cần phải

Hướng dẫn cài đặt Windows trên máy tính từ USB

Nếu bạn muốn cài đặt Windows trên máy tính xách tay (laptop) nhưng máy không có ổ đĩa, hoặc bạn muốn có một công cụ cài đặt di động sử dụng được trên nhiều máy tính thì USB cài đặt Windows chính là thứ bạn cần. Bạn dễ

Thảnh thơi với 3 cách in theo thứ tự ngược đơn giản này

Luôn luôn có một cách đúng để in tài liệu của bạn. Một số máy in phun in các trang từ trên đầu, có nghĩa là bạn phải tự tay đảo ngược thứ tự in. Điều này không phải là vấn đề khi chỉ in một vài trang, nhưng khi bạn in

ĐÁNH GIÁ NHANH

Đánh giá mainboard MSI Z370 Gaming Pro Carbon AC – Nền tảng mạnh, ép xung linh hoạt

Z370 Gaming Pro Carbon AC được xem là đại diện tiêu biểu cho dòng bo mạch Performance Gaming hướng đến game thủ và người dùng đam mê máy tính. Chính vì vậy mà sản phẩm được MSI ưu ái trang bị đầy đủ tính năng tiên

Xanh, Đen, Bạc, Vàng – iPhone 13 Pro Max màu nào đẹp nhất?

Với chủ đề màu sắc iPhone có rất nhiều điều để nói. Ở phần trước chúng tôi đã đề cập đến vấn đề iPhone 13 Pro Max có mấy màu. Và trong bài viết này chúng ta cùng xem iPhone 13 Pro Max màu nào đẹp nhất nhé. Ngoài các

Trên tay Mi Mix 2: bản đặc biệt rất đẹp, chế tạo bằng cách nung 7 ngày ở 1400 độ

Theo mình, Mi Mix 2 bản tiêu chuẩn nên gọi là Mi Mix S vì Mi Mix 2 “xịn” phải là Mi Mix 2 bản đặc biệt. Bản tiêu chuẩn có thay đổi cả bên trong lẫn bên ngoài nhưng nhìn thoáng qua sẽ thấy không thật sự đặc biệt. Trong