Umfassende évaluation LLM-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von évaluation LLM-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

évaluation LLM

  • Airtrain ist eine No-Code-Computing-Plattform zur Bewertung von LLM.
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    Was ist Airtrain.ai LLM Playground?
    Airtrain ist eine leistungsstarke No-Code-Computing-Plattform, die auf die Bewertung und Feinabstimmung von Sprachmodellen im großen Maßstab zugeschnitten ist. Sie erleichtert die Datenverarbeitung mit Tools wie Dataset Explorer, LLM Playground und Batch-Bewertung, was es ideal für KI-Datenteams macht. Benutzer können Bewertungsdatensätze von bis zu 10.000 Beispielen hochladen, aus verschiedenen Open-Source- und proprietären LLMs wählen und kosteneffektive, maßgeschneiderte KI-Lösungen erzielen.
    Airtrain.ai LLM Playground Hauptfunktionen
    • No-Code-Computing
    • LLM Playground
    • Dataset Explorer
    • Batch-Bewertung
    • Feinabstimmungstools
    Airtrain.ai LLM Playground Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Produkte werden eingestellt und sind nicht mehr verfügbar
    Kein unabhängige Plattform mehr

    Vorteile

    Fokussiert auf KI-Sicherheit und Anpassung
    Hat die KI-Modellbewertung und Bereitstellung verbessert
    Tritt einer führenden KI-Entwickler-Toolplattform (Weights & Biases) für erweiterte Fähigkeiten bei
    Airtrain.ai LLM Playground Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://airtrain.ai
  • Ein Open-Source-Python-Framework zur Orchestrierung von Turnieren zwischen großen Sprachmodellen für automatischen Leistungsvergleich.
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    Was ist llm-tournament?
    llm-tournament bietet einen modularen, erweiterten Ansatz für das Benchmarking großer Sprachmodelle. Benutzer definieren Teilnehmer (LLMs), konfigurieren Turnierbäume, spezifizieren Eingabeaufforderungen und Bewertungslogik und führen automatisierte Runden durch. Die Ergebnisse werden zu Ranglisten und Visualisierungen aggregiert, was datengetriebene Entscheidungen bei der LLM-Auswahl und Feinabstimmung ermöglicht. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Aufgaben, Bewertungsmetriken und Batch-Ausführung in Cloud- oder lokalen Umgebungen.
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